L’adozione del Machine Learning nei sistemi embedded sta rivoluzionando lo sviluppo hardware. Una sessione tecnica guidata da esperti di Arduino, Edge Impulse e DigiKey mostra strategie concrete per implementare l’IA Edge direttamente su microcontrollori, dal prototipo alla distribuzione.
L’integrazione del Machine Learning nei sistemi embedded è oggi una delle evoluzioni più interessanti e con maggiori prospettive di sviluppo nell’ingegneria elettronica. Attraverso una dimostrazione pratica condotta da specialisti di Arduino, Edge Impulse e DigiKey, viene illustrato come progettare, addestrare e distribuire modelli di Intelligenza Artificiale direttamente su schede a microcontrollore al fine di ottimizzare prestazioni e consumi.
Il percorso parte dalla creazione di modelli ML adattati a vincoli di memoria e potenza tipici dell’hardware embedded, prosegue con l’addestramento su piattaforme specializzate e culmina nella distribuzione su dispositivi Arduino. Viene inoltre analizzato il momento in cui l’adozione del Machine Learning risulta più vantaggiosa rispetto alla logica deterministica tradizionale, considerando scenari in cui la complessità dei dati e la variabilità degli input richiedono capacità predittive avanzate. L’analisi dei casi d’uso reali mostra applicazioni che spaziano dai prototipi di laboratorio a soluzioni industriali già operative. Particolare attenzione è dedicata alle problematiche comuni, come la gestione dell’overfitting, l’ottimizzazione del consumo energetico e la compatibilità dei modelli con risorse limitate, fornendo metodologie per ridurre errori e inefficienze.
Infine, viene approfondito il vantaggio competitivo dell’IA edge rispetto alle tradizionali architetture cloud, evidenziando come l’elaborazione locale garantisca minore latenza, maggiore sicurezza dei dati e affidabilità operativa anche in assenza di connettività. L’obiettivo è fornire agli ingegneri embedded una panoramica operativa completa, in grado di guidare l’implementazione del Machine Learning su microcontrollori in maniera strutturata ed efficace.
L'appuntamento con il webinar interattivo è per mercoledi 20 ago 2025.
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