Optimalisatie van energieverbruik in batterijgevoede Edge-AI apparaten

Slimmere Edge, maar tegen welke energieprijs?

Edge-AI verandert batterijgevoede toepassingen in allerlei industrieën. In tegenstelling tot IoT-apparaten die data naar de cloud sturen, verwerkt Edge-AI informatie lokaal, wat zorgt voor snellere beslissingen, minder vertraging en meer autonomie. Maar deze intelligentie vraagt meer energie.
 
Het lokaal uitvoeren van AI-modellen verhoogt de rekenbelasting, het geheugengebruik en de warmteontwikkeling, wat allemaal meer stroom verbruikt of de batterij beïnvloedt. Verschillende ML-modellen variëren in efficiëntie, dus het vinden van de juiste balans is essentieel. In sommige gevallen vermindert lokale verwerking kostbare transmissies, in andere gevallen kan het meer energie verbruiken dan het bespaart.
 
Het voordeel? Moderne Edge-AI kan zichzelf optimaliseren en het energiegebruik aanpassen via event-driven processing en slimmer energiemanagement. Modellen worden steeds efficiënter, waardoor je zowel slimme als energiezuinige Edge-toepassingen krijgt.

Levensduur zekerstellen in Edge-AI toepassingen

Vandaag de dag is het vermogen van succesvolle ontwikkelteams om hardware, firmware en software voortdurend te optimaliseren cruciaal voor efficiëntie en betrouwbaarheid op lange termijn. Het integreren van edge computing in de productspecificatie brengt nieuwe parameters en afhankelijkheden met zich mee die geoptimaliseerd moeten worden. Vier eigenschappen zijn hierbij belangrijk.

Optimaliseer het ML-model

Machine learning modellen kun je zo afstellen dat ze minder energie gebruiken zonder veel nauwkeurigheid te verliezen. Gebruik technieken zoals quantisatie, pruning of kleinere architecturen om het energieverbruik tijdens inferentie te verlagen [1, 2]. Een lichter model betekent snellere inferentie en meer sluimertijd voor de MCU, wat essentieel is voor een langere batterijduur. De daadwerkelijke energiebesparing hangt wel af van de hardware, het model en software optimalisaties, dus meten bij elke iteratie blijft belangrijk.

Optimaliseer payload, wake-ups en protocol

Het optimaliseren van de grootte van de payload, wake-tijden en transmissiefrequentie is essentieel in elk embedded systeem om betrouwbaar te werken. Diezelfde principes gelden voor Edge-AI: gebruik de kleinste payload, verwerk transmissies op basis van events, kies radio’s die de zendduur minimaliseren, en voorkom acknowledgment (ACK) berichten als het kan. Met het juiste ML-model kun je het energieverbruik tijdens inferentie compenseren door minder transmissie, vooral als je alleen data stuurt bij belangrijke gebeurtenissen [3]. Wat het beste werkt, hangt af van de use-case, dus prestaties meten blijft superbelangrijk.

Kies de juiste energiebron

An edge Een Edge-AI-apparaat heeft vaak een minder statisch energieprofiel dan een standaard IoT-apparaat, door de dynamische werklast, modelupdates en retraining. Behalve het valideren van energiebronnen voor verschillende toepassingen en omgevingen, moet je ook een batterij kiezen die deze schommelingen aankan, en dat vraagt om goede metingen en validatie.

Meet energiegebruik in alle itteraties

Automatisch energie meten is de basis voor een lange levensduur van batterij-aangedreven Edge-AI apparaten. Met de juiste tools kun je snel itereren, consequent valideren en weet je zeker dat elke wijziging aan hardware of software de langetermijndoelen ondersteunt (Figuur 1):
 

• Detecteer problemen met energieverbruik vroeg met regressietests en CI-kwaliteitscontroles.
• Krijg snelheid en dekking door complexe testmatrices van modi, ML-modellen en firmwareversies te automatiseren.
• Zorg voor herhaalbaarheid met dezelfde scripts, belastingen en condities op alle testbanken en teams.
• Emuleer batterijen voor realistische validatie van verschillende modellen, firmware en hardwareversies.
• Test batterijen fysiek tijdens inspectie bij ontvangst om de prestaties te verifiëren.
• Zorg voor een gezamenlijke energie-aanpak tussen teams en projecten.

