Dacă te descurci deja cu un microcontroler și vrei să-i adaugi inteligență artificială încorporată sau lucrezi în domeniul învățării automate și ești gata să pui mâna pe hardware real, această carte este pentru tine. Acoperă întregul flux de lucru pentru inteligența artificială încorporată, de la proiectarea circuitelor și fabricarea de plăci PCB personalizate până la fuziunea senzorilor, procesarea semnalelor și inferența pe dispozitiv.
Vei învăța cum să conectezi senzorul, să condiționezi semnalul, să combini datele IMU folosind filtre complementare, filtrele Madgwick, Mahony și Kalman, să implementezi arbori de decizie care rulează chiar în interiorul senzorului și să afli de ce arena de tensori are dimensiunea greșită. Pe parcurs, vei aborda analiza exploratorie a datelor, cuantizarea modelelor și realitățile depanării despre care documentația nu vorbește niciodată — de exemplu, ce să faci când programul de încărcare a firmware-ului este instabil, iar conexiunile de pe placa de testare sunt nesigure.
Lucrând cu Arduino (UNO R3 și R4, Nano 33 BLE Sense, Nicla Vision, Nicla Voice), Raspberry Pi Pico 2 și plăci de evaluare ST, vei construi 25 de proiecte complete, printre care:
Generator de semnal care folosește PIO și DMA pe Raspberry Pi Pico; predicția nivelului de încărcare a bateriei prin regresie cu procese gaussiene; detectarea persoanelor cu ajutorul rețelelor neuronale convoluționale (CNN) pe Nicla Vision; detectarea orientării folosind mașini cu stări finite care rulează pe senzor; compararea filtrelor de fuziune a senzorilor pentru patru IMU-uri, cu testarea unghiurilor statice; detectarea anomaliilor într-un braț robotic cu arbori de decizie pe nucleul de învățare automată ISM330BX; suprimarea în timp real a zgomotului audio folosind o rețea neuronală GRU pe Pico 2; sintetizator MIDI cu inteligență artificială, cu muzică generată de GAN, tastatură capacitivă cu atingere, sintetizator hardware VS1053b și compoziție procedurală cu lanțuri Markov — toate pe plăci PCB personalizate; detectarea cuvintelor de activare pe Nicla Voice cu Edge Impulse; monitorizarea și înregistrarea datelor bateriei, cu încărcător BQ24075, indicator al nivelului de încărcare și sarcină de descărcare programabilă.
Cinci plăci PCB personalizate sunt proiectate și construite pe parcursul proiectelor, iar fișierele Gerber și schemele electrice sunt incluse. Tot codul și toate proiectele hardware sunt open source, sub licența MIT. Aceasta este inteligența artificială încorporată abordată ca disciplină inginerească completă — senzori, circuite, procesarea semnalelor, învățare automată și firmware — nu o scurtătură software.
