A modern informatika és a mesterséges intelligencia rohamos fejlődése új kihívásokat és lehetőségeket teremt a párhuzamos számítási rendszerek számára. Szakdolgozatomban egy 216 darab STM32F103C8T6 típusú mikrokontrollerből álló multiprocesszoros rendszer tervezésére és megvalósítására vállalkoztam, amely egy közös neurális hálózat támogatására hivatott. A kutatás középpontjában egy hatékony, megbízható és skálázható kommunikációs architektúra létrehozása állt, amely lehetővé teszi az eszközök egyidejű konfigurálását és OTA (Over-The-Air) firmware frissítését. A rendszer kommunikációját UART-alapú protokollokra építettem, melyeket eszközfelderítési és automatikus címezési mechanizmusokkal egészítettem ki. A mikrokontrollereket egyedi azonosítóik alapján lehetett címzni, ami lehetővé tette a csoportos kezelésüket és párhuzamos frissítésüket. A szoftveres környezet Python nyelven készült, egy grafikus felhasználói felülettel (GUI), amely egyszerűsíti az eszközmenedzsmentet. Az adatátvitel megbízhatóságát CRC16-ellenőrzéssel és automatikus hibajavítással biztosítottam. Kiemelt szerepet kapott a testreszabott bootloader fejlesztése, amely képes felismerni a frissítési parancsokat, biztonságosan végrehajtani azokat, és szükség esetén átadni az irányítást a felhasználói alkalmazásnak. A hardvertervezési és PCB-gyártási szempontokat is figyelembe vettem, hogy a rendszer ipari környezetben is alkalmazható legyen. A dolgozat során létrehozott megoldás új lehetőségeket nyit a párhuzamos mikrokontrolleres rendszerek és az beágyazott mesterséges intelligencia jövőbeli fejlődése számára.