Реализация Edge AI / TinyML

Проектируем и внедряем системы искусственного интеллекта: от прототипа до production-ready решения. Наша команда объединяет экспертизу в машинном обучении, дата-инжиниринге и MLOps, чтобы AI работал не в лаборатории, а в реальном бизнесе.
8+Лет на рынке900+Реализованных проектов100+Разработчиков в штате19+Партнеров
Предлагаемые услуги
Показано 1 из 1 услугВсе 1566 услуг
Реализация Edge AI / TinyML
Сложная
~2-4 недели
Часто задаваемые вопросы
Направления AI-разработки
Этапы разработки AI-решения
Последние работы
  • image_website-b2b-advance_0.png
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1218
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1161
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    853
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1047
  • image_logo-advance_0.png
    Разработка логотипа компании B2B Advance
    561
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    825
Показать больше работ

Реализация Edge AI / TinyML

TinyML — ML на микроконтроллерах с RAM в килобайтах и потреблением в милливаттах. Это не упрощение — это отдельная инженерная дисциплина с уникальными ограничениями и подходами.

Аппаратный спектр TinyML

Tier 1 (Microcontrollers):

  • Cortex-M4/M7: STM32H7, nRF52840. RAM 256 KB – 1 MB. Потребление 1–100 мВт
  • Xtensa LX7: ESP32-S3 с векторными инструкциями. RAM 512 KB. ~240 МГц

Tier 2 (AI-enabled MCU):

  • MAX78000/MAX78002 (Maxim/Analog Devices): встроенный CNN accelerator, 0.5 мВт inference
  • STM32N6: встроенный NPU 600 GOPS — прорыв для MCU класса
  • Arduino Nicla Vision: OV2640 + Cortex-M7 для edge vision

Tier 3 (Edge SBC):

  • Raspberry Pi 5 + Hailo-8 (26 TOPS за $20)
  • BeagleBone AI-64

Фреймворки и инструменты

TFLite Micro: Google, наиболее зрелый. Portable C++, ~100 KB footprint, поддержка всех MCU.

Edge Impulse Studio: cloud platform для обучения + деплой на MCU. Drag-and-drop для prototyping.

ONNX Runtime for MCU: более новый, растущая экосистема.

ExecuTorch (PyTorch): Meta's embedded ML runtime, поддержка ARM Cortex-M.

Типичный workflow

Data Collection → Feature Engineering (на MCU нет места для raw data) → Model Design (NAS для конкретных ресурсных ограничений) → Training → Post-Training Quantization (INT8/INT4) → Deployment → Validation.

Сроки: 6–12 недель