📡🤖 لوراونLoRaWAN در خدمت Edge AI: انقلاب در معماری اینترنت اشیا

در معماری سنتی IoT، داده‌ها از سنسورها جمع‌آوری شده و به سرورهای ابری ارسال می‌شد تا توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین پردازش شوند. اما امروز با ترکیب LoRaWAN و هوش مصنوعی در لبه (Edge AI)، این روند کاملاً دگرگون شده است:


---

🔍 چگونه LoRaWAN و AI با هم ترکیب می‌شوند؟

✅ به‌عنوان یک پروتکل ارتباطی کم‌مصرف و برد بلند، امکان اتصال هزاران نود را بدون نیاز به اینترنت دائمی فراهم می‌کند.
✅ مطلب بعدی اینکهEdge AI یا همان اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین (مثل TinyML) مستقیماً روی نودهای لبه‌ای، باعث می‌شود پردازش داده‌ها به‌صورت محلی و بلادرنگ انجام شود.

🔗 نتیجه؟ ارسال تنها داده‌های مهم و معنادار، کاهش مصرف انرژی، و حذف وابستگی به کلود!


---

🧠 کاربردهای تخصصی

🔹 عیب‌یابی بلادرنگ تجهیزات صنعتی
مدل‌های یادگیری ماشین روی نودهایی مثل STM32 یا ESP32 با ماژول LoRa اجرا شده و نویز یا لرزش غیرطبیعی را تشخیص می‌دهند.

🔹 شمارش افراد یا تشخیص حضور با Vision AI
دوربین‌های کم‌مصرف با مدل‌های فشرده (مثل MobileNet) روی بردهایی مثل Seeed SenseCAP AI Camera، خروجی را از طریق LoRaWAN به گیت‌وی ارسال می‌کنند.

🔹 پایش هوشمند محیط زیست و کشاورزی
نودهای LoRa با سنسورهای خاک، رطوبت، دما و مدل‌های طبقه‌بندی، به‌صورت مستقل زمان آبیاری یا هشدارهای اقلیمی را تعیین می‌کنند.


---

🔐 مزایا

✔ ارسال امن (AES-128)
✔ باتری‌خور با عمر 3–5 سال
✔ کاهش حجم داده با inference محلی
✔ مناسب مناطق فاقد اینترنت یا پرهزینه برای LTE


---

📣 LoRaWAN + Edge AI = زیرساخت هوشمند، مستقل و مقیاس‌پذیر برای نسل آینده‌ی IoT

📎 اگر پروژه‌ای در زمینه AIoT یا شبکه‌های سنسوری دارید، این ترکیب را دست‌کم نگیرید...

#هوش_مصنوعی #LoRaWAN #EdgeAI #TinyML #AIoT #صنعت۴ #اینترنت_اشیا


@rss_ai_ir

🤖 در هر پروژه‌ای کدام سخت‌افزار برای هوش مصنوعی مناسب‌تر است؟

🌍 دنیای هوش مصنوعی روی سخت‌افزارهای مختلفی قابل اجراست — ولی انتخاب درست بین Arduino، Raspberry Pi، Jetson، Zynq و سایر بردها بستگی به نیاز پروژه داره!
در ادامه یک راهنمای سریع برای انتخاب بهترین گزینه آوردم:

🔹 Arduino – آردوینو
مناسب برای پروژه‌هایی با پردازش ساده مثل خواندن سنسور، کنترل موتور یا ارسال داده.
برای اجرای مدل‌های AI کاربرد زیادی نداره، مگر برای مدل‌های بسیار کوچک (TinyML).
📌 مثال: کنترل حرکت یا تشخیص ضربه در یک وسیله ساده.

🔹 Raspberry Pi
مناسب برای اجرای مدل‌های سبک یادگیری ماشین، مخصوصاً با نسخه‌های فشرده مثل TensorFlow Lite.
برای پروژه‌های خانگی و بینایی ماشین ابتدایی گزینه خوبی هست.
📌 مثال: تشخیص چهره در سیستم درب هوشمند.

🔹 NVIDIA Jetson (مثل Nano یا Xavier)
مناسب برای بینایی ماشین پیشرفته، رباتیک، و پردازش real-time.
دارای GPU قدرتمند با پشتیبانی CUDA و TensorRT، انتخابی حرفه‌ای برای پروژه‌های صنعتی.
📌 مثال: ربات خودران یا بازوی صنعتی با شناسایی اشیاء.

