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What to expect
This Elektor edition guest-edited by Edge Impulse explores the edge AI workflow, from data collection and model training to deployment and optimization:
End-to-End Edge AIA hands-on object detection series that walks through the complete machine learning pipeline on embedded hardware.
High-Resolution, High-Speed Object Counting (Nvidia Jetson Nano, TensorRT)Pushing inference speed and precision for visual counting applications.
PCB Defect Detection with Computer Vision (Raspberry Pi)Smarter manufacturing through embedded vision.
Smart Building Ventilation with Sensor FusionAI-powered environmental optimization for energy efficiency.
Analog Meter Reading (Arduino Nicla Vision)A TinyML approach to automating analog infrastructure.
Smart Appliance Control Using Voice Commands (Nordic Thingy:53)Speech recognition at the edge.
Liquid Classification with TinyML (Seeed Wio Terminal + TDS Sensor)Combining IoT sensing and embedded ML for fluid analysis.
Surgery Inventory Object DetectionApplying real-time vision to healthcare logistics.
Plus, the magazine includes exclusive interviews with: Edge Impulse co-founders Zach Shelby and Jan Jongboom; Qualcomm Technologies VP of product management Manny Singh; and EDGE AI FOUNDATION CEO Pete Bernard. Also included are a Tech the Future essay titled "AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices," an Industry Case Study on GlobalSense, and more.
Contents
What the Heck Is Edge AI Anyway?Bringing Intelligence to the Device
Meet Edge Impulse StudioEasily Build and Deploy Edge AI Models
Keyword Spotting with Edge ImpulseCollect, Train, and Deploy
Smart Appliance Control Using Voice Commands with the Nordic Thingy:53
Key Terms for Understanding Edge AI and Machine Learning
Crash Course: Getting Started with Edge ImpulseLearn to Collect, Train, and Deploy an ML Model with the Arduino Nano 33 BLE Sense
A New Chapter for ArduinoFrom Hobby Board to Edge Computing Powerhouse
Getting Started with Object Detection on Edge Devices
PCB Defect DetectionComputer Vision with Raspberry Pi
Scaling AI to the Smallest Devices
Optimizing Power Efficiency in Battery-Driven Edge AI Devices
AI ToasterWhen Edge AI Meets Breakfast
Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi Familiarity Meets Edge AI
Leadership, Embedded ML, and the Edge Revolution
Vision Language Models for the EdgeCascading Models for Better Reliability
Get to Know Edge ImpulseQuestions from the Elektor Community
Project Update #5: ESP32-Based Energy MeterUsing Edge AI to Recognize Household Loads
Motion Recognition with Anomaly DetectionAn End-to-End Tutorial
Smart Ventilation System: Fusing Sound and Environmental DataA Dual-MCU Machine Learning Approach for Automated Window and Louver Control
Bringing Voice Control to Earbuds and Headsets
AI at the Edge: Powering the Next Generation of Devices
A Practical Guide to AI, Python, and Hardware Projects
Welcome to your BeagleY-AI journey! This compact, powerful, and affordable single-board computer is perfect for developers and hobbyists. With its dedicated 4 TOPS AI co-processor and a 1.4 GHz Quad-core Cortex-A53 CPU, the BeagleY-AI is equipped to handle both AI applications and real-time I/O tasks. Powered by the Texas Instruments AM67A processor, it offers DSPs, a 3D graphics unit, and video accelerators.
Inside this handbook, you‘ll find over 50 hands-on projects that cover a wide range of topics—from basic circuits with LEDs and sensors to an AI-driven project. Each project is written in Python 3 and includes detailed explanations and full program listings to guide you. Whether you‘re a beginner or more advanced, you can follow these projects as they are or modify them to fit your own creative ideas.
Here’s a glimpse of some exciting projects included in this handbook:
Morse Code Exerciser with LED or BuzzerType a message and watch it come to life as an LED or buzzer translates your text into Morse code.
Ultrasonic Distance MeasurementUse an ultrasonic sensor to measure distances and display the result in real time.
Environmental Data Display & VisualizationCollect temperature, pressure, and humidity readings from the BME280 sensor, and display or plot them on a graphical interface.
SPI – Voltmeter with ADCLearn how to measure voltage using an external ADC and display the results on your BeagleY-AI.
GPS Coordinates DisplayTrack your location with a GPS module and view geographic coordinates on your screen.
