En versiones anteriores del Radar, hemos escrito sobre TinyML — la práctica de ejecutar modelos entrenados en dispositivos pequeños con sensores a bordo para tomar decisiones o extraer funcionalidades sin necesidad de que la información tenga que ir y volver de la nube. Edge Impulse ha simplificado al máximo el proceso de recopilación de datos de sensórica y posterior entrenamiento y despliegue de un modelo. Edge Impulse es una plataforma hospedada end-to-end para el desarrollo de modelos optimizados para ser ejecutados en dispositivos edge pequeños como microcontroladores. La plataforma guía al desarrollador a través de todo el pipeline, incluyendo las tareas de recolección y etiquetado de los datos de entrenamiento. Lo han puesto fácil para empezar utilizando tu teléfono móvil tanto para la recolección de datos como para la ejecución del clasificador mientras que el entrenamiento y ajuste del modelo se realizan en el entorno alojado en la nube, que es más potente. Los algoritmos de reconocimiento resultantes también pueden optimizarse, compilarse y cargarse en una amplia gama de arquitecturas de microcontroladores. Aunque Edge Impulse es una propuesta comercial, la plataforma es gratis para desarrolladores y hacen que todo el proceso sea divertido y atractivo incluso para aquellas personas que son nuevas en el área del machine learning. La baja barrera de entrada para crear una aplicación que funcione significa que veremos más dispositivos edge con capacidad integrada de toma de decisiones.
