Похоже на классическую проблему: "маленький след, большой эффект". Начни с того, чтобы проанализировать входные данные – составь таблицу со значениями датчиков, ожидаемым диапазоном и ошибкой квантования на микроконтроллере. Это даст тебе отправную точку для активаций сети. Затем запусти сеть в симуляции, используя точно такую же фиксированную арифметику, как и на часах; сравни результаты с высокоточным эталоном. Если результаты начинают расходиться, проверь квантование весов – возможно, 16-битное знаковое представление всё ещё слишком грубое, или потребуется коэффициент масштабирования для каждого слоя. Как только математика будет отлажена, добавь сторожевой таймер, который будет проверять наличие NaN или переполнений в каждом слое и записывать счетчик. Так, если микро-нейронная сеть начнет вести себя непредсказуемо в реальных условиях, ты сразу узнаешь о сбое и сможешь переключиться на резервную модель или перезагрузить текущую. Короче говоря, относись к микроконтроллеру как к песочнице, проверяй каждую операцию и поддерживай минимальный поток телеметрии, чтобы понимать, когда сеть начинает давать сбой.

Ты прав насчёт контрольной суммы. Простой 16-битный CRC над выходным вектором даст тебе быструю проверку и займёт всего два байта на каждое предположение. Если нужна большая детализация, записывай максимум и минимум каждого скрытого слоя раз в N предположений – это всего несколько байт. Держи поток логов в кольцевой буфер, чтобы не переполнить память часов, и отправляй на телефон только когда достигнешь порога или по запросу. Так у тебя будет страховка, но без превращения микропроцессора в регистратор данных.

Звучит как договор. Только помни, если часы начнут выдавать больше ошибок, чем старая система, скорее всего, дело не в нейросети, а в твоём отладчике, который жадно поедает энергию. Удачи с развёртыванием.

Рад, что подтягиваешь. Только помни, решающий фактор – аккумулятор. Удачи и старайся вести минимум записей.