Kit Thunderboard Sense 2 de Silicon Labs para la iniciación al desarrollo IdC
La última placa de desarrollo TinyML de la que vamos a hablar en este artículo es Thunderboard Sense 2 de Silicon Labs (ver imagen 5a continuación).
La base de la Thunderboard Sense 2 es el sistema en chip (SoC) inalámbrico EFR32 Mighty Gecko de Silicon Labs.
La radio de 2,4 GHz es compatible con muchos protocolos, como BLE, Thread y Zigbee.
Los microcontroladores de la serie EFR32 tienen un consumo de potencia extremadamente bajo y son ideales para muchas aplicaciones del IdC/IIdC. La placa también dispone de un conjunto completo de sensores, como humedad relativa, temperatura, presión del aire, calidad del aire en interiores, gas, luz ambiental, UV, micrófonos digitales, sensor de efecto Hall y un acelerómetro/giroscopio MEMS de seis ejes.
El kit Sense 2 también tiene un depurador Segger J-Link integrado, USB, puerto COM virtual y leds de alta luminosidad.
La placa de desarrollo Thunderboard Sense 2 es una de las placas compatibles con Edge Impulse, una plataforma integrada de flujo de trabajo diseñada para adiestrar, probar y poner en marcha aplicaciones de aprendizaje automático con microcontroladores integrados.
En Edge Impulse, puede encontrar muchos ejemplos de modelos para experimentar con kits TinyML, como el reconocimiento de movimiento continuo para reconocer los gestos.
En la imagen 6 se puede apreciar el método empleado para guiar al innovador en el proceso de desarrollo.
Al preparar la placa que se va a utilizar con Edge Impulse, el ordenador de desarrollo debe contar con diferentes herramientas para facilitar el proceso de obtención de datos.
La recopilación de datos también se puede lograr utilizando diferentes fuentes (ver imagen siguiente).
Kits TinyML: ¿está listo para empezar?
En esta serie de tres artículos, hemos presentado los conceptos del TinyML, hemos hablado de métodos, bibliotecas y recursos en internet y hemos destacado algunas placas de desarrollo adecuadas.
Con independencia de la aplicación periférica que desee poner en marcha, es muy probable que alguna de las placas mencionadas en este artículo se ajuste a sus necesidades.
Puede encontrar más inspiración en algunos de los proyectos de aprendizaje automático de Mouser; por ejemplo, la aplicación para comprobar la posición de una etiqueta, que se usa en una línea de envasado y que emplea la plataforma Edge Impulse. ¡Es hora de ponerse a innovar con los kits TinyML!
