6 niesamowitych projektów AI Raspberry Pi

Sztuczna inteligencja, właśnie ta generatywna, odnotowała ostatnio gwałtowny wzrost popularności, gdy ludzie badają możliwości tworzenia treści wizualnych i tekstowych za pomocą tych narzędzi. Takie modele uczenia maszynowego są zwykle uruchamiane na bardzo drogim sprzęcie, ponieważ wymagają dużej przestrzeni dyskowej i zasobów obliczeniowych.

Wejdź na Raspberry Pi 4, komputer jednopłytkowy za 35 dolarów w obudowie karty kredytowej. Chociaż Raspberry Pi ma ograniczone możliwości uczenia maszynowego ze względu na słabą moc procesora graficznego, nadal ma pewne zastosowania w zakresie sztucznej inteligencji.

1. Mycroft/Picroft: Osobisty asystent głosowy AI

Mycroft oferuje alternatywę typu open source dla inteligentnych głośników Alexa, Google i Siri. Umożliwia rozmowę i uzyskiwanie informacji od wirtualnego asystenta. Koncentrując się na ochronie Twojej prywatności, Mycroft zapewnia Ci kontrolę i można go zainstalować na telefonie z Androidem, laptopie lub Raspberry Pi. Możesz

stwórz własny, przyjazny prywatności inteligentny głośnik Raspberry Pi za pomocą Mycroft.

Picroft to pakiet programu asystenta głosowego zaprojektowanego specjalnie do działania na modelach Raspberry Pi. Jest zbudowany na bazie Raspberry Pi OS Lite, a obraz dysku można nagrać na kartę microSD. Będziesz potrzebować karty microSD (8 GB lub większej), mikrofonu USB i gniazda 3,5 mm lub głośnika USB.

Na twoim Raspberry Pi zainstalowany jest tylko frontend i ta instalacja wymaga oddzwonienia do backendu hostowanego pod adresem home.mycroft.ai aby wirtualny asystent mógł działać. Całkowite samodzielne hostowanie Mycrofta jest możliwe, ale dość trudne.

Chociaż nie jest tak w pełni funkcjonalny, jak opcje komercyjne, Mycroft ma kilka asów w rękawie. Obsługuje aplikacje zwane umiejętnościami, które rozszerzają funkcjonalność Twojego wirtualnego asystenta. Niektóre z domyślnych umiejętności pozwalają ustawiać alarmy, przechwytywać dźwięk i sterować odtwarzaniem muzyki. Możesz zainstalować więcej umiejętności z rynku lub utworzyć nowe.

Oparte zarówno na Raspberry Pi, jak i Arduino, OpenCat oferuje platformę open source do budowania czworonożnych robotów-zwierząt w stylu Boston Dynamics. Roboty te poruszają się na czterech nogach zamiast na kołach, co umożliwia im poruszanie się po nieustrukturyzowanym terenie z pewną płynnością. Ramy te można dostosować do celów uczenia się STEM, edukacji w zakresie robotyki, zastosowań Internetu rzeczy i badań w dziedzinie robotyki.

Projekt ten jest wciąż na wczesnym etapie i jest przeznaczony głównie dla zaawansowanych twórców posiadających wymagane umiejętności montażu sprzętu i programowania. Można kupić od Petoi wstępnie zmontowany zestaw w postaci kota lub psa (zwany Nybble i Bittle, kosztujący odpowiednio 284 i 256 dolarów), ale niektórzy producenci wdrożyli oprogramowanie OpenCat na Zwierzęta-roboty wydrukowane w 3D.

Roboty OpenCat są wyposażone w dostosowaną do potrzeb płytkę Arduino NyBoard, która odpowiada za zasilanie serwomechanizmów, rozszerzanie łączności bezprzewodowej, orientację, równoważenie i wykrywanie podczerwieni. Zapewnia również gniazdo, w którym można zamontować Raspberry Pi w celu rozszerzenia możliwości czworonożnego robota.

