임베디드 머신러닝 솔루션으로 제작한 '인공 코 | 커리어리

임베디드 머신러닝 솔루션으로 제작한 '인공 코' 프로젝트. 마이크로소프트 애져 IoT 부문의 프로그램 매니저인 Benjamin Cabé가 만든 토이 프로젝트로, 시드 스튜디오의 Grove 멀티채널 가스 센서를 사용했다고 합니다. 이 센서는 일산화탄소(CO), 이산화질소(NO2), 에틸알코올(C2H5CH), 휘발성 유기화합물(VOC) 등을 측정할 수 있네요. 프로세서 역시 시드 스튜디오의 제품인데, Wio Terminal 이라는 제품입니다. 30불 이내의 가격에 마이크로칩의 ARM Cortex-M4F 코어 MCU(120MHz)가 탑재되어 있고, 와이파이와 2.4인치 LCD가 달려 있습니다. 네. 라즈베리 파이 옛날 가격에 이 정도면 혜자 제품이네요. 아...? 거기에 40핀 GPIO는 라즈베리 파이 호환 규격이네요. 임베디드용 머신러닝 라이브러리, 즉 TinyML 솔루션은 Edge Impulse의 것을 사용한 모양입니다. 그래서 이것으로 무엇을 분류했는가... ? 술을 분류했습니다. (음???) 글렌리벳, 보드카 등의 술을 92.8%의 정확도로 분류했네요. (저기... 잠깐???) 머신러닝의 분류 모델이 시각, 청각에서 대활약을 하는 가운데 후각 역시 저비용으로 분류가 가능함을 보여주는 좋은 예시입니다.

Projects with Wio Terminal: TinyML Powered Artificial Nose That Identifies Booze using Edge Impulse - Latest open tech from seeed studio

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2021년 2월 17일 오전 3:15

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