🔹 Zynq (بردهای FPGA با پردازنده ARM)
مناسب برای سیستم‌هایی که نیاز به تأخیر بسیار پایین، پردازش همزمان، و مصرف انرژی کم دارند.
پیاده‌سازی پیچیده‌تری دارد ولی در پروژه‌های صنعتی یا حساس کاربرد زیادی دارد.
📌 مثال: سیستم‌های تشخیص عیب سریع در خطوط تولید.

🔹 Coral Edge TPU
ساخته‌شده توسط گوگل، برای اجرای مدل‌های سبک TensorFlow Lite با سرعت بالا در لبه شبکه.
برای دستگاه‌های هوشمند کوچک با نیاز به پاسخ سریع عالیه.
📌 مثال: شمارش افراد یا تشخیص حرکت در فضای هوشمند با پردازش داخلی.
📌


#هوش_مصنوعی #آردوینو #رسپبری_پای #جتسون #زینک #EdgeAI #الکترونیک #AI #رباتیک #بینایی_ماشین #تکنولوژی

@rss_ai_ir

🚀 هوش مصنوعی در کنار LoRaWAN، Zigbee و سایر پروتکل‌های IoT؛ ترکیب آینده‌ساز فناوری!


در دنیای اینترنت اشیاء (IoT)، انتخاب پروتکل بی‌سیم مناسب مهم است — اما وقتی این شبکه‌ها با هوش مصنوعی (AI) ترکیب شوند، همه‌چیز متحول می‌شود! 🌐🤖


---

🔌 مقایسه سریع پروتکل‌ها:

🔹 LoRaWAN
✅ برد بلند (تا ۱۰ کیلومتر)
✅ مصرف انرژی بسیار پایین
🎯 عالی برای جمع‌آوری داده‌های محیطی، کشاورزی، شهر هوشمند
🤖 هوش مصنوعی می‌تواند روی داده‌های LoRa تجزیه‌وتحلیل بلادرنگ انجام دهد (مثلاً تشخیص نشت آب، تحلیل الگوهای ترافیکی، پایش سلامت در روستاها)


---

🔹 Zigbee
✅ برد کوتاه تا متوسط (۱۰ تا ۱۰۰ متر)
✅ مصرف انرژی پایین، پشتیبانی از شبکه مش
🎯 مناسب برای خانه هوشمند و اتوماسیون
🤖 هوش مصنوعی در اینجا می‌تواند الگوهای رفتاری کاربران را یاد بگیرد، دما و روشنایی را هوشمند تنظیم کند، یا مصرف انرژی را بهینه‌سازی کند


---

🔹 Wi-Fi
✅ سرعت بالا ولی مصرف زیاد
🎯 مناسب برای کاربردهایی مثل دوربین، تشخیص چهره، کنترل زنده
🤖 مدل‌های بینایی ماشین مثل YOLO یا EfficientNet با Wi-Fi قابل پیاده‌سازی‌اند تا در Edge Device (مثلاً ESP32-CAM یا Jetson Nano) خروجی بلادرنگ بدهند


---

🔹 NB-IoT / LTE-M
✅ اتصال وسیع با پشتیبانی اپراتور
🎯 مناسب برای زیرساخت‌های پایش صنعتی، سیستم‌های سلامت از راه دور
🤖 هوش مصنوعی در مرکز سرور (Cloud AI) داده‌های NB-IoT را تحلیل می‌کند و تصمیمات خودکار اتخاذ می‌شود (مثلاً هشدار سریع برای نشت گاز)


---

💡 چرا ترکیب AI + IoT انقلابی است؟

داده‌ها از LoRa/Zigbee/WiFi دریافت می‌شوند

در Edge یا Cloud با AI تحلیل می‌شوند

نتیجه: تصمیم هوشمند، سریع، دقیق


📊 مثال واقعی: 🛰 حسگر LoRa دمای خاک را می‌فرستد
🧠 هوش مصنوعی در Edge یا Cloud پیش‌بینی می‌کند: «نیاز به آبیاری فردا نیست»
✅ نتیجه: صرفه‌جویی در منابع و انرژی


---

🧠 آینده IoT بدون هوش مصنوعی ناقص است!
ترکیب LoRaWAN + AI، یا Zigbee + AI = هوشمندی واقعی در هر پروژه!