 
Edge-AI breidt de mogelijkheden van apparaten uit, maar maakt het testen ook complexer. Automatisch energie testen houdt de kosten laag doordat problemen vroeg worden opgespoord, nog voor klanten het merken.

Schaalbaar en kostenefficiënt energie testen

De Otii Product Suite [4] biedt de flexibiliteit en schaalbaarheid die nodig zijn voor het ontwikkelen van duurzame, batterijgevoede Edge-AI-apparaten. De geïntegreerde voeding en analyzer maken dagelijks testen en optimaliseren makkelijk, terwijl de Otii Toolboxes het energieprofiel en de batterijduur automatisch valideren (Figuur 2).

Energie- en batterijprofiler

De Otii Battery Toolbox maakt kostenefficiënt batterijcyclen en valideren mogelijk, op de werkbank of in het lab (Figuur 3). De tool ontlaadt batterijen onder realistische omstandigheden om het daadwerkelijke gedrag van apparaten te meten, voor alle modellen en modi. Samen met de Otii Automation Toolbox kunnen ontwikkelaars profielen emuleren en accuraat de batterijduur schatten voor elke hardware- en softwareversie.

Kant-en-klare scripting modules voor Python en C#

Het integreren van Otii instrumenten in geautomatiseerde workflows is simpel met de Otii Automation Toolbox en vooraf gebouwde scripting clients. Deze modules maken de TCP API makkelijk aan te sturen, zodat technici aangepaste, architectuur-onafhankelijke testomgevingen kunnen bouwen om hardware te benchmarken en energieprestaties te valideren. U kunt instrumenten aansturen, inferentie-events markeren en energie per operatie berekenen, allemaal in een setup.

Laag energieverbruik als kwaliteitscriterium in CI

Door Otii-vermogensprofilering te integreren in CI-pijplijnen wordt vermogentesten een continu, geautomatiseerd proces. Dit volgt systeemgedrag na elke update, detecteert problemen vroeg en garandeert consistente prestaties. Zo wordt “laag energieverbruik” echt onderdeel van het DNA van het product.

Ontwerpen voor duurzaamheid: Edge energie optimalisatie

Duurzame Edge-AI-apparaten bouwen lijkt best veel op traditioneel embedded ontwerpen, alleen brengen ML-modellen en on-device computing nieuwe keuzes met zich mee, waardoor je energiegebruik en optimalisatie beter moet begrijpen.
 
Succes hangt af van het volgen van vier eigenschappen bij het ontwikkelen van een apparaat: het ML-model optimaliseren, de payload, het protocol en het verzendbeleid aanscherpen, een batterij kiezen die dynamische en uiteenlopende toepassingen aankan, en energieverbruik gedurende elke iteratie profileren voor maximale levensduur.
 
Een flexibel en schaalbaar geautomatiseerd systeem, zoals de Otii Product Suite, zorgt voor consistente, kostenefficiënte validatie van energiegebruik over de hele testmatrix, en vormt zo de ruggengraat van efficiënte R&D en duurzame Edge-AI-producten.

Meer info:

[1] 7 Tips for Optimizing AI Models for Tiny Devices (Edge Impulse Blog, 2025)
[2] Tiny Machine Learning for Resource-Constrained Microcontrollers (Journal of Sensors, 2022, MDPI.org)
[3] Energy Footprint and Reliability of IoT Communication Protocols for Remote Sensor Networks (Sensors 25, no. 19: 6042, 2025, MDPI.org)
[4] Otii Product Suite