Riconoscere eventi sul dispositivo
Classificare audio, immagini o segnali vicino alla sorgente, rispettando tempi di risposta e risorse disponibili.
AI Embedded e TinyML per Dispositivi On-Device
Modelli di machine learning su microcontrollori e sistemi edge, per audio, visione e dati di sensori. Valutiamo dati, precisione, memoria e consumi prima di integrare l’inferenza nel prodotto.
Da quale esigenza partiamo?
Valutare se l’AI serve davvero
Confrontare dati, soglie, regole e modelli leggeri per scegliere un approccio proporzionato al problema.
Portare il modello sul target
Misurare precisione, latenza, memoria e consumi sull’hardware destinato al prodotto.
Scenario illustrativo
Riconoscere anomalie dai sensori
Un esempio di come affrontiamo il lavoro.
- Il problema
- Un’azienda vuole segnalare anomalie su una macchina senza dipendere sempre dal cloud.
- L’intervento
- Verificare dati disponibili, anticipo utile, falsi positivi accettabili e vincoli hardware.
- Il risultato atteso
- Scegliere su basi misurabili tra modello leggero, pipeline ibrida e soluzioni a regole o soglie.
Come lavoriamo
Dati e obiettivo
Definiamo cosa riconoscere, come misurare l’errore e quali dati sono disponibili.
Prototipo e misure
Confrontiamo gli approcci e misuriamo precisione, tempi e risorse sul target.
Integrazione e verifica
Inseriamo la soluzione nel firmware e concordiamo test, aggiornamenti e criteri di accettazione.
Un’idea nuova o un progetto già avviato? Raccontaci da dove parti.
Il servizio, nel dettaglio
Apri l’argomento che ti interessa per approfondire attività, scelte tecniche e perimetro.
Attività e tecnologie
- Data strategy e pipeline
- Definizione del protocollo di raccolta dati dal campo, labeling, augmentation, split train/val/test con attenzione al leakage e alla qualità reale del dato.
- Modeling e quantizzazione
- PyTorch e TensorFlow per training, TensorFlow Lite Micro e ONNX Runtime per deploy embedded. Quantizzazione int8/int16, pruning, knowledge distillation. Guida TinyML →
- Target hardware con NPU
- MCU, SoC edge e piattaforme con acceleratori AI vengono valutati in base a memoria, latenza, consumi, toolchain e disponibilità industriale. Approfondimento NPU →
- Lifecycle e MLOps embedded
- Versioning modelli, OTA firmware con modello aggiornabile, telemetria per drift detection, A/B testing sul campo, rollback automatico in caso di degrado misurato.
Vincoli e situazioni d’uso
- Classificazione audio on-device — keyword spotting, rilevamento eventi sonori, monitoraggio industriale di vibrazioni e motori: scenari in cui lo streaming continuo in cloud non sta in piedi per banda o per privacy.
- Predictive maintenance su dati di sensori — vibration analysis, corrente motore, termografia, feature engineering su segnali tempo/frequenza per rilevare anomalie prima del guasto, con inferenza locale sul controllore del macchinario.
- Visione a bassa potenza — people counting, object detection con modelli tiny (MobileNet quantizzato, YOLO nano), sorting industriale: dove mandare il video al cloud è fuori budget sia in banda sia in compliance.
- Privacy by design — dati sanitari, biometrici o industriali sensibili che per GDPR o policy aziendale non possono lasciare il dispositivo: l'unica opzione tecnica è inferenza locale.
- Latenza non negoziabile — feedback haptic, controllo motore adattivo, interazioni real-time dove 200 ms di round-trip cloud sono già troppi.
- Scala di deployment — quando hai migliaia di dispositivi sul campo, pagare inferenze cloud per ognuno di essi diventa rapidamente più costoso del silicio accelerato locale.
Perimetro e avvio del progetto
Prima della modellazione si valutano i dati disponibili, la piattaforma hardware con i suoi vincoli di memoria e consumo e l'indicatore con cui misurare il risultato. Il documento iniziale riporta il piano tecnico, una stima dell'impegno e i rischi principali, insieme alle eventuali alternative all'AI on-device.
Il processo parte dai dati reali. La prima fase è una prova di fattibilità per capire se i dati disponibili sono sufficienti e quale accuratezza serve all'applicazione. Solo dopo si passa all'integrazione embedded, con quantizzazione, misura di memoria, latenza, consumo e verifica sul dispositivo reale.
In produzione le prestazioni del modello possono cambiare al variare dei dati e delle condizioni operative. Per questo conviene prevedere telemetria leggera, controllo del drift, tracciamento dei falsi positivi e una strategia di aggiornamento. Le scelte di ottimizzazione vengono documentate per mantenere il progetto comprensibile e manutenibile nel tempo.
Domande frequenti
Quanti dati servono per iniziare?
Dipende dal problema. Per classificazione audio con poche classi bastano spesso alcune ore di audio etichettato. Per anomaly detection industriale servono tipicamente settimane di dati operativi "normali" e almeno alcuni esempi dei modi di guasto. Nella valutazione iniziale verifichiamo se quanto hai è sufficiente o se serve una campagna di raccolta dedicata prima del modello.
AI in cloud o on-device: come si sceglie?
Le variabili principali sono latenza, riservatezza dei dati e disponibilità della rete. L'elaborazione locale è indicata quando serve una risposta rapida o i dati non possono lasciare il dispositivo; il cloud rimane più adatto per modelli molto grandi o aggiornati di frequente. In alcuni casi conviene un'architettura ibrida.
Quali framework si possono usare per il deploy su MCU?
La scelta dipende dal silicio, dalla toolchain e dal team. Tra le opzioni più comuni ci sono TensorFlow Lite Micro, CMSIS-NN, X-CUBE-AI, Edge Impulse e runtime compatibili con modelli esportati da framework diversi.
Come misuriamo il successo di un progetto AI embedded?
Prima dell'avvio fissiamo due piani di metriche: tecniche (accuratezza, precision/recall per classe rilevante, latenza 95° percentile, flash/RAM footprint) e di business (riduzione guasti non previsti, ore di fermo linea evitate, falsi allarmi verso operatore). Il modello "più accurato" non è mai il target: il target è il modello che sposta l'ago sulle metriche di business entro i vincoli hardware.
Il modello si può aggiornare dopo il deploy?
Sì, e dovrebbe. L'architettura prevede modello separato dal firmware applicativo, caricabile via OTA in una partizione dedicata con verifica di firma e rollback automatico in caso di regressione misurata sul campo. Gestire il modello come artefatto versionato separatamente è uno dei punti più sottovalutati: senza questo, dopo 12 mesi il modello degrada e nessuno sa come intervenire.
Quanto costa un progetto AI embedded tipo?
Dipende dai dati disponibili, dalla complessità del modello, dai vincoli hardware e dal numero di piattaforme da supportare. La valutazione iniziale produce una stima per fasce con ipotesi dichiarate, utile per valutare tempi e investimento.
Parliamo del tuo progetto
Raccontaci l’obiettivo, cosa è già disponibile e cosa vuoi migliorare. Da qui valutiamo insieme il prossimo passo.
Valutazione tecnica iniziale