Edge Impulseは、小さな機器へ機械学習を持っていきます。技術者は加速度センサー、マイク、カメラなどのセンサーからデータを集め、ラベルを付け、処理のパイプラインを設計し、ブラウザでモデルを訓練し、マイクロコントローラーやエッジプロセッサで動く最適化版を書き出します。用途には、機器の故障検知、キーワードの認識、物体の検出があります。
幅広いハードウェアに対応し、載せる前にメモリ使用量と遅延の見積もりを出します。リソースがごく小さいときは、この数字が重要です。データ収集とテストを助けるツールがあり、主要なチップベンダーとも連携します。Qualcommは、エッジAIを強めるために同社を買収しました。
開発者向けの無料枠と、企業向けの有料プランがあります。組み込みの機械学習には、センサーと信号処理の専門知識が必要です。代替にはTensorFlow Lite for Microcontrollers、画像向けのRoboflow、Nota AI、チップベンダー自身のツールチェーンがあります。Edge Impulseは、機器側で判断するエッジ機器を作るチームに向いています。
