6 nuostabūs Raspberry Pi AI projektai

Dirbtinis intelektas, būtent generatyvinis, pastaruoju metu staiga išpopuliarėjo, nes žmonės tyrinėja galimybes kurti vaizdinį ir tekstinį turinį naudojant šiuos įrankius. Tokie mašininio mokymosi modeliai paprastai naudojami naudojant labai brangią įrangą, nes jiems reikia daug vietos saugykloje ir skaičiavimo resursų.

Įveskite „Raspberry Pi 4“, 35 USD kainuojantį vienos plokštės kompiuterį su kredito kortele. Nors Raspberry Pi mašininio mokymosi galimybės yra ribotos dėl nepakankamo GPU, jame vis dar yra tam tikrų dirbtinio intelekto programų.

1. Mycroft / Picroft: asmeninis AI balso asistentas

„Mycroft“ siūlo atvirojo kodo alternatyvą jūsų „Alexa“, „Google“ ir „Siri“ išmaniesiems garsiakalbiams. Tai leidžia kalbėtis su virtualiu asistentu ir gauti informacijos iš jo. Siekdama apsaugoti jūsų privatumą, „Mycroft“ leidžia jums valdyti ir gali būti įdiegta „Android“ telefone, nešiojamajame kompiuteryje arba „Raspberry Pi“. Tu gali

Sukurkite savo privatumui draugišką Raspberry Pi išmanųjį garsiakalbį naudodami „Mycroft“..

Picroft yra balso asistento programos paketas, specialiai sukurtas veikti Raspberry Pi modeliuose. Jis sukurtas ant Raspberry Pi OS Lite, o disko vaizdas gali būti įrašytas į „microSD“ kortelę. Jums reikės „microSD“ kortelės (8 GB ar didesnės), USB mikrofono ir 3,5 mm lizdo arba USB garsiakalbio.

Jūsų Raspberry Pi įdiegta tik sąsaja, o šis diegimas turi skambinti atgal į pagrindinę programą, priglobtą adresu home.mycroft.ai kad virtualus asistentas dirbtų. Visiškai savarankiškai valdyti Mycroft įmanoma, bet gana sudėtinga.

Nors „Mycroft“ nėra toks pilnas, kaip komercinės galimybės, „Mycroft“ turi keletą gudrybių. Jis palaiko programas, vadinamas įgūdžiais, kurie išplečia jūsų virtualaus asistento funkcionalumą. Kai kurie numatytieji įgūdžiai leidžia nustatyti žadintuvus, fiksuoti garsą ir valdyti muzikos atkūrimą. Galite įdiegti daugiau įgūdžių iš rinkos arba sukurti naujų.

Remiantis Raspberry Pi ir Arduino, OpenCat siūlo atvirojo kodo sistemą, skirtą Boston Dynamics stiliaus keturkojų naminių gyvūnėlių robotams kurti. Šie robotai juda keturiomis kojomis, o ne ratais, suteikdami jiems galimybę judėti nestruktūruotoje vietovėje su tam tikru sklandumu. Ši sistema gali būti pritaikyta STEM mokymuisi, robotikos švietimui, daiktų interneto programoms ir robotikos tyrimams.

Šis projektas vis dar yra pradiniame etape ir dažniausiai tinka pažengusiems gamintojams, turintiems reikalingų aparatūros surinkimo ir programavimo įgūdžių. Iš Petoi galima nusipirkti iš anksto surinktą rinkinį katės arba šuns pavidalu (vadinamus Nybble ir Bittle, kainuojantys atitinkamai 284 ir 256 USD), tačiau kai kurie gamintojai įdiegė OpenCat programinę įrangą 3D spausdinti robotai augintiniai.

„OpenCat“ robotai turi pritaikytą „Arduino“ plokštę „NyBoard“, kuri yra atsakinga už servo maitinimą, belaidžio ryšio išplėtimą, orientaciją, balansavimą ir infraraudonųjų spindulių aptikimą. Jame taip pat yra lizdas, kuriame galima sumontuoti Raspberry Pi, kad būtų išplėstos keturkojo roboto galimybės.

