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矽递科技的开发板 XIAO ESP32S3 Sense登上了国际Top级杂志《科学》（Science）！（“Tiny, mighty machine learning for the Global South.” 2025年2月21日，第387卷，第6736期），这篇专题文章分享了XIAO在推动发展中国家微型机器学习（TinyML）应用方面的作用。这也凸显了 TinyML 技术在利用低成本、低功耗方法应对现实世界挑战方面的变革潜力，尤其是在资源有限的地区。
“This $14 chip is only 2.1 centimeters by 1.78 centimeters and can run artificial intelligence algorithms for a variety of uses, from detecting plant diseases or abnormal human heart rhythms to tracking wildlife or environmental pollution.”
“这个 14 美元的芯片只有 2.1 厘米 X 1.78 厘米，可以运行人工智能算法，并且用途广泛，从检测植物疾病或人类异常心律，到追踪野生动物或环境污染都能应用。”
在此，我们非常感谢 tinyML4D Academic Network组织，感谢他们在传播和加强 TinyML 应用等创新方面所做的杰出的工作和贡献，我们也非常荣幸能够参与其中。他们致力于推广低功耗人工智能解决方案，在推动TinyML 全球化计划方面发挥了重要作用。
TinyML for the Global South：真实世界的应用
TinyML （微型机器学习）指的是在小型、低功耗设备上运行的机器学习模型。与需要大量计算资源和持续互联网连接的传统人工智能系统不同，TinyML 可在经济实惠、资源有限的硬件（如矽递科技的 XIAO 等微型控制器）上高效运行，因此非常适合偏远和资源匮乏的地区。
《科学》的这篇专题分享给我们介绍在发展中国家大量的 TinyML 应用，这些应用也产生了真实广泛的影响：
01 农业
印度韦洛尔理工学院的研究人员巴拉-穆鲁甘（Bala Murugan）等人正在使用配备TinyML的无人机检测腰果树的真菌疾病，准确率高达 99%。这项创新有助于减少杀虫剂的滥用，节约成本并最大限度地减少对环境的危害。
02 医疗保健
从检测秘鲁的贫血症到识别巴西的心房颤动，TinyML 设备正在医疗基础设施有限的地区实现低成本、便携式健康诊断。
03 环境监测
在马来西亚，TinyML 设备正在跟踪河流中的塑料垃圾，支持清理工作，帮助保护红树林等重要生态系统。
这些成功案例展示了TinyML 为解决当地的挑战提供可扩展、可持续解决方案的力量。为了更深入地了解这些应用和案例，我们正在与 TinyML4D Academic Network的 Marco Zennaro 教授和 Marcelo Rolai 教授沟通，并准备策划一个 YouTube 直播，大家如感兴趣可以在Youtube平台上关注@seeedstudio！
推动TinyML 的应用：合作与资源
正如《科学》中提到的，TinyML 在发展中国家得到了不少合作伙伴和教育资源的支持。我们非常荣幸能够贡献我们自己的微薄之力。
· TinyML4D Academic Network：该网络于2021年由哈佛大学和阿卜杜勒-萨拉姆国际理论物理中心（ICTP）发起，通过提供硬件套件、促进tinyML应用的研究和教育，为50多个学术机构提供支持。自2022年以来，矽递科技一直与该机构合作，提供TinyML硬件套件，并通过研讨会和活动支持TinyML的应用。
· 《机器学习系统》一书：这本开源资料为开发和部署机器学习（包括TinyML）解决方案提供了全面指导，有助于缩小全球研究人员和从业人员的知识差距。通过与 Vijay Janapa Reddi 教授、Marcelo Rolai 教授和许多其他撰稿人密切合作，我们也提供了矽递科技的 XIAO ESP32S3 Sense，为书中的实践提供硬件支持。
· 矽递科技的XIAO ESP32S3 Sense：我们的 XIAO ESP32S3 Sense 是一款功能强大、结构紧凑的微型控制器，专为微型ML 应用而量身定制。它为全球各种创新项目提供动力，包括为视障用户设计的智能眼镜和 “第三只眼 ”项目，增强了导航和文本语音转换功能。其他项目包括用于人身安全的异常检测和运动分类系统，以及可识别狗叫声以提醒用户附近有动物的音频分类可穿戴设备。
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