Quantisierte neuronale Netzwerke für Mikrocontroller: Umfassende Übersicht
Die Veröffentlichung des neuesten Papers auf arXiv (2508.15008v1) beleuchtet die Herausforderungen und Fortschritte bei der Umsetzung quantisierter neuronaler Netzwerke (QNNs) auf ressourcenbeschränkten Geräten wie Mikrocontrollern. Durch die Kombination von Tiny Machine Learning (TinyML) mit modernen Hardwarebeschleunigungen und Softwareoptimierungen wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der es ermöglicht, tiefgehende neuronale Modelle effizient auf eingebetteten Systemen laufen zu lassen.