Kit Tiny Machine Learning AKX00028
Le Tiny Machine Learning Kit se base sur une carte Nano 33 BLE Sense, sur un module caméra et sur un shield.
Fonctionnalités: construction d’un petit appareil intelligent qui réagit aux sons comme un mot-clé, reconnaît les gestes ou encore les visages, …
Les nombreux capteurs intégrés sur la BLE Sense servent à détecter les mouvements, les gestes, les sons, la proximité, de mesurer l’accélération, la rotation, la température, l’humidité, la pression barométrique, la couleur et l’intensité lumineuse.
La carte Nano 33 BLE Sense et la caméra OV7675 incluse prévue pour les projets de reconnaissance visuelle intelligente se connectent au shield Tiny Machine.
Programmation et communication: les cours proposés pour ce kit sont disponibles gratuitement sur la plateforme en ligne edX.
Applications avec TinyML: vous verrez des exemples d’applications TinyML et apprendrez comment utiliser ces modèles pour de petites applications telles que la détection de mots clés, les mots de réveil et la reconnaissance de gestes.
Déploiement de TinyML: apprenez à programmer avec TensorFlow Lite afin de pouvoir écrire un programme pour ensuite le déployer sur votre propre petit microcontrôleur.
TinyML permet de concevoir des applications de Machine Learning autour de microcontrôleurs compacts, à faible consommation comportant peu de mémoire et une faible puissance de calcul.
Connectique: la carte Nano 33 et la caméra se raccordent sur les connecteurs prévus du shield Tiny Machine inclus. Ce shield intègre un joystick 5 directions et 6 ports 4 broches (Vcc, Gnd, signal et signal) pour la connexion de modules supplémentaires.
Contenu:
– 1 x carte Arduino Nano 33 BLE Sense with Headers
– 1 x shield Tiny Machine Learning
– 1 x caméra OV7675
– 1 x cordon micro-USB
Remarques:
– les E/S de la carte Nano 33 sont uniquement compatibles 3,3 Vcc. Appliquer une tension supérieure sur le shield endommagerait la carte.
– la plateforme eDX nécessite la création d’un compte gratuit via une adresse email valide.
– les cours de base disponibles sur la plateforme eDX sont gratuits. Les versions plus complètes avec certification sont payantes.
Caractéristiques Nano 33 BLE Sense:
Alimentation:
– 5 Vcc via le port micro-USB (cordon non inclus)
– 5 Ã 21 Vcc via le bornier Vin du shield
Microcontrôleur: nRF52840
Microprocesseur: Cortex-M4 Ã 64 MHz
Mémoire Flash: 1 MB
Mémoire SRAM: 256 KB
Module BLE et Bluetooth 5: NINA B306
Module IMU 9 DoF LSM9DS1:
– accéléromètre 3 axes: ±2, ±4, ±8 et ±16 g
– boussole: ±4, ±8, ±12, ±16 °/s
– gyroscope 3 axes: ±245, ±500, ±2000 °/s​
Capteur de température LPS22HB
Capteur d’humidité HTS221
Capteur de luminosité et de gestes APDS-9960
Circuit de crypto-authentication ATECC608A
Microphone numérique MP34DT05
14 broches d’E/S digitales dont 5 PWM
8 x entrées analogiques 12 bits
Port série, bus I2C et interface SPI
Sorties 3,3 Vcc et 5 Vcc
LEDs d’alimentation et utilisateur intégrées
Boîtier DIL30
Dimensions: 18 x 45 mm
Poids: 5 g
Caractéristiques de la caméra OV7675:
Résolution: VGA (640 x 480 pixels)
Dimensions: 35 x 30 mm
Caractéristiques du Tiny Machine Learning Shield:
Alimentation: 5 à 21 Vcc via le bornier à vis
Interfaces sur connecteur 2,54 mm compatible Grove®:
– 1 x port analogique A6/A7
– 1 x port digital D11
​- 1 x port digital D12
– 3 x ports I2C