TL;DR: Das erwartet dich in diesem Artikel

Hey Nerds! Heute tauchen wir in die faszinierende Welt von TinyML ein – also KI-Modelle, die auf winzigen Mikrocontrollern laufen. Du erfährst, wie du mit Arduino und Raspberry Pi eigene smarte Projekte bauen kannst, die Gesten erkennen, Personen identifizieren oder Sounds klassifizieren – und das alles ohne Cloud-Verbindung! Ich zeige dir konkrete Beispielprojekte, empfehle Hardware und gebe Tipps für den Einstieg. Perfekt für alle, die mehr aus ihren Mikrocontrollern herausholen wollen!

Was zum Teufel ist TinyML eigentlich?

Stell dir vor, die gleiche KI-Power, die normalerweise riesige Rechenzentren braucht, läuft plötzlich auf einem Mini-Board, das weniger kostet als dein letztes Mittagessen. Genau das ist TinyML (Tiny Machine Learning): hochoptimierte KI-Modelle, die auf ressourcenbeschränkten Mikrocontrollern wie Arduino Nano oder Raspberry Pi Pico laufen können.

Anders als bei „großer“ KI, die ständig mit der Cloud kommunizieren muss, läuft bei TinyML alles direkt auf deinem Gerät. Das bedeutet: schnellere Reaktionszeiten, kein Internetbedarf, bessere Privatsphäre und extrem niedrigen Stromverbrauch. Manche TinyML-Projekte können mit einer Knopfzelle monatelang laufen!

Warum TinyML der perfekte Spielplatz für Bastler ist

Auf unserem YouTube-Kanal haben wir schon oft über KI-Projekte gesprochen – aber TinyML bringt einige einzigartige Vorteile mit:

1. Günstige Hardware: Für 20-40€ bekommst du bereits leistungsstarke Boards mit Sensoren.
2. Niedrige Einstiegshürde: Mit Arduino IDE oder MicroPython kannst du sofort loslegen.
3. Sofortige Ergebnisse: Dein Projekt reagiert in Echtzeit, ohne Latenz durch Cloud-Anfragen.
4. Energieeffizienz: Perfekt für batteriebetriebene Projekte, die monatelang laufen sollen.
5. Vielseitigkeit: Von Gestenerkennung bis Sprachverarbeitung – die Anwendungsmöglichkeiten sind riesig.

Wie unser Hardware-Test letzten Monat (siehe Nerdoase Blog) gezeigt hat, sind die Einsteiger-Boards mittlerweile so leistungsfähig, dass selbst anspruchsvolle ML-Modelle darauf laufen können.

Arduino-basierte TinyML-Projekte

Arduino ist dank seiner riesigen Community und einfachen Programmierung der perfekte Einstiegspunkt für TinyML-Projekte. Hier sind einige spannende Möglichkeiten:

1. Gestenerkennung mit Arduino Nano 33 BLE Sense

Dieses kompakte Board ist ein TinyML-Kraftpaket! Mit eingebautem Beschleunigungssensor und Gyroskop kann es Bewegungen und Gesten erkennen. Ich habe damit ein Projekt gebaut, das Handgesten erkennt und verschiedene Aktionen auslöst:// Vereinfachtes Beispiel für Gestenerkennung #include <Arduino_LSM9DS1.h> void setup() { Serial.begin(9600); if (!IMU.begin()) { Serial.println("LSM9DS1 Sensor nicht gefunden!"); while (1); } } void loop() { float x, y, z; if (IMU.accelerationAvailable()) { IMU.readAcceleration(x, y, z); // Einfache Gestenerkennung if (x > 0.7) { Serial.println("Nach rechts bewegt!"); } else if (x < -0.7) { Serial.println("Nach links bewegt!"); } } delay(100); }

Mit TensorFlow Lite for Microcontrollers kannst du sogar komplexere Gesten trainieren und erkennen.

2. Personenerkennung mit ESP32-CAM

Die ESP32-CAM kombiniert einen leistungsstarken ESP32-Prozessor mit einer OV2640-Kamera und kostet dabei weniger als 10€. Mit TinyML kannst du darauf ein Modell zur Personenerkennung laufen lassen:

1. Sammle Trainingsbilder (mit und ohne Personen)
2. Trainiere ein kompaktes Modell mit Edge Impulse oder TensorFlow Lite
3. Konvertiere das Modell ins TFLite-Format
4. Lade es auf dein ESP32-Board und starte die Erkennung

Diese Mini-Überwachungskamera kann dir dann per WLAN oder über einen angeschlossenen Bildschirm Bescheid geben, wenn sie eine Person erkennt – und das alles ohne Cloud!

3. Sound Classification – dein eigener Keyword Spotter

Mit dem eingebauten Mikrofon des Arduino Nano 33 BLE Sense kannst du ein System bauen, das auf bestimmte Wörter oder Geräusche reagiert:// Vereinfachtes Beispiel zur Geräuscherkennung #include <PDM.h> short sampleBuffer[256]; volatile int samplesRead; void setup() { Serial.begin(9600); PDM.onReceive(onPDMdata); PDM.begin(1, 16000); } void loop() { if (samplesRead) { // Hier würde die Analyse der Audiosamples erfolgen // Mit TinyML könnte man hier ein Keyword-Erkennungsmodell einsetzen samplesRead = 0; } } void onPDMdata() { int bytesAvailable = PDM.available(); PDM.read(sampleBuffer, bytesAvailable); samplesRead = bytesAvailable / 2; }

Auf diese Weise kannst du Geräte bauen, die auf Sprachbefehle reagieren – ganz ohne Internet und ohne dass deine Daten an Amazon, Google oder Apple gehen!

