著者は、6つのセンサーから得られる非線形なデータを用いて物体の姿勢推定を行うため、小型マイコン上で動作する超軽量なニューラルネットを構築しようと試みます。TensorFlowによる量子化訓練を用いてモデルを作成し、RustクレートMicroFlowで実行しますが、推論時に浮動小数点演算が必要で、目標とする整数演算オンリーの実装には至りません。著者はJAXによるカスタム量子化訓練を用いた手法を模索しており、200行以下で理解可能な美しく軽量なネットワークを目指しています。