Note: This section provides a brief English Summary of the project. For complete technical documentation and step-by-step instructions, please refer to the Japanese section below.
This project provides a practical example of Artificial Intelligence (AI) on the micro:bit platform. By integrating uT-Kernel (Real-Time OS) and Sony's Neural Network Libraries (NNabla), it demonstrates efficient TinyML inference on resource-constrained microcontrollers.
Key Technical Focus:
- RTOS-based AI: Managed inference tasks using uT-Kernel 3.0 for precise task control.
- Memory Optimization: Efficient execution of quantized models within 128KB RAM.
- Evolution into TinyML App: This repository bundles a straightforward AI-powered posture recognition sample, evolved from basic accelerometer data reading (based on magazine samples).
本リポジトリは， TRONプログラミングコンテスト2025 への出品作 「micro:bit de TinyML♪」 を一般公開にあたり諸々改善したモノです．
本作品は，エッジノードAIの一つTinyMLをmicro:bit＋μT-Kernel 3.0の環境で実行させるために必要なPorting Layerを提供するモノです．
TinyMLとしてSONY社のNeural Network Libraries(略称: NNabla / よみ: なぶら)のオープンソース実行環境NNabla C Runtime(略称: nnablart)を採用．
μT-Kernel 3.0のソースを改変し，浮動小数点演算ライブラリの実装では生成AIのGemini by Googleに相談しました．
サンプルとして実装したmicro:bit内蔵加速度センサを利用した姿勢判定アプリは，nnablartの未使用関数組込状態でROM使用量300KB未満…μT-Kernel 3.0の小フットプリントと相まってアプリ開発・チューニングの余地を十分に残しています．
また，BTRONへの移植も視野に入ります．
microbit-de-tinyml/
├── application/ <-- micro:bit用
│ ├── ai/ <-- TinyML実行環境＆サンプルプログラム「姿勢判定」
│ └── logger/ <-- TinyML学習データ収集プログラム(TinyML実行環境含まず)
└── tinyml/
└── nnc/ <-- Neural Network Consoleプロジェクトファイル「姿勢判定」＆データセット
各ディレクトリの README.md を参照してください．
- v0.1.0 (2026-01-29)
- リポジトリの初期構成作成．
- v0.93.0 (2026-01-31)
- micro:bit de TinyML♪ 一般公開初版
本プログラムはマルチライセンスで構成されています．
- 引用・転載しているソースコード：各提供元のライセンス（T-License 2.2等）に従います．
- 本プログラム独自の成果物および改変部分：Apache License 2.0 を適用します． 詳細は各ファイルのヘッダを参照してください．
Maintainer: ゆざ (@yuza-lab)