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Svilupperò edge ai e tinyml su esp32 e raspberry pi
Consulente IoT e sviluppatore Fullstack
Consulente IoT e sviluppatore Fullstack che colma il divario tra hardware e web. Con alle spalle l'ingegneria informatica all'UFRJ e competizioni di robotica ad alto livello, creo sistemi progettati p...
Informazioni su questo servizio
Dai vita al tuo hardware con Edge AI
Cloud AI è troppo lento, costoso e dipendente da internet per prodotti fisici in tempo reale. Se stai creando la prossima generazione di dispositivi IoT, hai bisogno di intelligenza direttamente sul bordo.
Sono specializzato nel deploy di modelli di Machine Learning (TinyML) e Computer Vision direttamente su ESP32 e Raspberry Pi.
Il mio codice nasce in ambienti ad alta posta in gioco come la robotica competitiva. Quando l'hardware interagisce con il mondo fisico, un ritardo di millisecondi o una perdita di memoria significano fallimento. Porti questa rigorosa attenzione ingegneristica, supportata da solide architetture in C/C++ e sviluppo nativo Linux, nel tuo prodotto. Non addestro solo un modello; mi assicuro che funzioni perfettamente su microcontrollori con risorse limitate.
Ciò che posso creare per te:
- Sensor AI (ESP32): Manutenzione predittiva, rilevamento anomalie e riconoscimento gesti usando dati IMU/accelerometro.
- Audio AI (ESP32): Riconoscimento di parole chiave e classificazione audio senza API cloud.
- Vision AI (Raspberry Pi): Rilevamento oggetti in tempo reale e computer vision usando Python e OpenCV.
- Pipeline end-to-end: Guida alla raccolta dati, addestramento del modello (Edge Impulse/TF Lite) e deploy ottimizzato in C++.
Rendiamo il tuo hardware intelligente, anche offline
Piattaforma:
ESP32
Expertise:
Sviluppo firmware
•
Elaborazione immagini
•
AI
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo spedire il mio hardware personalizzato a te?
No. Sviluppo e test della logica avvengono su schede di sviluppo standard (ESP32 DevKit, Raspberry Pi) nel mio banco di lavoro. Una volta validato il sistema, consegno il firmware/script e ti guida su come flasharlo sulla tua scheda personalizzata da remoto.
L'ESP32 può gestire il riconoscimento facciale o l'elaborazione video pesante?
No, l'ESP32 non ha abbastanza RAM per elaborazioni video complesse. È perfetto per dati sensori (IMU, temperatura) o riconoscimento di parole chiave audio di base. Per Computer Vision, rilevamento oggetti o riconoscimento facciale, scegli il pacchetto Raspberry Pi (Premium).
Qual è la differenza tra Edge AI e Cloud AI?
Cloud AI si basa su una connessione internet costante e server esterni, che introduce latenza. Edge AI (TinyML) esegue la rete neurale localmente sull'hardware del microcontrollore. Funziona completamente offline, risponde in millisecondi, risparmia batteria e garantisce la privacy dei dati.
Come otteniamo il dataset per addestrare l'AI?
Se hai già un dataset (CSV, WAV o immagini), puoi inviarmelo. Se no, ti fornirò uno script di inoltro dati per registrare facilmente i dati fisici dai tuoi sensori direttamente in Edge Impulse per l'addestramento.
Riceverò il codice sorgente e i diritti IP?
Assolutamente sì. Ogni pacchetto include la consegna del codice sorgente completo e ben documentato (C/C++ o Python), la libreria del modello addestrato e la piena proprietà dei diritti di proprietà intellettuale per il tuo uso commerciale.
