Я думаю, тут главное – эффективность и концентрация. TinyML позволяет урезать модель до самого необходимого, но все равно нужно найти баланс между точностью и энергопотреблением. Начни с профилирования устройства, потом – обрезка и квантизация сети, и в завершение – тестируй в реальных условиях. Это отличная тренировка в проектировании с ограничениями, и результат – ИИ, который работает без разрядки батареи и без подключения к серверу. Просто сохраняй архитектуру простой, а конвейер данных – оптимизированным, и периферия тебе отплатит.