TensorFlow Lite para microcontroladores es una versión optimizada de TensorFlow diseñada para ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con recursos limitados, como microcontroladores y sensores IoT. Esto permite que la inteligencia artificial funcione sin conexión a la nube, reduciendo latencia y mejorando la privacidad.
🔍 ¿Por qué usar TensorFlow Lite en microcontroladores?
✅ Ejecución local: No depende de servidores externos, lo que mejora la velocidad y seguridad. ✅ Bajo consumo de energía: Ideal para dispositivos portátiles y sensores autónomos. ✅ Compatibilidad con múltiples plataformas: Funciona en Arduino, ESP32, STM32, entre otros. ✅ Optimización para hardware embebido: Puede ejecutarse en 16 KB de RAM en procesadores ARM Cortex-M3.
🛠 Casos de uso destacados
🔹 Reconocimiento de voz: Detecta palabras clave como «sí» y «no» en dispositivos sin conexión. 🔹 Detección de gestos: Usa acelerómetros para interpretar movimientos en wearables. 🔹 Monitoreo de datos: Sensores inteligentes pueden detectar anomalías en tiempo real. 🔹 Clasificación de imágenes: Permite identificar objetos básicos con cámaras de baja resolución.
⚙ Cómo implementar TensorFlow Lite en un microcontrolador
1️⃣ Entrenar el modelo: Se desarrolla en una computadora potente y se optimiza para dispositivos embebidos. 2️⃣ Convertir a TensorFlow Lite: Se reduce el tamaño del modelo para adaptarlo a hardware limitado. 3️⃣ Transformar a un arreglo de bytes en C: Se almacena en la memoria del microcontrolador. 4️⃣ Ejecutar inferencias: Se usa la biblioteca de TensorFlow Lite para procesar datos en tiempo real.
🔥 Placas compatibles
✔ Arduino Nano 33 BLE Sense ✔ ESP32-DevKitC ✔ STM32F746 ✔ Adafruit EdgeBadge ✔ Sony Spresense
🔥 Placas compatibles
✔ Arduino Nano 33 BLE Sense ✔ ESP32-DevKitC ✔ STM32F746 ✔ Adafruit EdgeBadge ✔ Sony Spresense