@rss_ai_ir | #AI_IoT #EdgeAI #SmartDevices

🧠 تحلیل تخصصی NCS2؛ مغز هوش مصنوعی در لبه پردازش

---

در کاربردهای صنعتی و رباتیکی که سرعت، مصرف انرژی پایین و عدم وابستگی به اینترنت اهمیت بالایی دارد، استفاده از شتاب‌دهنده‌های سبک مثل Intel Neural Compute Stick 2 (یا به‌اختصار NCS2) یک انتخاب هوشمندانه‌ست. این ابزار با چیپ قدرتمند Myriad X و پشتیبانی از اکوسیستم **OpenVINO™**، اجرای سریع و کم‌هزینه‌ی مدل‌های یادگیری عمیق را روی هر دستگاهی با پورت USB ممکن می‌سازد 🚀

---

🔍 ویژگی‌های کلیدی NCS2:
✅ شتاب‌دهنده عصبی کم‌مصرف و مستقل از GPU
✅ اجرای real-time مدل‌های هوش مصنوعی
✅ سازگاری با مدل‌های TensorFlow، PyTorch و Caffe
✅ مناسب برای رزبری‌پای، لپ‌تاپ و سیستم‌های تعبیه‌شده
---

🔬 مزایای NCS2 در Edge AI:
📌 پردازش آفلاین در لبه
📌 کاهش چشم‌گیر latency
📌 حذف نیاز به ارسال داده به سرور
📌 کاربردی در IoT، بینایی ماشین، رباتیک صنعتی
---
⚠️ محدودیت‌ها:
🔸 محدودیت حافظه (برای مدل‌های سنگین مناسب نیست)
🔸 فقط مناسب inference، نه training
🔸 نیاز به تبدیل مدل‌ها به فرمت IR

---

📢 اگر روی پروژه‌ای مثل ربات بینایی، تشخیص چهره یا هوش مصنوعی در ویدیوهای صنعتی کار می‌کنی و به‌دنبال راهکاری سبک، سریع و ارزان هستی، NCS2 یکی از بهترین گزینه‌های ممکنه! 💡


لینک1
لینک 2
---

#هوش_مصنوعی #EdgeAI #یادگیری_عمیق #OpenVINO #NCS2 #Intel #رباتیک #بینایی_ماشین #AI #رزبری_پای #Inference

📡 کانال ما رو دنبال کن:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

🤖 بررسی تخصصی Coral Dev Board؛ سخت‌افزاری قدرتمند برای هوش مصنوعی در لبه
@rss_ai_ir

---

اگر به‌دنبال اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی دستگاه‌های کم‌مصرف و بدون وابستگی به سرور هستی، Coral Dev Board یکی از گزینه‌های کلیدی و محبوب در اکوسیستم Edge AI به شمار میاد.

---

🔧 برد Coral Dev Board چیست؟
برد توسعه‌ای ساخت Google با پردازنده اختصاصی Edge TPU برای اجرای سریع مدل‌های TensorFlow Lite در لبه (Edge).
این برد برای پروژه‌هایی طراحی شده که نیاز به پردازش بلادرنگ، مصرف انرژی پایین و ابعاد کوچک دارن.

---

🧠 ویژگی‌های فنی کلیدی:
🔹 پردازنده NXP i.MX 8M SoC (ARM Cortex-A53)
🔹 شتاب‌دهنده Edge TPU با توان اجرای ۴ تریلیون عملیات در ثانیه (4 TOPS)
🔹 پشتیبانی از TensorFlow Lite models به‌صورت مستقیم
🔹 رم 1GB LPDDR4 + حافظه 8GB eMMC
🔹 اتصال WiFi، بلوتوث، USB-C، GPIO و CSI برای دوربین

---

🚀 کاربردهای عملی:
✅ بینایی ماشین صنعتی و تشخیص آنی اشیا
✅ دستگاه‌های هوشمند IoT با قابلیت تشخیص تصویر یا صدا
✅ سورتینگ صنعتی، مانیتورینگ محیط، کنترل دسترسی مبتنی بر چهره
✅ پروژه‌های تحقیقاتی و دانشگاهی در حوزه AI در لبه

---

🎯 مزیت اصلی Coral نسبت به سایر بردها (مثل Jetson Nano):
• مصرف بسیار پایین
• اجرای آنی مدل بدون نیاز به GPU یا اینترنت
• زمان بوت سریع و معماری سبک

---

📦 این برد می‌تونه در پروژه‌هایی استفاده بشه که باید در محیط‌های صنعتی یا مستقل از سرور، تصمیمات سریع بگیرن؛ جایی که latency پایین و پاسخ بلادرنگ حیاتیه.

