Модель внедрения искусственного интеллекта во встраиваемые системы

Рассматривается проблема внедрения искусственного интеллекта в ресурсоограниченные встраиваемые системы. Проведен комплексный анализ существующих ограничений аппаратных платформ и трудностей интеграции искусственного интеллекта в устройства с ограниченной вычислительной мощностью, оперативной памятью и энергоэффективностью, что является значимой практической проблемой в современных IoT-устройствах, робототехнике и промышленной автоматизации. Подробно описан процесс внедрения обученной на MNIST модели классификатора изображений на микроконтроллерную платформу Raspberry Pi Pico. Предложена унифицированная методика внедрения искусственного интеллекта во встраиваемые системы, охватывающая постановку задачи, подбор аппаратной платформы, выбор и оптимизацию моделей, организацию оффлайн-среды разработки, загрузку и тестирование, имеет практическую ценность и может быть адаптирована для широкого спектра IoT-проектов.