Radio-Enabled Low Power IoT Devices for TinyML Applications - LARA - Libre accès aux rapports scientifiques et techniques Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport Technique) Année : 2023

Radio-Enabled Low Power IoT Devices for TinyML Applications

Dispositifs IoT à basse consommation énergétique équipés de radio pour des applications de TinyML

Résumé

The proliferation of Internet of Things (IoT) devices has intensified the demand for energyefficient solutions supporting ondevice and distributed learning applications. This re search presents a circumscribed comparative analysis of radioenabled ultralow power IoT devices, specifically focusing on their suitability for computationheavy use cases. Our analysis centers on middleend IoT devices that serve as a vital interface between the Electronics and Machine Learn ing communities. The evaluation encompasses a diverse range of IoT hardware equipped with inte grated radios. We established functional datasheetbased criteria completed with accessibility and communitywise criteria to study and offer valuable insights into each selected node's performance tradeoffs, strengths, and weaknesses. This study provides crucial guidance for TinyML practitioners seeking to make informed device selections for their applications.
La prolifération des appareils de l'Internet des objets (IdO) a intensifié la demande en solutions frugales prenant en charge les applications d'apprentissage in-situ et distribuées. Cette recherche présente une analyse comparative circonscrite des dispositifs IdO basse consommation dotés de radios, se concentrant spécifiquement sur leur adéquation pour des cas d'utilisation exigeant des calculs intensifs. Notre analyse porte sur des dispositifs IdO de milieu de gamme qui jouent un rôle crucial en tant qu'interface vitale entre les communautés de l'électronique et de l'apprentissage machine. L'évaluation englobe une large gamme de matériels IdO équipés de radios intégrées. Nous avons établi des critères basés sur des fiches techniques fonctionnelles complétées par des critères d'accessibilité et de communauté afin d'étudier et de fournir un aperçu des compromis de performances, les points forts et les faiblesses de chaque nœud sélectionné. Cette étude offre des orientations aux adeptes de l'apprentissage embarqué cherchant à faire des choix de dispositifs éclairés pour leurs applications.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence : CC BY - Paternité

Dates et versions

hal-04325986 , version 1 (06-12-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04325986 , version 1

Citer

Antoine Bonneau, Fabien Mieyeville, Frédéric Le Mouël, Regis Rousseau. Radio-Enabled Low Power IoT Devices for TinyML Applications. CITI - CITI Centre of Innovation in Telecommunications and Integration of services. 2023. ⟨hal-04325986⟩
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