6 neverjetnih projektov umetne inteligence Raspberry Pi

Umetna inteligenca, natančneje generativna, je nedavno doživela nenaden porast priljubljenosti, saj ljudje raziskujejo možnosti ustvarjanja vizualnih in besedilnih vsebin s temi orodji. Takšni modeli strojnega učenja se običajno izvajajo na zelo dragi opremi, saj zahtevajo veliko prostora za shranjevanje in računalniških virov.

Vnesite Raspberry Pi 4, računalnik z eno ploščo za 35 USD v obliki kreditne kartice. Medtem ko ima Raspberry Pi omejeno sposobnost strojnega učenja zaradi premajhnega grafičnega procesorja, ima še vedno določene aplikacije umetne inteligence.

1. Mycroft/Picroft: osebni glasovni pomočnik AI

Mycroft ponuja odprtokodno alternativo vašim pametnim zvočnikom Alexa, Google in Siri. Omogoča vam pogovor z virtualnim pomočnikom in pridobivanje informacij od njega. S poudarkom na zaščiti vaše zasebnosti vam Mycroft omogoča nadzor in ga je mogoče namestiti v telefon Android, prenosni računalnik ali Raspberry Pi. Ti lahko

ustvarite svoj zasebnosti prijazen pametni zvočnik Raspberry Pi z Mycroftom.

Picroft je paket programa glasovnega pomočnika, posebej zasnovan za delovanje na modelih Raspberry Pi. Zgrajen je na osnovi Raspberry Pi OS Lite in sliko diska je mogoče zapisati na kartico microSD. Potrebovali boste kartico microSD (8 GB ali več), mikrofon USB in 3,5 mm priključek ali zvočnik USB.

Na vaš Raspberry Pi je nameščen samo sprednji del in ta namestitev mora poklicati nazaj na zadnji del, ki gostuje pri home.mycroft.ai da virtualni pomočnik deluje. Možno je, a precej zahtevno popolnoma samostojno gostiti Mycroft.

Čeprav ni tako popoln kot komercialne možnosti, ima Mycroft v rokavu nekaj trikov. Podpira aplikacije, imenovane veščine, ki širijo funkcionalnost vašega virtualnega pomočnika. Nekatera privzeta znanja vam omogočajo nastavitev alarmov, zajem zvoka in nadzor predvajanja glasbe. S tržnice lahko namestite več spretnosti ali ustvarite nove.

OpenCat, ki temelji na Raspberry Pi in Arduinu, ponuja odprtokodno ogrodje za gradnjo štirinožnih hišnih robotov v slogu Boston Dynamics. Ti roboti se premikajo s štirimi nogami namesto s kolesi, kar jim daje možnost premikanja po nestrukturiranih terenih z določeno stopnjo tekočnosti. To ogrodje je mogoče prilagoditi za učenje STEM, izobraževanje o robotiki, aplikacije interneta stvari in raziskave robotike.

Ta projekt je še vedno v zgodnjih fazah in je večinoma primeren za napredne izdelovalce s potrebnim znanjem sestavljanja strojne opreme in programiranja. Pri podjetju Petoi je mogoče kupiti vnaprej sestavljen komplet v mačji ali pasji obliki (imenovan Nybble in Bittle, staneta 284 USD oziroma 256 USD), vendar so nekateri izdelovalci programsko opremo OpenCat namestili na 3D-natisnjeni hišni ljubljenčki roboti.

Roboti OpenCat imajo prilagojeno ploščo Arduino, NyBoard, ki je odgovorna za napajanje servomotorjev, razširitev brezžične povezljivosti, orientacijo, uravnoteženje in infrardeče zaznavanje. Zagotavlja tudi vtičnico, kamor lahko namestite Raspberry Pi, da razširite zmogljivosti štirinožnega robota.

Danes so popolnoma avtonomna vozila še vedno fantazija, vendar smo prišli do druge stopnje od petih stopnje avtonomne vožnje. Podjetja, kot sta Tesla in Google, trdo delajo, ko poskušajo ustvariti prvi popolnoma samovozeči avtomobil, in vsa uporabljajo podobne tehnike, kot jih uporablja DeepPiCar.

DeepPiCar je projekt samovozečega robotskega avtomobila Davida Tiana s poglobljenim učenjem, ki temelji na Raspberry Pi, TensorFlow, SunFounderjevem kompletu PiCar V in Googlovem koprocesorju Edge TPU. Ocenjeni stroški vse strojne opreme, potrebne za ta projekt, so okoli 250 do 300 USD.

Ta robotski avtomobil je zmožen zaznavanja voznega pasu in sledenja, zaznavanja prometnih znakov in ravnanja s pešci. David opisuje nastavitev strojne in programske opreme v a serije na Medium. To je zahteven projekt, vendar ponuja odličen način za poglobljeno učenje in avtonomno vožnjo.

OpenCV je velika, odprtokodna knjižnica računalniškega vida in strojnega učenja, zasnovana za aplikacije v realnem času in podpira široko paleto jezikov. OpenCV omogoča Raspberry Pi prepoznavanje predmetov in živali v realnem času. Po namestitvi boste morali na Raspberry Pi priključiti modul kamere za zajem slik, ki jih želite prepoznati.

Ta vadnica podjetja Core Electronics vas vodi skozi postopek nastavitve namestitve OpenCV za zaznavanje predmetov in živali ter prilagajanje kode za zaznavanje določenih predmetov ob ignoriranju drugi. Uporablja knjižnico nabora podatkov COCO, čeprav lahko uporabite katero koli drugo predhodno usposobljeno knjižnico, ki ustreza vašim potrebam.

Z Edge Impulse lahko preprosto usposobite model za prepoznavanje različnih kretenj, kot je mahanje, kazanje ali ploskanje. Ko je vaš model usposobljen, ga lahko uporabite za nadzor vašega projekta, kot je vklop luči ali predvajanje zvoka.

Ta projekt prepoznavanja kretenj temelji na Raspberry Pi Pico in Edge Impulse ter ponuja odličen način za dodajanje interaktivnosti vašim projektom. Za sledenje potezam uporablja tudi kombinirani merilnik pospeška in žiroskopski senzor MPU6050. Prepričajte se, da si ogledate vadnico Hackster (z zgornjo povezavo), da se naučite, kako usposobiti model, ki lahko obdeluje te podatke senzorja, in ga nato namestite na Raspberry Pi Pico.

Ta projekt umetne inteligence združuje koncept generativnega chatbota in virtualnega pomočnika za ustvarjanje orodja, ki lahko sprejema zvočne poizvedbe in vrača realistične odgovore. Odgovore generira ChatGPT in jih posreduje kot zvok prek pretvorbe besedila v govor Google Cloud. Če se ne zavedate, kako močan je ta klepetalni robot z umetno inteligenco, si oglejte številne stvari, ki jih lahko počnete s ChatGPT.

Vse, kar potrebujete, je Raspberry Pi 4, USB mikrofon in zvočnik za uporabo tega glasovnega pomočnika in izkoriščanje polne moči ChatGPT. Projektni skript in drugo zahtevano programsko opremo najdete na zgornji povezavi GitHub.

Vključite svoj Raspberry Pi v dirko z umetno inteligenco

Čeprav je skromen po velikosti in računalniških virih, je Raspberry Pi sposoben oživiti določene ideje umetne inteligence. Zgoraj našteti projekti so le nekateri primeri številnih možnosti, ki obstajajo. Če združite svojo ustvarjalnost in programerske sposobnosti, lahko uporabite Raspberry Pi za ustvarjanje projektov umetne inteligence v resničnem svetu.