Une montre programmable qui supporte TensorFlow Lite, c’est probablement une première.
Espruino, à créé cette montre, Bangle.js, dont les caractéristiques HW sont :
- IP68 Waterproof: up to 10m underwater
- Nordic 64MHz nRF52832 ARM Cortex-M4 processor with Bluetooth LE
- 64kB RAM 512kB on-chip flash, 4MB external flash
- 1.3 inch 240×240 16 bit LCD display with 2 zone touch
- GPS/Glonass receiver (UBlox)
- Heart rate monitor
- 3 Axis Accelerometer (with Pedometer and Tap detect)
- 3 Axis Magnetometer
- Vibration motor
La montre a un interpréteur Javascript et elle supporte TensorFlow Lite !
La programmation d’une application TensorFlow Lite sur la montre n’est, semble t-il pas très simple, d’après cet article Running TensorFlow Lite on NodeWatch/Bangle.js mais c’est faisable. L’exemple montre comment détecter les mouvement de la main.
Le modèle Deep Learning en lui même est très classique mais la mise au point sur board a été laborieuse, les problèmes étant surtout imputables à une RAM trop limitée.
I’m sparing you all the painful details here. The initial model only took a few days to make, however getting it to run on the watch was a huge technical challenge full of segfaults and meaningless errors.
https://www.nearform.com/blog/running-tensorflow-lite-on-nodewatch-bangle-js/
Un prochain article sera consacré à l’analyse du code.
