임베디드와 인공지능은 공존할 수 있을까요?

안녕하세요

전자과를 나와 임베디드 개발자로 일하고 있는 직장인입니다.

현업에서 일해보면

모듈에서 측정된 데이터를 알고리즘을 돌려 직접 처리하는 경우가 많은데

앞으로는 이 알고리즘을 딥러닝으로 구현해야 겠다는 생각이 들더라구요

여러모로 조사했지만

n개 layer의 뉴럴넷을 딥러닝으로 튜닝해서

관련 행렬식을 룩업테이블로 임베디드 메모리에 쑤셔 넣는 방법 말고

효율적인 다른 방법이 없을까 계속 고민이 되네요

여기서 한발짝 더 나아가려면

스터디를 찾아야하나 싶고... 뭔가 도전을 하기에 어떤 것부터 시작해야할지 고민입니다.

일단 임베디드/딥러닝 기본은 다 되어있어요.

임베디드는 현업으로 하는 일이고

인공지능 수식에 대한 깊숙한 이론부터 시작해서 라이브러리에 구현된 알고리즘 코딩과

프레임워크를 활용한 딥러닝 구현까지 다 할 줄은 압니다만

이런 지식을 임베디드에 녹여내는게 어렵네요.

아, 제목을 다시 수정하자면

공존할 수 있을까요?

가 아니라

공존해야만 합니다.

시대에 따라가려면 반드시 알아야된다고 생각해요.

어떤 방법이 있을까요?

지금으로서는

현업에서 쓰는 임베디드가 STM, 라즈베리파이, pyboard만 있는게 아니라서

기본적으로 파이썬을 제공해주지 않는 MCU를 쓸 경우,

리눅스 이하의 로우레벨까지 내려가서

GDB로 마이크로 파이썬 파일을 하나씩 주입하는 방법밖에 생각이 안나네요.