BeagleY-AI and Raspberry Pi 4 CommunicationDiscover how to make your BeagleY-AI and Raspberry Pi communicate over a serial link and exchange data.
AI-Driven Object Detection with TensorFlow LiteSet up and run an object detection model using TensorFlow Lite on the BeagleY-AI platform, with complete hardware and software details provided.
This is the second edition of a book aimed at engineers, scientists, and hobbyists who want to interface PCs with hardware projects using graphical user interfaces. Desktop and web-based applications are covered.
The programming language used is Python 3, which is one of the most popular languages around: speed of programming being a key feature. The book has been revised and updated with an emphasis on getting the user to produce practical designs with ease – a text editor is all that is required to produce Python programs.
Hardware interfacing is achieved using an Arduino Uno as a remote slave. A full description and source code of the communication interface is given in the book. The slave provides digital and analog input and outputs. Multiple Unos can be included in one project with all control code written in Python and running on a PC One project involves a PIC microcontroller with the code provided that can be loaded into the PIC using the Uno.
The web applications and server are all implemented in Python, allowing you to access your electronic hardware over the Internet. The Raspberry Pi computer can be used as your web server. An introductory chapter is provided to get you started with using Linux.
The book is written for use with Debian or variations including Mint or Ubuntu. All of the programs in the book are freely available, ready to use and experiment with by way of a download from Elektor.
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tableau de bord OBD2Des cadrans anciens aux données en temps réel
OBD2 : ajoutez un compte-tours et un indicateur de changement de vitesse à votre voitureRétro, mais extrêmement utile
capteurs de vision et LiDAR pour la robotique
Sensor+Test 2025 et PCIM 2025
mesures sans contact du champ électrique (1)Membrane vibrante pour mesurer des tensions continues ou des champs électriques statiques
détecteur de courrier sans filCapteurs optiques, radars… quelques options à explorer
Elektor Mini-WheelieUn robot auto-équilibré
cellules solairesDrôles de composants, la série
premiers pas avec un capteur radar moderneUn capteur précis qui ne passe pas inaperçu
sur le vifUsine de papier
CybersécuritéDes temps difficiles pour les hackers
Infographie : IdO et capteurs
le Bluetooth 6.0 pour des applications de télémétrie amélioréesCette nouvelle version offre des fonctions de localisation améliorées
découvrez la communication sans fil avec BeagleY-AI
Projet 2.0Corrections, mises à jour et courrier des lecteurs
démarrer en électronique……Conclusion sur les ampli-op
un puissant assistant de codage de l'IAAccélérez votre développement avec Continue et Visual Studio Code
contrôleur de charge solaire avec MPPT (2)Le circuit
détecteur d'obstacles à ultrasonsUn projet simple pour aider les malvoyants
une odyssée de l'IABilan du premier semestre
synthétiseur MIDI autonome Raspberry Pi (3)plus intelligent avec une interface utilisateur
Meshtastic : un projet de démoUn réseau intelligent de noeuds LoRa
générateur analogique de fréquences audioGénérateur de signaux sinusoïdaux de haute qualité à fréquence réglable
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Elektor Mini-WheelieUn robot auto-équilibré
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premiers pas avec un capteur radar moderneUn capteur précis qui ne passe pas inaperçu
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CybersécuritéDes temps difficiles pour les hackers
Infographie : IdO et capteurs
le Bluetooth 6.0 pour des applications de télémétrie amélioréesCette nouvelle version offre des fonctions de localisation améliorées
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détecteur d'obstacles à ultrasonsUn projet simple pour aider les malvoyants
une odyssée de l'IABilan du premier semestre
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Meshtastic : un projet de démoUn réseau intelligent de noeuds LoRa
générateur analogique de fréquences audioGénérateur de signaux sinusoïdaux de haute qualité à fréquence réglable
MQTT ist ein leichtgewichtiges, ereignis- und nachrichtenorientiertes Protokoll zur effizienten und asynchronen Kommunikation zwischen Geräten auch über limitierte Netzwerke. Das bereits 1999 von IBM entwickelte Protokoll eignet sich heute in besonderer Weise für Internet-of-Things-Anwendungen. Im Gegensatz zu HTTP mit Request/Response-Verfahren ist bei MQTT eine Publish/Subscribe-Architektur umgesetzt. Es stehen mittlerweile zahlreiche MQTT-Broker und -Clients zur Verfügung. Aufgrund der Unterstützung durch die Eclipse Foundation, IBM und vieler anderer stehen zahlreiche Komponenten kostenlos im Internet zur Verfügung. Client-Bibliotheken gibt es für die unterschiedlichsten Plattformen und Programmiersprachen. Unterstützt werden u. a. die PC-Plattform mit Java und .Net sowie Arduino und Raspberry Pi.