Dziś w pełni autonomiczne pojazdy to wciąż fantazja, ale dotarliśmy już do poziomu drugiego z pięciu poziom autonomicznej jazdy. Firmy takie jak Tesla i Google ciężko pracują, próbując stworzyć pierwszy całkowicie autonomiczny samochód, i wszystkie stosują techniki podobne do tych, których używa DeepPiCar.

DeepPiCar to głębokouczący się, autonomiczny projekt samochodu-robota autorstwa Davida Tiana, oparty na Raspberry Pi, TensorFlow, zestawie PiCar V firmy SunFounder i koprocesorze Edge TPU firmy Google. Szacunkowy koszt całego sprzętu wymaganego do tego projektu wynosi około 250–300 dolarów.

Ten zrobotyzowany samochód jest w stanie wykrywać pas ruchu i podążać za nim, wykrywać znaki drogowe i obsługiwać pieszych. David opisuje konfigurację sprzętu i oprogramowania w pliku a seria na Medium. Jest to projekt wymagający, ale oferujący świetny sposób na poznanie głębokiego uczenia się i autonomicznej jazdy.

OpenCV to duża biblioteka typu open source do przetwarzania obrazu komputerowego i uczenia maszynowego, przeznaczona do zastosowań w czasie rzeczywistym i obsługująca szeroką gamę języków. OpenCV umożliwia Raspberry Pi rozpoznawanie obiektów i zwierząt w czasie rzeczywistym. Po zainstalowaniu będziesz musiał podłączyć moduł kamery do Raspberry Pi, aby przechwytywać obrazy, które chcesz zidentyfikować.

Ten samouczek autorstwa Core Electronics przeprowadzi Cię przez proces konfigurowania instalacji OpenCV do wykrywania obiektów i zwierząt oraz dostosowywania kodu w celu wykrywania określonych obiektów przy ignorowaniu inni. Korzysta z biblioteki zbiorów danych COCO, chociaż możesz użyć dowolnej innej wstępnie przeszkolonej biblioteki, która odpowiada Twoim potrzebom.

Dzięki Edge Impulse możesz łatwo wytrenować model w zakresie rozpoznawania różnych gestów, takich jak machanie, wskazywanie czy klaskanie. Po przeszkoleniu modelu możesz go używać do sterowania projektem, na przykład włączania światła lub odtwarzania dźwięku.

Ten projekt rozpoznawania gestów oparty jest na Raspberry Pi Pico i Edge Impulse i oferuje świetny sposób na dodanie interaktywności do swoich projektów. Wykorzystuje także połączony akcelerometr i żyroskop MPU6050 do śledzenia gestów. Koniecznie zapoznaj się z samouczkiem Hackstera (link powyżej), aby dowiedzieć się, jak wytrenować model, który może przetwarzać dane z czujnika, a następnie wdrożyć go na Raspberry Pi Pico.

Ten projekt AI łączy koncepcję generatywnego chatbota i wirtualnego asystenta, aby stworzyć narzędzie, które może odbierać zapytania audio i zwracać realistyczne odpowiedzi. Odpowiedzi są generowane przez ChatGPT i przekazywane jako dźwięk za pośrednictwem funkcji zamiany tekstu na mowę w Google Cloud. Jeśli nie zdajesz sobie sprawy, jak potężny jest ten chatbot AI, przyjrzyj się wielu z nich rzeczy, które możesz zrobić za pomocą ChatGPT.

Wszystko, czego potrzebujesz, to Raspberry Pi 4, mikrofon USB i głośnik, aby móc korzystać z tego asystenta głosowego i wykorzystać pełną moc ChatGPT. Skrypt projektu i inne wymagane oprogramowanie można znaleźć na stronie GitHub, do której link znajduje się powyżej.

Zaangażuj swoje Raspberry Pi w wyścig AI

Mimo skromnych rozmiarów i zasobów obliczeniowych, Raspberry Pi jest w stanie wcielić w życie pewne pomysły związane ze sztuczną inteligencją. Wymienione powyżej projekty to tylko kilka przykładów z wielu istniejących możliwości. Łącząc swoją kreatywność i umiejętności programowania, możesz używać Raspberry Pi do tworzenia projektów AI w świecie rzeczywistym.