La arduino development board Pinapayagan nito ang libu-libo at libu-libong iba't ibang mga proyekto na magawa, ang limitasyon ay halos nasa imahinasyon ng bawat gumagawa, bagaman mayroon din itong ilang pisikal na limitasyon, tulad ng memorya, kapasidad sa pagproseso, atbp. Gayunpaman, parami nang parami ang mga produkto at proyekto upang palawakin ang kanilang mga kakayahan nang higit pa, tulad ng kaso ng bagong paglulunsad ng AIfES.
Ngayon, salamat sa proyektong ito na ginawa ni Fraunhofer IMS para sa Arduino, ang open source board na ito ay magtatampok ng a artificial intelligence (AI) framework na naka-program sa C, gamit ang karaniwang GNU GCC compiler library. Magagawa na ngayon ng mga user na magdagdag ng AIfES sa kanilang proyekto sa Arduino at isama ito mula sa manager ng library mula sa IDE upang gamitin ito sa iyong mga pag-unlad, na nagbibigay ng posibilidad na gumamit ng mga algorithm sa pag-aaral ng makina kahit na sa maliliit na microcontroller tulad ng isang board Arduino UNO 8-bit.
Papayagan nito ang mga developer na lumikha ng maraming IoT (Internet of Things) na mga device na mas independyente mula sa cloud at maaaring maging mas matalino, at may higit na paggalang sa iyong privacy, dahil ang mga function ay maaaring isagawa offline mula sa Arduino board nang hindi nangangailangan. upang umasa sa mga malalayong serbisyo. Bilang karagdagan, ang proyekto ng AIfES ay inilunsad sa ilalim ng Lisensya ng GNU GPLv3, kaya libre ito, bagama't pinapayagan nito ang isang bayad na lisensya para sa mga komersyal na proyekto.
Ang AIfES ay halos kapareho at tugma sa Mga balangkas ng Python ML tulad ng kaso sa TensorFlow, Keras o PyTorch, ngunit ang pag-andar nito ay medyo nabawasan. Gayunpaman, sa inilabas na bersyon na ito ang FNN (Feedforward Neural Networks) ay suportado na, bilang karagdagan, pinapayagan din nito ang pag-activate ng mga pinagsama-samang function tulad ng ReLu, Sigmoid, o Softmax. Sa kabilang banda, nagsusumikap ang mga developer na magdala din sa hinaharap ng isang pagpapatupad ng ConvNet (Convolutional Neural Networks), na maaaring hindi masyadong matagal bago makarating.
Ang ilan ay isinama na rin mga algorithm ng pagsasanay karaniwan, gaya ng SGD (Gradient Descent Optimizer) at Adam Optimizer, bukod sa iba pa. Ibig kong sabihin, para sa isang 8-bit na MCU, hindi ito masama ...