Raspberry Pi Pico als TinyML-Powerhouse

Der Raspberry Pi Pico mit seinem RP2040-Mikrocontroller ist ein überraschend leistungsstarker TinyML-Kandidat. Mit Preisen ab 4€ ist er zudem extrem erschwinglich.

1. Motion Recognition mit MicroPython

Der Pico lässt sich hervorragend mit MicroPython programmieren, was den Einstieg in TinyML-Projekte erleichtert:# Vereinfachtes Beispiel für Bewegungserkennung mit MicroPython auf Pico import machine import utime from machine import Pin, I2C # Beispiel-Setup für einen externen Beschleunigungssensor i2c = I2C(0, sda=Pin(0), scl=Pin(1), freq=400000) while True: # Hier würden wir Sensordaten lesen # Und mit einem TinyML-Modell verarbeiten # Beispiel-Ausgabe print("Bewegung erkannt!") utime.sleep(1)

Mit Edge Impulse kannst du ein Modell trainieren und direkt als C++ oder optimierten Python-Code exportieren, der auf dem Pico läuft.

2. TensorFlow Lite Micro auf Pico

Die Community hat TensorFlow Lite inzwischen auch für den Pico portiert. Damit kannst du vortrainierte Modelle zur Bild-, Ton- oder Bewegungserkennung direkt auf dem Mikrocontroller ausführen.

Besonders cool: Mit einem Pico W (der WLAN-Version) kannst du die Ergebnisse deiner TinyML-Modelle an andere Geräte übertragen oder sogar einen kleinen Webserver betreiben, der die Erkennungsergebnisse anzeigt.

Die beste Hardware für TinyML-Einsteiger

Wenn du mit TinyML starten willst, empfehle ich diese Hardware:

1. Arduino Nano 33 BLE Sense (ca. 35€): Das All-in-One-Board mit Bewegungssensoren, Mikrofon und Bluetooth. Perfekt für Einsteiger.
2. Arduino TinyML Kit (ca. 60€): Enthält den Nano 33 BLE Sense plus ein OV7675-Kameramodul – damit sind praktisch alle Arten von TinyML-Projekten möglich.
3. Raspberry Pi Pico (ca. 4€) + Sensormodul-Set (ca. 20€): Die günstigste Option mit maximalem Bastel-Potenzial. Perfekt, wenn du schon etwas Erfahrung mit Mikrocontrollern hast.
4. ESP32-CAM (ca. 10€): Ideal für Bilderkennungsprojekte mit kleinem Budget.

In unserem Nerdoase-Hardware-Special findest du ausführlichere Tests dieser Boards.

Praktische Anwendungsbeispiele für TinyML

Das Coole an TinyML ist, dass es praktische Probleme lösen kann – und zwar offline und energieeffizient:

1. Smart Home Security für Datenschutzbewusste

Statt einer Cloud-Kamera, die ständig Daten überträgt, baue dir eine ESP32-CAM mit TinyML-Personenerkennung. Sie alarmiert dich nur, wenn wirklich eine Person erkannt wird – ohne dass deine Bilder irgendwo hochgeladen werden.

2. Pflanzenüberwachung mit KI

Ein Arduino mit Feuchtigkeits- und Lichtsensoren plus TinyML kann lernen, wann deine Pflanzen wirklich Wasser brauchen – basierend auf Umgebungsbedingungen und historischen Daten, nicht nur auf Feuchtigkeit.

3. Fitness-Tracker mit Bewegungserkennung

Mit einem Arduino Nano 33, einem kleinen Akku und TinyML kannst du einen Fitness-Tracker bauen, der spezifische Übungen erkennt und zählt – von Liegestützen bis Kniebeugen.

So startest du mit TinyML

Bereit zum Loslegen? Hier ist dein Fahrplan:

1. Hardware besorgen: Arduino Nano 33 BLE Sense oder Raspberry Pi Pico sind ideal für den Einstieg.
2. Entwicklungsumgebung einrichten:

• Für Arduino: Arduino IDE mit TensorFlow Lite for Microcontrollers Library
• Für Raspberry Pi Pico: Thonny IDE mit MicroPython

3. Erste Schritte mit Edge Impulse: Diese Plattform macht das Trainieren und Deployen von TinyML-Modellen zum Kinderspiel. Du kannst Sensordaten sammeln, dein Modell trainieren und direkt als Arduino- oder Python-Code exportieren.
4. Community-Ressourcen nutzen:

• TinyML-Buch von Pete Warden
• Edge Impulse Documentation
• Arduino TinyML-Tutorials

Fazit: Die Zukunft der KI ist tiny!

TinyML öffnet eine neue Welt von Möglichkeiten für Bastler, Maker und Tech-Enthusiasten. Die Kombination aus günstiger Hardware, einfacher Programmierung und leistungsstarken KI-Modellen ermöglicht Projekte, die vor wenigen Jahren noch undenkbar gewesen wären.

Das Beste daran: Du brauchst keine Hochleistungsrechner oder Cloud-Dienste. Alles läuft direkt auf deinem Mikrocontroller – energieeffizient, privat und in Echtzeit.

Auf unserem YouTube-Kanal werden wir in den kommenden Wochen weitere TinyML-Projekte vorstellen. Schau vorbei und abonniere den Kanal, um keine Updates zu verpassen!

Und wenn du schon mit TinyML experimentierst, teile deine Projekte in den Kommentaren oder verlinke sie auf unseren Social-Media-Kanälen. Die Nerdoase-Community freut sich immer über coole DIY-Projekte!

Bis zum nächsten Mal – happy tinkering! 🤖💡

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Über den Autor: CRAZYRID3R ist Content Creator bei Nerdoase und begeisterter Bastler, der ständig neue Wege sucht, um Technologie zugänglicher und spaßiger zu machen.