Costruire un Modello Base di Machine Learning su Arduino

Il machine learning (ML) sta avendo un grande impatto nel mondo dei sistemi embedded, e con l’Arduino Nano 33 BLE Sense, iniziare è più semplice che mai. Questa scheda compatta è dotata di sensori integrati e capacità Bluetooth, il che la rende una scelta ideale per progetti di ML di base. In questo post, esamineremo un esempio di esecuzione di un modello ML base sull’Arduino Nano 33 BLE Sense.

Cos'è l'Arduino Nano 33 BLE Sense?

L’Arduino Nano 33 BLE Sense è una piccola ma potente scheda progettata per applicazioni basate su sensori. Include diversi sensori integrati, tra cui:

• • Accelerometro
  • Giroscopio
  • Magnetometro
  • Sensori di temperatura, umidità e pressione
  • Microfono

Perché Usare l'Arduino Nano 33 BLE Sense per il Machine Learning?

Questa scheda è adatta al ML perché è dotata dell’hardware necessario per raccogliere e processare dati in locale. Supporta anche TensorFlow Lite per Microcontroller, una versione leggera di TensorFlow che consente di eseguire modelli ML sui microcontroller.

Cosa Ti Serve:

• • Arduino Nano 33 BLE Sense: La scheda con sensori integrati.
  • Arduino IDE: Per scrivere e caricare il codice.
  • Libreria TensorFlow Lite per Microcontroller: Per eseguire modelli ML su Arduino.
  • Modello TensorFlow Lite Pre-Addestrato: Un modello leggero da caricare sull'Arduino.

Impostare il Progetto

Passo 1: Installare l'Arduino IDE e le Librerie

a) Scarica e installa l’Arduino IDE dal sito ufficiale di Arduino.
b) Apri l’Arduino IDE e vai su Strumenti > Scheda > Gestore delle schede. Cerca "Arduino Nano 33 BLE" e installa il pacchetto della scheda.
c) Vai su Sketch > Includi Libreria > Gestisci Librerie. Cerca "TensorFlow Lite" e installa la libreria TensorFlow Lite per Microcontroller.

Passo 2: Addestrare o Ottenere un Modello Pre-Addestrato
Per questo esempio, utilizzeremo un semplice modello pre-addestrato per il riconoscimento dei gesti. Puoi trovare modelli pre-addestrati per diversi compiti nella TensorFlow Lite Model Zoo. Scarica un modello come gesture_model.tflite.

Passo 3: Scrivere il Codice per Arduino
Ecco un esempio base di come utilizzare TensorFlow Lite su Arduino Nano 33 BLE Sense. Questo codice caricherà un modello pre-addestrato e farà previsioni basate sui dati dei sensori.
Visualizza il codice su Pastebin

Passo 4: Caricare il Codice

• • Collega il tuo Arduino Nano 33 BLE Sense al computer tramite USB.
  • Seleziona la scheda e la porta in Strumenti > Scheda e Strumenti > Porta.
  • Carica il codice facendo clic sul pulsante di caricamento (la freccia a destra).

Analizzare i Risultati

L’output del tuo Arduino sarà la probabilità di un gesto specifico, basato sui dati dei sensori. Puoi adattare il modello o i dati di input per compiti diversi.

Considerazioni Etiche

Assicurati che le tue applicazioni ML rispettino la privacy e la sicurezza dei dati degli utenti. Per attività sensibili, segui sempre le migliori pratiche e le linee guida legali.

I Tuoi Prossimi Passi

Con un modello ML base in esecuzione sull’Arduino Nano 33 BLE Sense, considera di:

• • Migliorare i Modelli: Addestrare o perfezionare i tuoi modelli per previsioni più accurate.
  • Espandere le Applicazioni: Applicare ML ad altri dati dei sensori o casi d’uso.
  • Approfondire le Conoscenze: Esplora tecniche ML avanzate e altre funzionalità di TensorFlow Lite.

Sperimentare il machine learning su sistemi embedded apre molte possibilità per progetti innovativi. Buon viaggio nel mondo dei dispositivi intelligenti e basati sui dati!

Unisciti alla Discussione

Hai domande sull’utilizzo di TensorFlow Lite con Arduino Nano 33 BLE Sense? Condividi i tuoi pensieri ed esperienze nei commenti qui. Esploriamo il ML insieme!

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