A escova de dentes elétrica comum revolucionou o cuidado odontológico em casa quando foi lançada pela primeira vez. No entanto, esse instrumento antes revolucionário ficou preso por muito tempo a um modelo simples alimentado por bateria. Graças aos avanços na computação, as escovas de dentes estão se tornando mais inteligentes e levando a saúde bucal pessoal a novos níveis.
Com a ajuda do Tiny machine learning (TinyML), que é a aplicação de tecnologia de aprendizado de máquina (ML) em dispositivos de ultra baixo consumo, como microcontroladores, a inteligência artificial (IA) agora é pequena o suficiente para ser incorporada diretamente em produtos do dia a dia, como escovas de dentes. Com o TinyML, escovas de dentes inteligentes estão começando a monitorar padrões de escovação, identificar possíveis problemas dentários ou até responder a comandos de voz, sem precisar se comunicar com a nuvem. E, em vez de grandes modelos de IA baseados na nuvem, tudo roda totalmente offline, proporcionando respostas mais rápidas, maior privacidade e menor consumo de energia.
O New Tech Tuesdays desta semana analisa como a IA está chegando a dispositivos cada vez menores e mudando a forma como abordamos os cuidados odontológicos no dia a dia.
Por que IA na borda?
A IA na borda agora pode funcionar totalmente em dispositivos pequenos alimentados por bateria, graças aos avanços em microcontroladores de ultra baixo consumo, modelos de ML compactos e firmware otimizado. Essa capacidade emergente significa que tarefas que antes dependiam de servidores na nuvem agora podem ser processadas localmente, usando apenas uma fração da energia. Para uma escova de dentes, isso significa análise instantânea dos padrões de escovação e feedback imediato, além de maior proteção de dados, sem depender de conectividade sem fio constante.
Como o TinyML se aplica à escovação
Avanços em hardware de IA na borda, sensores miniaturizados e técnicas de TinyML estão dando às escovas de dentes capacidades que vão além da limpeza padrão. Como resultado, recursos que antes eram exclusivos de equipamentos médicos avançados agora começam a aparecer no cuidado bucal cotidiano. Veja alguns exemplos:
- Diagnóstico por ressonância do dente: O projeto ToMoBrush utiliza uma escova de dentes sônica para analisar o som que os dentes do usuário produzem durante a escovação, permitindo detectar problemas como cáries, tártaro ou alimentos presos entre os dentes, com cerca de 90% de precisão.1]
- Temporizadores de escovação TinyML com ativação automática: Usando um modelo leve de TinyML, esses sistemas detectam o movimento de escovação por meio de um acelerômetro e iniciam ou interrompem automaticamente o temporizador.[2]
- Limpadores de boca inteira com IA: A Feno Smartbrush utiliza um conjunto de cerdas em formato de U com uma câmera integrada para adaptar a limpeza em tempo real, buscando cobrir toda a boca em apenas 20 segundos.[3]
- Feedback e orientação em tempo real: Muitas escovas conectadas modernas combinam sensores de pressão, rastreamento de movimento e aplicativos Bluetooth® para criar mapas 3D da boca do usuário.[4] A partir desses dados, a IA analisa o estilo de escovação e fornece orientações personalizadas (Figura 1).
A combinação eletrônica que torna isso possível
Escovas de dentes inteligentes dependem de processadores de ultra baixo consumo capazes de executar modelos de ML que foram comprimidos para funcionar dentro de limites rigorosos de memória e energia. Para manter o software eficiente, o firmware utiliza quantização, que reduz a precisão dos números do modelo para economizar memória e acelerar cálculos, e poda de modelo (model pruning), que remove partes do modelo que não afetam a precisão. Os dados são coletados por sensores miniaturizados, incluindo acelerômetros, giroscópios, detectores de campo magnético e captadores acústicos, que monitoram movimento, posição e vibração. O gerenciamento de energia por meio de duty cycling, ativações baseadas em eventos e processamento local permite que esses dispositivos funcionem por longos períodos com baterias pequenas, enquanto ainda fornecem feedback em tempo real e sensível ao contexto.
Os produtos mais recentes para seus novos projetos®
Embora o TinyML seja responsável pelo “pensamento”, os dados de entrada precisos necessários para esse tipo de análise vêm dos sensores. O Melexis MLX90427 é um exemplo de sensor de alto desempenho adequado para sistemas de IA na borda. Ele utiliza a tecnologia Triaxis® Hall para capturar fluxo magnético em três dimensões, permitindo detecção precisa de posição rotativa de 360° ou do tipo joystick. O processamento digital de sinal (DSP) integrado ajuda a manter a precisão ao corrigir variações de temperatura e campos magnéticos externos, enquanto a interface serial periférica (SPI) full-duplex e as opções de redundância com duplo die garantem flexibilidade e confiabilidade. Como o MLX90427 foi projetado para ambientes exigentes, ele opera de −40°C a +160°C e atende aos padrões automotivos de durabilidade.
Conclusão
A IA na borda está ficando menor, mais rápida e mais eficiente, e é por isso que ela está aparecendo em lugares inesperados. Ao combinar microcontroladores de baixo consumo, modelos de ML eficientes e sensores precisos, engenheiros podem criar produtos capazes de processar dados localmente e responder instantaneamente.
Nos cuidados bucais, isso significa escovas de dentes que orientam o usuário, analisam os dentes em busca de possíveis problemas e adaptam seu desempenho em tempo real. Capacidades semelhantes devem transformar outras ferramentas do cotidiano, convertendo dispositivos antes simples em sistemas autônomos orientados por dados.
Referencias
[1] https://arxiv.org/abs/2402.01933
[2] https://doi.org/10.3390/hygiene5010005
[3] https://feno.co/pages/personalized-u-shaped-toothbrush
[4] https://oralb.com/en-us/oral-b-app/
Artigo escrito por Mouser Electronics e publicado no blog da Mouser Electronics: New Tech Tuesdays: TinyML in Your Toothbrush: Why AI at the Edge Is Getting Smaller (and Smarter)
Traduzido pela Equipe Embarcados. Visite a página da Mouser Electronics no Embarcados
