Интеграция TinyML-моделей в POSIX-совместимую ОСРВ

В работе рассматривается сквозной метод интеграции легковесных нейросетевых моделей (TinyML) в операционные системы реального времени (ОСРВ) на примере POSIX-совместимой отечественной системы. Предложенный пайплайн включает три ключевых этапа: обучение 1D-CNN в среде TensorFlow, пост-тренировочное INT8-квантование с использованием библиотеки LiteRT, а также кросс-компиляцию и интеграцию в целевую ОСРВ. Экспериментально подтверждено, что метод обеспечивает точность 92.2% при размере модели 26 КБ (сжатие в 8 раз), что подтверждает его пригодность для ресурсо-ограниченных устройств. Пайплайн универсален и может быть тиражирован для задач промышленной диагностики, радиационного контроля и интернета вещей.