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Desarrollaré edge ai y tinyml en esp32 y raspberry pi
Consultor de IoT y desarrollador Fullstack
Consultor de IoT y desarrollador fullstack que conecta el hardware con la web. Con formación en ingeniería informática en UFRJ y experiencia en robótica competitiva de alto nivel, creo sistemas diseña...
Acerca de este Servicio
Da vida a tu hardware con Edge AI
La AI en la nube es demasiado lenta, costosa y dependiente de internet para productos físicos en tiempo real. Si estás creando la próxima generación de dispositivos IoT, necesitas inteligencia en el edge.
Me especializo en desplegar modelos de Machine Learning (TinyML) y Computer Vision directamente en ESP32 y Raspberry Pi.
Mi código se forja en el entorno de alta presión de la robótica competitiva. Cuando el hardware interactúa con el mundo físico, un retraso de milisegundos o una fuga de memoria significa fallo. Traigo esta rigurosidad técnica respaldada por arquitecturas sólidas en C/C++ y desarrollo nativo en Linux para tu producto. No solo entreno un modelo; me aseguro de que funcione perfectamente en microcontroladores con memoria limitada.
Lo que puedo construir para ti:
- Sensor AI (ESP32): Mantenimiento predictivo, detección de anomalías y reconocimiento de gestos usando datos de IMU/acelerómetro.
- Audio AI (ESP32): Detección de palabras clave y clasificación de audio sin APIs en la nube.
- Vision AI (Raspberry Pi): Detección de objetos en tiempo real y visión por computadora usando Python y OpenCV.
- Pipeline de extremo a extremo: Guía para recolección de datos, entrenamiento de modelos (Edge Impulse/TF Lite) y despliegue optimizado en C++.
Hagamos que tu hardware sea inteligente, sin conexión
Plataforma:
ESP32
Experiencia:
Desarrollo de firmware
•
Procesamiento de imágenes
•
AI
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito enviarte mi hardware personalizado?
No. Desarrollo y pruebo la lógica usando placas de desarrollo estándar (ESP32 DevKit, Raspberry Pi) en mi banco de pruebas. Una vez validado el sistema, entrego el firmware/scripts y te guío sobre cómo flashearlo en tu placa personalizada de forma remota.
¿El ESP32 puede manejar reconocimiento facial o procesamiento de video pesado?
No, el ESP32 no tiene suficiente RAM para procesamiento de video complejo. Es perfecto para datos de sensores (IMU, temperatura) o reconocimiento básico de palabras clave en audio. Para visión por computadora, detección de objetos o reconocimiento facial, selecciona el paquete Raspberry Pi (Premium).
¿Cuál es la diferencia entre Edge AI y Cloud AI?
La AI en la nube depende de una conexión a internet constante y servidores externos, lo que introduce latencia. Edge AI (TinyML) ejecuta la red neuronal localmente en el hardware del microcontrolador. Funciona completamente sin conexión, responde en milisegundos, ahorra batería y garantiza la privacidad de los datos.
¿Cómo conseguimos el conjunto de datos para entrenar la AI?
Si ya tienes un conjunto de datos (CSV, WAV o imágenes), puedes enviármelo. Si no, te proporcionaré un script para enviar datos, para que puedas grabar fácilmente los datos físicos de tus sensores directamente en Edge Impulse para entrenar.
¿Recibiré el código fuente y los derechos de propiedad intelectual?
Por supuesto. Cada paquete incluye la entrega del código fuente completo y bien documentado (C/C++ o Python), la biblioteca del modelo entrenado y la propiedad total de los derechos de propiedad intelectual para tu uso comercial.
