“Ascoltare” la temperatura con TinyML

Possiamo “sentire” una differenza tra versare acqua calda e fredda?

Come vedi nel video si può fare, ma perché? Viene menzionato il fatto che il cambiamento è dovuto a complesse ragioni fluidodinamiche.  Al di là dell’indagine scientifica, la domanda che ci siamo posti è stata: questa capacità di “ascoltare le temperature” è qualcosa di replicabile utilizzando le Reti Neurali Artificiali? Abbiamo quindi provato a creare un esperimento usando TinyML (Machine Learning applicato a dispositivi embedded).

Abbiamo utilizzato temperature dell’acqua molto diverse, con un intervallo di 50 °C tra di loro. (11 °C e 61 °C); per ogni campione il tempo di ascolto era quello impiegato dal bicchiere per essere riempito (da 3 a 5 secondi). Siamo interessati a catturare il suono dell’acqua solo durante il processo di versamento. Il suono è stato registrato dallo stesso microfono digitale (frequenza di campionamento: 16KHz) e archiviato come file .wav in 3 diverse cartelle: suono acqua fredda (“Cool”); suono dell’acqua calda (“Hot”); nessun suono dell’acqua (“Rumore”).
Il set di dati acquisito (tramite Arduino Nano 33 BLE Sense) è stato caricato su Edge Impulse Studio, dove è stato preelaborato, il modello di rete neurale (NN) è stato addestrato, testato e distribuito su un MCU per un test fisico reale (è stato utilizzato anche un iPhone per la classificazione dal vivo).

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