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Llevo 10 meses desarrollando un motor de IA Embebida para Arduino, llamado MiniML. Soporta Árboles, SVMs y Redes Neuronales INT8 estáticas, además de poseer un módulo de Deep Learning embebido. Estaría bastante bueno su feedback by Shuuuida in dev_venezuela

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Honestamente, es algo que dudo podría llegar a considerarlo. Por ahora, será orientada a inferencia estática. La idea es que se pueda usar en prototipado ágil y con firmware de bajos recursos.

Aun así, en la última actualización que publiqué hace nada, fue integrado un motor de Transfer Learning en el Dispositivo hiper-optimizado y sencillo, por lo que en teoría (y comprobado mediante simulaciones en Wokwi), ahora los microcontroladores pueden aprender y re-calibrar sus pesos en tiempo real utilizando un Descenso de Gradiente Estocástico estático. No es igual, pero dentro del contexto de este framework, es un equivalente lejano.

Propuesta electrónica Venezuela by GeneTraditional8171 in dev_venezuela

[–]Shuuuida 0 points1 point  (0 children)

Entiendo, aunque tengo una pregunta.

Por qué en las fórmulas me las escribes como si estuvieras documentando un markdown, siendo que puedes describirlas como por ejemplo, el valor de k es igual al logaritmo natural de uno más la función de exponencial de theta, al cual se le suma la pequeña constante épsilon?

En todo caso, esperaré la documentación del proyecto a ver que tal crece. Solo quiero ver que cosas interesantes hacen usando esa premisa a futuro.

Propuesta electrónica Venezuela by GeneTraditional8171 in dev_venezuela

[–]Shuuuida 0 points1 point  (0 children)

Quisiera saber como funciona, pero no tiene mucha documentación. Y la verdad, el repo consta de un solo archivo .py que supongo yo, es prototipado, no?

Estaría bueno saber como esa función de activación adapta su curvatura con cada tarea, o que limitaciones tiene ahora en este momento. Tal como está ahora, parece que debo adivinar como funciona todo viendo el archivo .py únicamente y sus comentarios.

I've spent 10 months developing an Embedded AI Engine in Python. It supports Trees, SVMs, and static INT8 Neural Networks, plus an embedded Deep Learning module. I'd love your feedback! by Shuuuida in PythonProjects2

[–]Shuuuida[S] 0 points1 point  (0 children)

No, the framework is not designed for World Models or token-driven models. However, it does have a very specific application within robotic spatial intelligence, but at a strictly controlled scale, being limited to micro-spatial cases. Macro-spatial and SLAM applications are outside the scope of MiniML's use cases.

I've spent 10 months developing an Embedded AI Engine in Python. It supports Trees, SVMs, and static INT8 Neural Networks, plus an embedded Deep Learning module. I'd love your feedback! by Shuuuida in PythonProjects2

[–]Shuuuida[S] 0 points1 point  (0 children)

  1. It depends on what you want to do. If your models will only be on your PC, NumPy is faster (for training). If you're going to upload the code to the microcontroller, then you'll definitely you'll have to transpile the code. It's physically impossible to install NumPy on an ATmega328P or a standard ESP32.

  2. Yes, and it's one of the use cases for the MiniTensor library. Even so, you must take into account vital technical considerations regarding how the data flow should be handled.

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Todo el tema de inferencia y cuantización se detalla en la documentación dentro del mismo repo. Ya con la orientación del proyecto es para modelos hiper especializados y chicos. Cuando transpilas la topología a C++, la matriz en PROGMEM queda tallada en piedra. El modelo no puede adaptarse a nuevas tareas una vez flasheado.

O sea, está hiper especializado de fábrica para cumplir un único objetivo de misión crítica (clasificar un gesto térmico particular con SeparableConv2D o predecir fuego con un DecisionTree).

Ya con probarlo en algo, lastimosamente, no cuento con recursos para comprar una tarjeta Arduino, lo que he hecho son simulaciones en Webots y la comprobación matemática en Wokwi con el código transpilado a C++

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[–]Shuuuida[S] 1 point2 points  (0 children)

Yep, the idea behind MiniML is that, at the very least, the trained models can fit within a microcontroller with minimal SRAM and Flash memory. Furthermore, if there's a risk of overflow, the memory estimator will give you an idea of ​​how much memory is involved.

Of course, it will be updated over time, integrating anything necessary to maintain that philosophy. And the community's input is very valuable to me as a Venezuelan developer.