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TRILHA DE CONHECIMENTO · BETA

AI on physical devices

Turn sensor signals into decisions on the device. Learn to collect examples, compare models and build an Arduino movement indicator while understanding errors, delays and limitations.

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  • What it means to recognize a signal on the deviceConnect measurement, model and response to an observable purpose.

    An AI device turns measurements into a useful estimate. An accelerometer provides acceleration values; it does not send the word “shake”. Software gathers a measurement window, extracts features and applies a rule or model to select an output.

    Our project distinguishes three patterns in a small tabletop object: still, gentle tilting and shaking. Results appear in a terminal; the built-in LED lights only after shaking is confirmed. Missing data or an unclear decision produces “uncertain”. We connect no motor, lock or other mechanism to this estimate.

    The cycle has two different stages. On a computer, you collect labeled examples and train parameters. On the board, firmware applies those parameters to new measurements. The board need not consult a chat or relearn on every reading. Inference can work offline, although collection, development and updates still require decisions.

    Before buying parts, describe what the response enables. “Display a movement state” is testable; “understand any gesture” requires different data and evaluation. The same cycle appears in sound or image classification, but sensors, features, memory and errors change.

    Start with a small result you can observe. Value comes from recognizing the right signal in relevant conditions, not from adding AI to every circuit.

    Confira se ficou claro

    Use estas perguntas para conferir seu entendimento. Você decide quando marcar o assunto como entendido.

    Conferência opcional, só enquanto este conteúdo estiver aberto.
    Como este conhecimento ajuda no objetivo

    Connect measurement, model and response to an observable purpose.

    Materiais complementares

    • ArquivoChoose the problem and architecture

      Define output, conditions and criterion. Example: confirmed-shake LED on a tabletop object, comparing a simple rule and model; no connected mechanism.

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    Referências

    FundamentalNão marcado
  • Choose between a simple rule and a learned model

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  • Choose where to collect, train and run

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  • Define the consequence of an incorrect decision

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  • Identify the compatible board and revision

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  • Prepare parts and a simple workbench

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  • Prepare the editor, library and port

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  • Interpret accelerometer axes and units

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  • Sampling and windows: how much movement a decision sees

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  • Labels: define still, tilt, shake and other cases

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  • Independent sessions and representative conditions

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  • Training, validation and testing without leakage

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  • Features: summarize a window without confusing movement and position

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  • Signal quality: faults, clipping and data origin

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  • Baseline rule: know what AI needs to outperform

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  • Train centroids: normalization, centers and distance

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  • Confusion matrices and rejection: read the whole result

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  • Distance and margin rejection: when to answer uncertain

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  • Export the model without losing preprocessing

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  • Flash, RAM and time: check whether the project fits

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  • Inference firmware: trace each step from reading to LED

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  • Temporal confirmation: reduce flicker without hiding delay

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  • Physical capture: from serial port to identified sessions

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  • Run the lab and reproduce its report

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  • Troubleshooting: locate the fault before changing the model

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  • Physical evaluation: missed events, false activations and delay

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  • Adapt to audio, images and other sensors

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  • Quick reference: define signal, classes and usefulness

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  • Quick reference: prepare, capture, train and upload

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  • Quick reference: evaluate decisions and choose the next change

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