Habitualmente todos (y yo el primero) relacionamos la Inteligencia Artificial y en especial el Deep Learning con algoritmos muy complejos que requieren de potentes máquinas (tipo GPU e incluso clústers en la nube) para llevar a cabo tantos cálculos.

Sin embargo desde hace un par de meses se pueden construir modelos de visión artificial incluso en un Arduino gracias a Tensor Flow Lite que cabe en los 16KB del procesador Cortex M3.

Lo más sorprendente es que incluso en un micro ATtiny85 con solo 8 KB de memoria también se puede hacer gracias al empleo de MicroML … generador alternativo a TensorFlow. En lugar de utilizar modelos basados en Redes Neuronales el objetivo de MicroML es el uso de Support Vector Machines (SVM) que resultan muy útiles para problemas de clasificación en entornos multidimensionales. Al mismo tiempo optimiza sus necesidades de memoria ya que si TensorFlow Lite requiere un mínimo de 16 KB con MicroML bastan 2 KB para desplegar modelos de ML.

Los modelos de MicroML entrenados en la conocida librería de Python scikit-learn se exportan en código C plano que se pueden importar no solo en Arduino sino también en otros sistemas embebidos tales como el chip tiny85 y que se puede comprar por unos 3 EUR… envío incluído desde España.

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