Das MQTT-Praxisbuch führt Schritt für Schritt in die praktische Arbeit mit diesem ressourcensparenden Protokoll ein. Dabei widmet der Autor Walter Trojan dem Thema IoT-Sicherheit ein ausführliches Kapitel. Anhand von abgeschlossenen Projekten zum Nachbauen stellt der Autor in beeindruckender Weise die praktische Bedeutung des MQTT-Protokolls in modernen IoT-Anwendungen dar:
MQTT auf ESP8266
MQTT mit Arduino-IDE
MQTT-Benchmarks
MQTT auf dem Raspberry Pi
Flow-Programmierung mit Node-RED
Boss aller Automaten: openHAB
Projekt Gewächshaus mit automatisierter Beleuchtung, Bewässerung, Temperaturregelung sowie Luft- und Erdfeuchtigkeitsmessung
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STM32 Wireless Innovation Design Contest: de winnaars
In-circuit LC-meteroverwegingen bij een prototype
AmpVolt: een modulaire DC-vermogensmeter (deel 1)meet gelijkstroom en energieverbruik tot 50 V en 5 A
embedded world 2024
Elektronische apparatuur reparerentools, technieken en tips
Alle begin... - NL TRANSLATION...gaat verder met de opamp-theorie
Eenvoudige DDS-signaalgeneratordirecte digitale synthese in zijn puurste vorm
Sparkplug bekekenspecificatie voor MQTT-data
De CRTCvreemde onderdelen
Radargestuurde verlichtingautomatische trapverlichting met personendetectie
Digitale waterpas en actieve stroboscoop voor draaitafelsregel je platenspeler perfect af met dit alles-in-één tool
Onderzoek naar de uitdagingen en commerciële waarde van open source-elektronica (2)
Ronde M12-connector met A-coderingvoorkeursoplossing voor industriële toepassingen
Het Arduino-Inside Measurement Labeen 8-in-1 test- en meetinstrument voor de elektronica-werkbank
Frequentie-, fase- en impedantieanalyse met een geluidskaartvoor frequenties van 100 Hz tot 90 kHz
Zuurgraad meten met de Arduino UNO R4controleer de waterkwaliteit
Uit het leven gegrepenpangpongbilletjes-lanceermachine
FNIRSI 1014D digitale geheugenoscilloscoopgoede prestaties voor weinig geld
2024: een AI-odysseeobjectdetectie aan de praat krijgen
10MHz-referentiegeneratorzeer nauwkeurig, met verdeler en galvanische isolatie
Project-update #2: ESP32-gebaseerde energiemeterenkele verbeteringen
Project 2.0correcties, updates en brieven van lezers
Een vraaggesprek met Eben Upton, CEO van Raspberry Pide Raspberry Pi 5 – en daarna
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De open-source processorarchitectuur RISC-V16 boards en MCU's die je moet kennen
Een FPGA-gebaseerde audiospeler met equalizer (1)Digitaal audio mixen met een Arduino MKR Vidor 4000
Laserkop voor pico-gebaseerde zandklokTekenen met licht
Doe mee aan de STM32 Edge AI Contest
Een multi-sensor plantenmonitor-systeemdraadloze meting van watertoevoer en lichtomstandigheden
Maixduino AI-gestuurde automatische portiergezichtsdetectie met een camera
Embedded Electronics 2024AI gaat de industrie opnieuw vormgeven
Lading-gebaseerde in-Memory computing bij EnCharge AI
AI-Inferentie met 10 Keer Lager Energieverbruik en 20 Keer Lagere Kosten
Click board ondersteunt het ontwikkelen en trainen van ML-modellen voor trillingsanalyse
De Elektor Mini-WheelieEen kit voor een zelfbalancerende robot
MCU, ik zie jeMCUViewer: open-source multiplatform debugging-tool
USB 2.0-isolatorelektrisch geïsoleerde USB-aansluiting
Voorkomen is betervoorspellend onderhoud in de praktijk
SPoE – Elektromagnetische compatibiliteitSingle pair met Power-over-Ethernet door de ogen van EMC
