OBAVIJEST O ODBRANI ZAVRŠNOG MAGISTARSKOG RADA – Dalila Fehratbegović, bachelor inž. el.

UNIVERZITET U TUZLI
FAKULTET ELEKTROTEHNIKE
Franjevačka br.2
Tuzla

 

O B J A V L J U J E

 

Dalila Fehratbegović, bachelor inž. el., javno će braniti završni magistarski rad pod naslovom: “Trendovi i alati u ugradbenoj vještačkoj inteligenciji”, dana 27.01.2025. godine u 12,00 sati u Multimedijalnoj sali Univerziteta u Tuzli, pred Komisijom u sastavu:

  1. Dr.sc. Jakub Osmić, redovni profesor na užoj naučnoj oblasti “Automatika i robotika” na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli – predsjednik komisije,
  2. Dr.sc. Naser Prljača, redovni profesor na užoj naučnoj oblasti “Automatika i robotika”
    na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli – mentor i član komisije,
  3. Dr.sc. Lejla Banjanović-Mehmedović, vanredni profesor na užoj naučnoj oblasti “Automatika i robotika” na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli – član komisije.

 

Zamjenski član Komisije dr.sc. Amila Dubravić, vanredni profesor, uža naučna oblast “Automatika i robotika” na Fakultetu elektrotehnike Univerziteta u Tuzli.

 

Pristup javnosti je slobodan.

 

Završni magistarski rad se može pogledati u Sekretarijatu fakulteta svakim radnim danom od 09,00 do 15,00 sati.

 

REZIME RADA

 

U eri tehnološkog napretka, ugradbeni sistemi i Internet stvari postali su neizostavni dio svakodnevnog života. Međutim, ovaj pristup donosi izazove poput latencije i sigurnosnih problema. Rubna vještačka inteligencija predstavlja rješenje za ove izazove, omogućavajući obradu podataka na samom rubu mreže, u blizini korisnika ili izvora podataka. Ovo područje je ključno za razvoj naprednih tehnologija u raznim sektorima.

Aplikacije rubne vještačke inteligencije mogu biti implementirane na širokom spektru računarskih sistema različitih konfiguracija i snage (CPU, GPU, TPU i sl.). Međutim, postoje brojne aplikacije rubne vještačke inteligencije koje se implementiraju na ugradbenim sistemima, tj. sistemima sa ograničenim resursima (MCU, SoC i sl.), a koji su danas ključni u kontekstu  Internet stvari. S tim u vezi, nastao je i novi termin – ugradbena vještačka inteligencija.

Tema ovog magistarskog rada odnosi se na trendove i alate u ugradbenoj vještačkoj inteligenciji, s posebnim akcentom na primjenu tehnika poput TinyML-a i AutoML-a. U fokusu je analiza implementacije modela vještačke inteligencije na mikrokontrolerima. TinyML alati omogućavaju korištenje modela vještačke inteligencije na uređajima male snage, dok AutoML olakšava razvoj i optimizaciju modela vještačke inteligencije korištenjem određenih softverskih alata.

Praktični dio rada obuhvata implementaciju modela za prepoznavanje riječi i detekciju anomalija na STM32F407-DISC1 razvojnoj ploči. Korišteni su alati poput X-CUBE-AI i NanoEdgeAI Studio, koji omogućavaju optimizaciju modela i njihovu integraciju na STM32 mikrokontrolere. Analizirani su ključni faktori, poput latencije, energetske efikasnosti i sigurnosti, kao i prednostilokalne obrade podataka u realnom vremenu.

Cilj ovog magistarskog rada je pružiti smjernice za razvoj i primjenu ugradbene vještačke inteligencije koji zadovoljavaju zahtjeve industrijskih i IoT aplikacija, istovremeno omogućavajući veću efikasnost, pouzdanost i ekonomičnost.