📌 آیا تجربه‌ای با Coral Dev Board داشتی؟ یا پروژه‌ای مدنظرت هست؟
نظرت رو بنویس 👇

---

#EdgeAI #هوش_مصنوعی #CoralDevBoard #TPU #GoogleAI #پردازش_لبه #TensorFlowLite #بینایی_ماشین #AIسخت‌افزاری

📡 بررسی تخصصی ابزارهای هوش مصنوعی در:
🔗 https://t.iss.one/rss_ai_ir

⚙️ مدل‌های سبک (Lightweight Models) برای صنعت

در کاربردهای صنعتی همیشه محدودیت‌های زیادی وجود داره:

💻 سخت‌افزارهای محدود (لبه‌ی شبکه، میکروکنترلرها، یا دستگاه‌های嵌ه‌شده)

⚡ نیاز به پردازش بلادرنگ (Real-time)

🔋 مصرف انرژی پایین

📡 انتقال داده با تأخیر یا پهنای‌باند محدود


به همین دلیل مدل‌های سبک (Lightweight) توسعه پیدا کردن تا بتونن با کمترین منابع، بیشترین کارایی رو ارائه بدن.

🔹 نمونه‌های مهم مدل‌های سبک:

1. MobileNet (V1, V2, V3) → طراحی‌شده برای موبایل و IoT؛ مناسب برای بینایی ماشین صنعتی.


2. EfficientNet-Lite → نسخه سبک‌شده‌ی EfficientNet با بهینه‌سازی برای سرعت و مصرف انرژی.


3. SqueezeNet → با کمتر از ۵ مگابایت حجم؛ مخصوص محیط‌های کم‌منبع.


4. ShuffleNet → استفاده از کانولوشن گروهی برای کاهش محاسبات.


5. Tiny-YOLO / YOLO-Nano → نسخه‌های سبک از YOLO برای تشخیص اشیا در محیط‌های صنعتی.


6. Distilled Transformers (مثل TinyBERT, DistilBERT) → نسخه‌های سبک‌تر مدل‌های زبانی برای تحلیل داده‌های متنی و گزارش‌های صنعتی.


7. EdgeNeXt, MobileViT → مدل‌های جدیدتر که ترکیب CNN و Transformer رو با معماری سبک ارائه می‌دن.



🔹 مزایا برای صنعت:

♻️استقرار روی دستگاه‌های Edge بدون نیاز به سرور قدرتمند
♻️قابلیت کار در محیط‌های پرخطر یا بدون اتصال اینترنت
♻️کاهش هزینه‌های پردازشی و انرژی
♻️مناسب برای سیستم‌های پایش وضعیت، کنترل کیفیت، رباتیک و اینترنت اشیاء


✅ نتیجه: انتخاب مدل سبک، کلید موفقیت در پروژه‌های صنعتی هوش مصنوعی است؛ چون امکان استفاده عملی از AI را در محیط‌های واقعی و محدود فراهم می‌کنه.

#هوش_مصنوعی #مدل_سبک #EdgeAI #صنعت
@rss_ai_ir

⚙️ اجرای مستقیم هوش مصنوعی مولد روی دستگاه — بدون نیاز به سرور!

♻️گوگل از LiteRT-LM رونمایی کرد؛ چارچوبی برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌صورت آفلاین، با تأخیر بسیار پایین و بدون تماس API.

🔹 مزیت برای توسعه‌دهندگان:

✅اجرای مستقیم روی دستگاه (بدون وابستگی به سرورهای ابری)
✅حذف هزینه‌های API
✅دسترسی به هوش مصنوعی مولد محلی (Local GenAI)


🧠 نکات کلیدی:

❌همچنین LiteRT-LM هم‌اکنون در Gemini Nano و Gemma روی Chrome، Chromebook Plus و Pixel Watch استفاده می‌شود.
❌رابط C++ متن‌باز (نسخه پیش‌نمایش) برای ادغام در پروژه‌های سفارشی.

