XIAOML Kit: ESP32-S3 con cámara, micrófono e IMU para estudiar TinyML
Embarcados presenta el XIAOML Kit, de Seeed Studio, pensado para acompañar las prácticas de laboratorio del libro «Machine Learning Systems», del profesor Vijay Janapa Reddi, de Harvard. Los laboratorios se desarrollaron junto con el profesor Marcelo Rovai, de la UNIFEI en Itajubá, dentro del grupo tinyML4D.
El kit reúne una XIAO ESP32-S3 Sense, con cámara OV3660, micrófono digital y lector de tarjetas SD, y una placa de expansión con una IMU de 6 ejes y una pantalla OLED de 0,42 pulgadas. Con eso cubre las tres modalidades de datos que trabaja el libro: imagen, sonido y movimiento. También incluye una antena FPC de 2,4 GHz, dos disipadores de calor y una tarjeta microSD de 32 GB con adaptador.
El SoC es el ESP32-S3R8, un Xtensa LX7 de doble núcleo a 240 MHz, con 512 KB de SRAM, 8 MB de PSRAM y 8 MB de memoria flash. La IMU es la LSM6DS3TR-C, y la OLED usa el controlador SSD1315, que las bibliotecas tratan como un SSD1306 de 72 x 40 píxeles. El conjunto montado mide 21 x 17,8 x 30 mm y pesa 10,6 g. Un detalle práctico que señala el autor: la IMU y la OLED comparten el mismo bus I2C, en las direcciones 0x6A y 0x3C, así que quien quiera conectar otro sensor I2C debe evitar esas dos. La placa de la IMU tiene además un conector JST para batería de litio de 3,7 V, útil en proyectos vestibles.
Lo que más me gustó fue la combinación de un libro de referencia con hardware barato y compacto: se puede pasar de la teoría a ejecutar inferencia en un microcontrolador de verdad. La OLED, claro, solo admite dos o tres líneas legibles, pero basta para mostrar la clase inferida o un porcentaje de confianza.
Fuente: Embarcados
El kit reúne una XIAO ESP32-S3 Sense, con cámara OV3660, micrófono digital y lector de tarjetas SD, y una placa de expansión con una IMU de 6 ejes y una pantalla OLED de 0,42 pulgadas. Con eso cubre las tres modalidades de datos que trabaja el libro: imagen, sonido y movimiento. También incluye una antena FPC de 2,4 GHz, dos disipadores de calor y una tarjeta microSD de 32 GB con adaptador.
El SoC es el ESP32-S3R8, un Xtensa LX7 de doble núcleo a 240 MHz, con 512 KB de SRAM, 8 MB de PSRAM y 8 MB de memoria flash. La IMU es la LSM6DS3TR-C, y la OLED usa el controlador SSD1315, que las bibliotecas tratan como un SSD1306 de 72 x 40 píxeles. El conjunto montado mide 21 x 17,8 x 30 mm y pesa 10,6 g. Un detalle práctico que señala el autor: la IMU y la OLED comparten el mismo bus I2C, en las direcciones 0x6A y 0x3C, así que quien quiera conectar otro sensor I2C debe evitar esas dos. La placa de la IMU tiene además un conector JST para batería de litio de 3,7 V, útil en proyectos vestibles.
Lo que más me gustó fue la combinación de un libro de referencia con hardware barato y compacto: se puede pasar de la teoría a ejecutar inferencia en un microcontrolador de verdad. La OLED, claro, solo admite dos o tres líneas legibles, pero basta para mostrar la clase inferida o un porcentaje de confianza.
Fuente: Embarcados
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