Ik zet tinyml edge ai modellen op microcontrollers in

Voer AI lokaal uit op je microcontroller zonder cloudkosten, zonder vertraging!

Cloud-gebaseerde AI is krachtig, maar wat als je IoT-apparaat offline moet blijven, op batterijen werkt, ultra-veilig moet zijn of razendsnel moet reageren? Daar komen TinyML en Edge AI om de hoek kijken.

Met meer dan 5 jaar professionele ervaring in embedded firmware engineering gebruik ik niet zomaar basis AI-wrappers met drag-and-drop. Ik schrijf robuuste, hooggeoptimaliseerde C/C++ firmware die machine learning modellen naadloos integreert op je low-power hardware.

Wat ik voor jou kan bouwen:

Sensor data classificatie (IMU, audio, vibratie, stroom, vision)

Gebarenherkenning en bewegingsvolging

Voice keyword spotting (offline voice control)

Detectie van afwijkingen en voorspellend onderhoud

Modelconversie en quantisatie (TensorFlow Lite Micro, Edge Impulse)

Optimalisatie van power, RAM en flash geheugen

Ondersteunde hardware:

ESP32 / ESP32-S3 / ESP32-CAM

STM32 familie

Arduino (Nano 33 BLE Sense, Portenta)

Raspberry Pi Pico (RP2040)

Nordic nRF52 serie