IMPLEMENTAZIONE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN DISPOSITIVI A MICROCONTROLLORE

This thesis focuses on the implementation of artificial intelligence models on microcontroller devices with limited resources, demonstrating their feasibility and effectiveness. The project used dedicated applications and platforms, specifically Edge Impulse for model training, optimization, and deployment, illustrating the entire process, from data collection to the creation of the Image Classification model and its subsequent integration on an Arduino Nano 33 BLE Sense board.

Il presente lavoro di tesi si focalizza sull’implementazione di modelli di intelligenza artificiale su dispositivi a microcontrollore con risorse limitate, dimostrandone la fattibilità e l’efficacia. Nel progetto sono stati utilizzati applicativi e piattaforme dedicate, in particolare Edge Impulse per l’addestramento, l’ottimizzazione e la distribuzione del modello, illustrando l’intero processo, dalla raccolta dei dati alla creazione del modello di Image Classification e la sua successiva integrazione su una scheda Arduino Nano 33 BLE Sense.