❌ساختار شامل دو بخش است:
• Engine:
شامل مدل پایه و منابع مشترک بین وظایف.
• Session:
محیط اختصاصی هر وظیفه با قابلیت Clone، Copy-on-Write و سوییچ سریع.

❌پشتیبانی از CPU، GPU و NPU با سازگاری بین‌سیستمی (Android، Linux، macOS، Windows).

❌برای Pixel Watch از نسخه سبک‌سازی‌شده استفاده شده تا در محدودیت حافظه و اندازه باینری جا بگیرد.


🧩 گوگل کل اکوسیستم هوش مصنوعی روی‌دستگاه را متن‌باز کرده است:

LiteRT:
موتور سریع اجرای مدل‌ها روی دستگاه.

LiteRT-LM:
رابط C++ مخصوص LLM با امکاناتی مثل ذخیره زمینه و کش پرسش‌ها.

LLM Inference API:
رابط‌های آماده برای Kotlin، Swift و JS برای جاسازی آسان GenAI در برنامه‌ها.


📎 جزئیات بیشتر:
🔗 developers.googleblog.com

#Google #LiteRT #LiteRTLM #GenAI #EdgeAI #هوش_مصنوعی #LLM
@rss_ai_ir

🎓 یادگیری فدرال (Federated Learning) — آینده‌ی آموزش هوش مصنوعی بدون نیاز به داده‌های متمرکز


در دنیای امروز، داده شخصی‌ترین دارایی ماست — از اطلاعات تلفن همراه گرفته تا سوابق پزشکی. اما چگونه می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش داد بدون آنکه داده‌ها از دستگاه کاربران خارج شوند؟

🔹 پاسخ: یادگیری فدرال (Federated Learning)


در این روش، به‌جای ارسال داده‌ها به سرور مرکزی، مدل به سراغ داده‌ها می‌رود. هر دستگاه (مثل موبایل، لپ‌تاپ یا حسگر صنعتی) نسخه‌ای از مدل را به‌صورت محلی آموزش می‌دهد و فقط وزن‌ها (Weights) را به اشتراک می‌گذارد، نه خود داده‌ها.


💡 مراحل کلی فرآیند:
1️⃣ مدل مرکزی به همه دستگاه‌ها ارسال می‌شود.
2️⃣ هر دستگاه مدل را با داده‌های خودش به‌روزرسانی می‌کند.
3️⃣ فقط وزن‌های جدید ارسال می‌شود.
4️⃣ سرور مرکزی این وزن‌ها را ترکیب کرده و مدل به‌روزرسانی‌شده را برمی‌گرداند.


✅ مزایا:
حفظ حریم خصوصی کاربران 🔒
کاهش ترافیک داده و هزینه انتقال 🌐
یادگیری از منابع متنوع در نقاط مختلف جهان 🌍


مناسب برای سیستم‌های IoT و موبایل 📱
🚀 شرکت‌هایی مانند Google, Apple و NVIDIA سال‌هاست از این روش برای بهبود مدل‌های کیبورد، تشخیص گفتار و سلامت استفاده می‌کنند.


📌 در آینده، یادگیری فدرال می‌تواند سنگ‌بنای «هوش مصنوعی توزیع‌شده» شود — جایی که هر دستگاه، بخشی از مغز جهانی هوش مصنوعی خواهد بود.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #یادگیری_فدرال #FederatedLearning #AI #Privacy #MachineLearning #EdgeAI

🧠 فرمت ONNX — زبان مشترک مدل‌های هوش مصنوعی

در دنیای یادگیری عمیق، هر فریم‌ورک (مثل PyTorch، TensorFlow یا Scikit-learn) مدل‌ها را به فرمت مخصوص خودش ذخیره می‌کند.
اما اگر بخواهیم مدلی را در پایتورچ آموزش دهیم و بعد در محیط دیگری مثل OpenCV، C++، یا موبایل اجرا کنیم چه؟ 🤔

🔹 پاسخ: ONNX (Open Neural Network Exchange)

فرمت ONNX یک فرمت استاندارد و متن‌باز است که برای انتقال و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های مختلف طراحی شده است.

