6 proiecte uimitoare Raspberry Pi AI

Inteligența artificială, tocmai cea generativă, a cunoscut recent o creștere bruscă a popularității, pe măsură ce oamenii explorează posibilitățile de a crea conținut vizual și textual cu aceste instrumente. Astfel de modele de învățare automată sunt de obicei rulate cu echipamente foarte scumpe, deoarece necesită mult spațiu de stocare și resurse de calcul.

Introduceți Raspberry Pi 4, un computer cu o singură placă de 35 USD într-un format de card de credit. În timp ce Raspberry Pi este limitat în capacitatea sa de învățare automată din cauza GPU-ului său slab putere, are încă anumite aplicații de inteligență artificială.

1. Mycroft/Picroft: Asistent vocal personal AI

Mycroft oferă o alternativă open-source la difuzoarele inteligente Alexa, Google și Siri. Vă permite să vorbiți și să obțineți informații de la asistentul virtual. Cu accent pe protejarea confidențialității, Mycroft vă ține controlul și poate fi instalat pe un telefon Android, un laptop sau un Raspberry Pi. Puteți

creează-ți propriul difuzor inteligent Raspberry Pi, prietenos cu confidențialitatea, cu Mycroft.

Picroft este un pachet al programului de asistent vocal conceput special pentru a rula pe modelele Raspberry Pi. Este construit pe Raspberry Pi OS Lite și imaginea discului poate fi inscripționată pe un card microSD. Veți avea nevoie de un card microSD (8 GB sau mai mare), un microfon USB și o mufă de 3,5 mm sau un difuzor USB.

Doar interfața este instalată pe Raspberry Pi și această instalare trebuie să apeleze înapoi la backend-ul găzduit la acasă.mycroft.ai pentru ca asistentul virtual să lucreze. Este posibil, dar destul de dificil să-ți găzduiești complet Mycroft.

Deși nu este la fel de complet prezentat ca opțiunile comerciale, Mycroft are câteva trucuri în mânecă. Acesta acceptă aplicații denumite abilități care extind funcționalitatea asistentului virtual. Unele dintre abilitățile implicite vă permit să setați alarme, să captați sunet și să controlați redarea muzicii. Puteți instala mai multe abilități de pe piață sau puteți crea altele noi.

Bazat atât pe Raspberry Pi, cât și pe Arduino, OpenCat oferă un cadru open-source pentru construirea de roboți pentru animale de companie în stil Boston Dynamics. Acești roboți se mișcă cu patru picioare în loc de roți, oferindu-le capacitatea de a se deplasa pe terenuri nestructurate cu un grad de fluiditate. Acest cadru poate fi adaptat pentru învățarea STEM, educația în robotică, aplicațiile Internet of Things și cercetarea în robotică.

Acest proiect este încă în fazele sale incipiente și este potrivit în mare parte producătorilor avansați cu abilitățile necesare de asamblare și programare hardware. Este posibil să cumpărați un kit pre-asamblat de la Petoi, fie în formă de pisică, fie de câine (numit Nybble și Bittle, care costă 284 USD și, respectiv, 256 USD), dar unii producători au implementat software-ul OpenCat pe Animale de companie robot imprimate 3D.

Roboții OpenCat dispun de o placă Arduino personalizată, NyBoard, care este responsabilă pentru alimentarea servo-urilor, extinderea conectivității wireless, orientarea, echilibrarea și detectarea infraroșului. De asemenea, oferă o priză în care poate fi montat un Raspberry Pi pentru a extinde capacitățile robotului patruped.

Astăzi, vehiculele complet autonome sunt încă o fantezie, dar am ajuns până la nivelul doi din cele cinci niveluri de conducere autonomă. Companii precum Tesla și Google lucrează din greu încercând să creeze prima mașină complet autonomă și toate folosesc tehnici similare cu cele folosite de DeepPiCar.

DeepPiCar este un proiect de mașină robotizată de învățare profundă, auto-condus, al lui David Tian, ​​bazat pe Raspberry Pi, TensorFlow, kitul PiCar V de la SunFounder și coprocesorul Google Edge TPU. Costul estimat al întregului hardware necesar pentru acest proiect este de aproximativ 250-300 USD.

Această mașină robotizată este capabilă să detecteze și să urmărească benzile, să detecteze semnele de circulație și să manipuleze pietonii. David descrie configurația hardware și software în a seria pe Medium. Este un proiect provocator, dar oferă o modalitate excelentă de a intra în învățarea profundă și conducerea autonomă.

OpenCV este o bibliotecă mare, open-source de viziune computerizată și învățare automată, concepută pentru aplicații în timp real și acceptă o gamă largă de limbi. OpenCV permite Raspberry Pi să recunoască obiecte și animale în timp real. Odată instalat, va trebui să atașați un modul de cameră la Raspberry Pi pentru a captura imaginile pe care doriți să le identificați.

Acest tutorial de la Core Electronics vă ghidează prin procesul de configurare a instalării OpenCV pentru detectarea obiectelor și animalelor și ajustarea codului pentru a detecta anumite obiecte în timp ce se ignoră alții. Folosește biblioteca de seturi de date COCO, deși puteți folosi orice altă bibliotecă pre-antrenată care se potrivește nevoilor dvs.

Cu Edge Impulse, puteți antrena cu ușurință un model să recunoască o varietate de gesturi, cum ar fi fluturarea cu mâna, arătarea cu degetul sau baterea din palme. Odată ce modelul este antrenat, îl puteți folosi pentru a vă controla proiectul, cum ar fi aprinderea unei lumini sau redarea unui sunet.

Acest proiect de recunoaștere a gesturilor se bazează pe Raspberry Pi Pico și Edge Impulse și oferă o modalitate excelentă de a adăuga interactivitate proiectelor tale. De asemenea, folosește accelerometrul combinat și senzorul giroscop MPU6050 pentru a urmări gesturile. Asigurați-vă că consultați tutorialul Hackster (legat mai sus) pentru a afla cum să antrenați un model care poate procesa aceste date senzorului și apoi să îl implementați pe Raspberry Pi Pico.

Acest proiect AI combină conceptul unui chatbot generativ și un asistent virtual pentru a crea un instrument care poate primi interogări audio și poate returna răspunsuri realiste. Răspunsurile sunt generate de ChatGPT și transmise ca audio prin Text-to-Speech de la Google Cloud. Dacă nu știți cât de puternic este acest chatbot AI, aruncați o privire la multe lucruri pe care le poți face cu ChatGPT.

Tot ce aveți nevoie este un Raspberry Pi 4, un microfon USB și un difuzor pentru a utiliza acest asistent vocal și a valorifica întreaga putere a ChatGPT. Puteți găsi scriptul proiectului și alte software-uri necesare pe pagina GitHub de mai sus.

Implică-ți Raspberry Pi în cursa AI

Deși modest ca dimensiune și resurse de calcul, Raspberry Pi este capabil să dea viață anumitor idei de inteligență artificială. Proiectele enumerate mai sus sunt doar câteva exemple din numeroasele posibilități care există. Combinând creativitatea și abilitățile de programare, puteți folosi Raspberry Pi pentru a crea proiecte AI în lumea reală.