Luận văn tập trung nghiên cứu và ứng dụng công nghệ học máy trên các thiết bị vi điều khiển (TinyML) cho mạng lưới thiết bị Internet vạn vật (IoT) có tài nguyên hạn chế. Nghiên cứu đề xuất giải pháp triển khai các mô hình học máy nhẹ, có khả năng hoạt động trực tiếp trên các vi điều khiển với năng lực tính toán, bộ nhớ và năng lượng thấp. Thông qua việc tối ưu hóa kiến trúc mô hình và kỹ thuật lượng tử hóa, luận văn xây dựng hệ thống nhận dạng và phân loại dữ liệu cảm biến ngay tại thiết bị biên, giảm thiểu sự phụ thuộc vào kết nối đám mây. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình TinyML đạt độ chính xác cao trong khi vẫn đảm bảo thời gian phản hồi nhanh và tiêu thụ năng lượng tối ưu. Nghiên cứu mở ra hướng phát triển bền vững cho các ứng dụng IoT thông minh, tiết kiệm chi phí và nâng cao khả năng xử lý dữ liệu phi tập trung.