Retro techEen nieuwe wereld met kleurentelevisie
ECG-monitorimplementatie met Hexabitz-modules en een STM32CubeMonitor
De strijd om AI aan de edge
Met HaLow Wi-Fi is een record afstand bereikt van 16 km op 900 MHz
Eerste CHERI RISC-V Embedded Chip en Early Access programma
Derde generatie bosbranddetectie maakt gebruik van satellietverbindingen
Uit het leven gegrepenkeuzestress
Alle begin......filtert verder en regelt tonen
Quasi-analoog uurwerkwedergeboorte van een Elektor-klassieker
Een modulaire sensortesterSensor-evaluatieboard met ESP32-S3
2025: Een AI-OdysseeDe opkomst van foundation modellen en hun rol in het democratiseren van AI
Raspberry Pi standalone MIDI-synthesizer (1)voorbereiding van een platform voor enkele edge-AI-experimenten
Err-lectronicsCorrecties, updates en brieven van lezers
Universele AI RISC-V processor doet ze allemaal - CPU, GPU, DSP, FPGA
Interview met de CEO: Ventiva's dunne en coole technologie
Dual-core programmeren met een Raspberry Pi Picoduik in de wereld van parallel programmeren
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qu’est-ce que l’edge AI ?L’IA, intégrée à l’appareil
découvrez Edge Impulse StudioConcevez et déployez facilement des modèles d’IA en périphérie
détection de mots-clés avec Edge ImpulseCollecter, entraîner et déployer
contrôle d’appareils par commande vocale avec le Nordic Thingy:53
Termes clés pour comprendre l’edge AI et le machine learning
cours accéléré : démarrez avec Edge ImpulseApprenez à collecter, entraîner et déployer un modèle ML avec l’Arduino Nano 33 BLE Sense
un nouveau chapitre pour ArduinoD’une carte pour amateurs à une plateforme d’edge computing
premiers pas avec la détection d’objets sur des appareils edge
détection de défauts sur circuits imprimésVision par ordinateur avec Raspberry Pi
adapter l’IA aux appareils les plus compacts
optimiser l’efficacité énergétique des appareils edge AI alimentés sur batterie
grille-pain intelligentL’IA qui reconnaît le toast parfait
Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi et l’edge AI, enfin réunis
Leadership, ML embarqué et révolution de l’IA en périphérie
modèles vision-langage en périphérieCascade de modèles pour une meilleure fiabilité
découvrez Edge ImpulseQuestions de la communauté Elektor
mise à jour du projet n°5 : Compteur d’énergie ESP32Utiliser l’Edge AI pour identifier les charges domestiques
reconnaissance de mouvements avec détection d’anomaliesUn tutoriel détaillé
système de ventilation intelligent : fusion des données sonores et environnementalesUtilisation d’un microcontrôleur double-cœur et du ML pour l’automatisation des fenêtres et persiennes
intégrer la commande vocale aux écouteurs et aux casques
l'IA en périphérie : au cœur des appareils de demain
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OBD2-sensordashboardOude meters vormden het startpunt van een zoektocht naar echte gegevens
OBD2: voeg een toerenteller en schakelindicator toe aan je autoRetro, maar uiterst nuttig
LiDAR- en Visiesensoren voor Robotica
Sensor+Test 2025 en PCIM 2025
Contactloze E-Veldmetingen (1)Een Trillende Membraan voor het Detecteren van Gelijkspanningen of Statische Elektrische Velden
Draadloze brievenbusmeldervan optische sensoren tot radar: enkele mogelijkheden
Elektor Mini-Wheelieeen zelfbalancerende robot
ZonnecellenVreemde onderdelen, de serie
Aan de slag met een moderne radarsensorStaat een nauwkeurige meting op uw radar?