💡 به زبان ساده:
فرمت ONNX مثل فایل PDF برای مدل‌های هوش مصنوعی است —
فرقی نمی‌کند در چه فریم‌ورکی ساخته شده، در هر جایی باز و اجرا می‌شود.

⚙️ مزایا:

♻️انتقال آسان مدل‌ها بین فریم‌ورک‌ها (PyTorch → TensorFlow → OpenCV) 🔄

♻️اجرا روی دستگاه‌های مختلف (CPU، GPU، موبایل، Edge) ⚙️

♻️پشتیبانی از بهینه‌سازها مثل ONNX Runtime برای سرعت بیشتر 🚀

♻️پشتیبانی رسمی توسط شرکت‌هایی مثل Microsoft, NVIDIA, Meta و Intel 💼


📦 مثال:
در پایتورچ، می‌توان مدل را با یک خط کد به ONNX صادر کرد:

torch.onnx.export(model, inputs, "model.onnx")

و سپس با ONNX Runtime در هر محیطی اجرا کرد:

import onnxruntime as ort  
session = ort.InferenceSession("model.onnx")  
outputs = session.run(None, {"input": data})

🌍 کاربردهای رایج:

♻️به‌کارگیری مدل‌ها در سیستم‌های صنعتی
♻️اجرای مدل‌ها روی وب یا موبایل
♻️ترکیب مدل‌های ساخته‌شده در فریم‌ورک‌های مختلف


📌 فرمتONNX پلی است میان آموزش و استقرار —
به کمک آن، مدل شما می‌تواند از آزمایشگاه تا دنیای واقعی سفر کند 🌐

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #ONNX #DeepLearning #AI #PyTorch #TensorFlow #MachineLearning #EdgeAI

🧠⚙️ MicroAdapt —
نسل جدید هوش مصنوعی خودتکاملی در لبه (Edge AI)

✳️پژوهشگران مؤسسه SANKEN در دانشگاه اوساکا از سامانه‌ای نوآورانه به نام MicroAdapt رونمایی کردند — نخستین هوش مصنوعی خودتکاملی (Self-evolving Edge AI) که می‌تواند به‌صورت زنده یاد بگیرد، پیش‌بینی کند و خود را بازآفرینی کند — آن هم مستقیماً روی سخت‌افزارهای کوچک مثل Raspberry Pi 🍓💻


---

🚀 ویژگی‌های کلیدی:

⚡ سرعت آموزش تا ۱۰۰٬۰۰۰ برابر بیشتر از روش‌های فعلی یادگیری محلی روی دستگاه‌ها

🎯 دقت ۶۰٪ بالاتر نسبت به بهترین مدل‌های فعلی مانند TinyML، CNN/RNNهای فشرده و شبکه‌های online-learning

🔋 مصرف انرژی بسیار پایین (حدود ۱.۶۹ وات)

🧩 عملکرد روان روی Raspberry Pi 4 با کمتر از ۱.۹۵ گیگابایت حافظه

🔁 قابلیت تکامل خودکار: شناسایی الگوهای جدید، به‌روزرسانی مدل‌ها، و حذف مدل‌های قدیمی به‌صورت خودکار



---

🌱 الهام از زیست‌شناسی

همچنین MicroAdapt با الهام از سازوکارهای تطبیق زیستی طراحی شده است — برخلاف شبکه‌های عصبی کلاسیک که نیاز به داده‌های عظیم و توان پردازشی بالا دارند، این سیستم مانند یک ارگانیسم زنده عمل می‌کند:
می‌آموزد، سازگار می‌شود، و در طول زمان تکامل می‌یابد.


---

⚙️ تفاوت اصلی

مقایسه‌ی این فناوری با مدل‌های غول‌پیکر مثل GPT منصفانه نیست —

مدل MicroAdapt برای دستگاه‌های لبه‌ای و کاربردهای صنعتی، اینترنت اشیاء (IoT) و ربات‌های مستقل ساخته شده است، جایی که آموزش و تصمیم‌گیری باید سریع، کم‌هزینه و بی‌نیاز از ابر انجام شود.


---

📎 منبع رسمی:
🔗 SANKEN, Osaka University — MicroAdapt (Oct 2025)

📡 @rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #EdgeAI #MicroAdapt #OsakaUniversity #SANKEN #IoT #یادگیری_آنلاین #TinyML #خودتکاملی #AI