Адаптивный СВЧ-сенсор на базе 8-битного МК

В области встроенных систем и СВЧ-электроники применение «тяжёлых» нейросетевых решений (включая TinyML) часто ограничено вычислительными ресурсами и энергопотреблением. В статье рассматривается альтернативный подход: частотная дискриминация с помощью двух амплитудных детекторов с разной нелинейностью отклика. Разница их выходных напряжений формирует уникальный «отпечаток» частоты. Для классификации используется однослойный перцептрон, реализованный на 8-битном микроконтроллере К1946ВМ014 (аналог ATmega8535) с целочисленной арифметикой. Представлены схема устройства, алгоритм обучения и экспериментальные результаты распознавания частотных диапазонов. Код (95 строк) и основные технические решения.

https://habr.com/ru/companies/stc_spb/articles/1037186/

#свчдетектор #микроконтроллер #измерительное_оборудование #радиоэлектроника #машинное_обучение #tinyml #персептрон

Максимально эффективная интеграция ИИ в робототехнику

OpenGrall — модульный фреймворк для роботов на LLM, который решает три главные проблемы «тормознутых» проектов: 1. LLM принимает решения только высокого уровня. 2. Сенсоры работают асинхронно, никто не ждёт «отстающих». 3. Массив данных структурируется в тщательно выверенный, короткий промпт с весами и возрастом. И другие решения насущных проблем. В статье: архитектура SensorMemory и WeightCalculator, реальные промпты, кэширование решений, эпизодическая память инструкций человека и автономное целеполагание. Всё на GitHub, работает на слабом железе и с LLM почти любых размеров. Узнать, что под капотом →

https://habr.com/ru/articles/1023564/

#LLM #ROS #TinyML #робототехника #OpenGrall #ИИ #Python #WebSocket #Vikhr #DeepSeek

Always a favorite - FruitML = teaching simple #TinyML with #fruit detection as the task, in our #IoT course

#yolo #mobileNets #InternetOfThings #MachineLearning #EdgeImpulse #TeachableMachines

#thereIsNoAI
#thereIsInParticularNoSustainableAI

but some tiny ML is fun

#whoNeedsDataCenters

Смогут ли микроконтроллеры с NPU заменить облако для распознавания речи?

Голосовые ассистенты работают удобно, но почти всегда через облако: нужна сеть, есть задержка, и речь уходит на внешние серверы. На устройстве обычно либо примитивный команды, либо слишком тяжёлая платформа. Я проверил, можно ли закрыть этот разрыв на микроконтроллере STM32N6 со встроенным NPU : распознавать произвольную речь локально , в реальном времени и с потреблением около 0.2 Вт .

https://habr.com/ru/articles/1022384/

#stm32 #stm32n6 #npu #mcu #микроконтроллеры #распознавание_речи #edge_ai #машинное_обучение #нейросети #tinyml

#AIEngineering #llm #tinyml #quantization

https://pub.towardsai.net/tiny-models-are-getting-really-good-379c16131a48

Texas Instruments MSPM0G5187 and AM13Ex MCUs integrate TinyEngine NPU for Edge AI applications

https://fed.brid.gy/r/https://www.cnx-software.com/2026/03/11/texas-instruments-mspm0g5187-and-am13ex-mcus-integrate-tinyengine-npu-for-edge-ai-applications/

So, #TinyML is too small. LLMs are...probably not what I am looking for.

Is there like a GoldieLocksML or something? #ai #ml #machinelearning

Edge AI on microcontrollers (#TinyML) hasn’t had a breakout moment, but it has matured in the past few years. In my latest blog post, I look at some of the major trends of TinyML in the past year as well as speculate on what's coming in 2026.
👇
https://shawnhymel.com/3125/state-of-edge-ai-on-microcontrollers-in-2026/?utm_source=mastodon&utm_medium=social&utm_campaign=general_courses_blog

#EdgeAI #AI #embedded #microcontroller

Quarky Intellio – A LEGO-compatible AI, Augmented Reality, and IoT learning platform (Crowdfunding)

https://web.brid.gy/r/https://www.cnx-software.com/2025/12/08/quarky-intellio-lego-compatible-ai-augmented-reality-iot-learning-platform/