Uit het leven gegrepenpapierfabriek
CybersecurityZware tijden voor hackers
Infographics: IoT en sensoren 2025
Bluetooth 6.0 brengt verbeterde toepassingen voor afstandsbepalingNieuwe versie biedt betere apparaatpositionerings- en -locatieservices
Draadloze communicatie verkennen met BeagleY-AI
Err-lectronicsCorrecties, updates en lezerspost
Alle begin......sluit het thema opamps af
Een krachtige AI-codeerassistentsneller ontwikkelen met Continue en Visual Studio Code
Zonne-laadregelaar met MPPT (2)Het schema
Ultrasone obstakeldetectoreen eenvoudig project om slechtzienden te helpen
2025: Een AI-odysseeHalfjaaroverzicht
Raspberry Pi Standalone MIDI-synthesizer (3)Het slimmer maken en een gebruikersinterface toevoegen
Meshtastic: een demonstratieprojectEen slim netwerk van LoRa-radio's
Analoge audio-frequentiegeneratorHoogwaardige sinusgenerator met instelbare frequentie
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STM32 Wireless Innovation Design Contest Winners
In-Circuit LC MeterA Prototype Study
The AmpVolt Modular DC Power Meter (Part 1)Measure DC Power and Energy Consumption Up to 50 V and 5 A
embedded world 2024
Repairing Electronic EquipmentTools, Techniques and Tips
Starting Out in Electronics…...Continues the Opamp Theory
A Simple DDS Signal GeneratorDirect Digital Synthesis in Its Purest Form
Sparkplug at a GlanceA Specification for MQTT Data
The CRTCPeculiar Parts, the Series
Radar-Controlled LightingAutomatic Stairway Light With Human Presence Detection
Digital Bubble Level and Active Stroboscopic Disc for TurntablesFine-Tune Your Record Player With This All-In-One Tool
Open Source and Its Significance for the Electronics Industry (2)
M12 Circular Connector With A-codingFirst Choice for Industrial Applications
The Arduino-Inside Measurement LabAn 8-in-1 Test & Measurement Instrument for the Electronics Workbench
Sound Card Performs Gain/Phase and Impedance AnalysisFor Frequencies From 100 Hz to 90 kHz
Measuring pH Value With the Arduino UNO R4Check the Quality of Your Water
From Life’s ExperiencePangpong Butt Launcher
FNIRSI 1014D Digital Storage OscilloscopeGood Performance for Tight Budgets
2024: An AI OdysseyGetting Object Detection Up and Running
10 MHz Reference GeneratorHighly Accurate, With Distributor and Galvanic Isolation
Project Update #2: ESP32-Based Energy MeterSome Enhancements
Err-lectronicsCorrections, Updates, and Readers’ Letters
An Interview with Eben Upton, CEO of Raspberry PiRaspberry Pi 5 and Beyond
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Was genau ist eigentlich Edge-KI?Intelligenz direkt im Gerät
Wir stellen vor: Edge Impulse StudioKI-Modelle für Edge-Geräte einfach erstellen und bereitstellen
Keyword Spotting mit Edge ImpulseErfassen, Trainieren und Implementieren
Intelligente Gerätesteuerung per Sprachbefehl mit Nordic Thingy:53
Edge-KISchlüsselbegriffe zum Verständnis von Edge-KI und Machine Learning
Crashkurs: Einstieg in Edge ImpulseWie Sie mit dem Arduino Nano 33 BLE Sense ein ML-Modell erfassen, trainieren und bereitstellen
Ein neues Kapitel für ArduinoVom Hobby-Board zur Edge-Computing-Plattform
Erste Schritte mit Objekterkennung auf Edge-Geräten
Fehlererkennung auf LeiterplattenComputer Vision mit dem Raspberry Pi
KI-Skalierung für kleinste Geräte
Optimierung der Energieeffizienz bei batteriebetriebenen Edge-KI-Geräten
KI-ToasterWenn Edge-KI das Frühstück rettet
Thundercomm Rubik Pi 3Raspberry Pi trifft Edge-KI
Unternehmensführung, Embedded ML und die Edge-Revolution
Vision-Language-Modelle für Edge-GeräteKaskadierte Modelle für höhere Zuverlässigkeit
Lernen Sie Edge Impulse kennenFragen aus der Elektor-Community
Projekt-Update #5: Energiemessgerät mit ESP32Haushaltsgeräte mit Edge-KI erkennen
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Intelligentes Belüftungssystem: Verbindung von Schall- und UmweltdatenEin Dual-MCU-Ansatz mit Machine Learning für die automatische Steuerung von Fenstern und Jalousien
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Edge-KI: Intelligente Geräte auf dem Vormarsch