Šiandien visiškai autonominės transporto priemonės vis dar yra fantazija, bet mes pasiekėme antrą lygį iš penkių autonominio vairavimo lygiai. Tokios įmonės kaip „Tesla“ ir „Google“ sunkiai dirba bandydamos sukurti pirmąjį visiškai savaeigį automobilį ir visos taiko panašius metodus, kaip ir „DeepPiCar“.

DeepPiCar yra giliai besimokantis, savarankiškai vairuojantis robotas, kurį sukūrė Davidas Tianas, pagrįstas Raspberry Pi, TensorFlow, SunFounder PiCar V rinkiniu ir Google Edge TPU koprocesoriumi. Numatoma visos šiam projektui reikalingos techninės įrangos kaina yra apie 250–300 USD.

Šis robotas automobilis gali aptikti eismo juostą ir sekti juos, aptikti kelio ženklus ir valdyti pėsčiuosius. Davidas aprašo aparatinės ir programinės įrangos sąranką a serija „Medium“.. Tai sudėtingas projektas, tačiau jis yra puikus būdas giliai mokytis ir savarankiškam vairavimui.

OpenCV yra didelė atvirojo kodo kompiuterinė vizija ir mašininio mokymosi biblioteka, sukurta realiojo laiko programoms ir palaiko daugybę kalbų. OpenCV leidžia Raspberry Pi atpažinti objektus ir gyvūnus realiu laiku. Įdiegę prie Raspberry Pi turėsite prijungti fotoaparato modulį, kad užfiksuotumėte norimus atpažinti vaizdus.

Šiame „Core Electronics“ vadove pateikiama informacija apie „OpenCV“ diegimo nustatymo procesą objektų ir gyvūnų aptikimui ir kodo koregavimui, kad būtų galima aptikti konkrečius objektus ignoruojant kiti. Ji naudoja COCO duomenų rinkinio biblioteką, nors galite naudoti bet kurią kitą iš anksto parengtą biblioteką, kuri atitinka jūsų poreikius.

Naudodami Edge Impulse galite lengvai išmokyti modelį atpažinti įvairius gestus, tokius kaip mojavimas, rodymas ar plojimas. Kai jūsų modelis bus išmokytas, galėsite jį naudoti norėdami valdyti savo projektą, pvz., įjungti šviesą arba leisti garsą.

Šis gestų atpažinimo projektas yra pagrįstas Raspberry Pi Pico ir Edge Impulse ir siūlo puikų būdą pridėti interaktyvumo prie jūsų projektų. Jis taip pat naudoja MPU6050 kombinuotą akselerometrą ir giroskopo jutiklį, kad galėtų sekti gestus. Būtinai peržiūrėkite „Hackster“ mokymo programą (susietą aukščiau), kad sužinotumėte, kaip išmokyti modelį, galintį apdoroti šiuos jutiklio duomenis, ir tada įdiegti jį „Raspberry Pi Pico“.

Šis AI projektas sujungia generatyvaus pokalbių roboto ir virtualaus asistento koncepciją, kad būtų sukurtas įrankis, galintis priimti garso užklausas ir pateikti realistiškus atsakymus. Atsakymus generuoja „ChatGPT“ ir perduoda kaip garsą per „Google Cloud“ teksto į kalbą funkciją. Jei nežinote, koks galingas yra šis AI pokalbių robotas, peržiūrėkite daugybę ką galite padaryti naudodami „ChatGPT“..

Viskas, ko jums reikia, yra Raspberry Pi 4, USB mikrofonas ir garsiakalbis, kad galėtumėte naudoti šį balso asistentą ir išnaudoti visas „ChatGPT“ galias. Projekto scenarijų ir kitą reikalingą programinę įrangą galite rasti aukščiau pateiktame „GitHub“ puslapyje.

Įtraukite savo Raspberry Pi į AI lenktynes

Nors Raspberry Pi yra nedidelio dydžio ir kompiuterinių išteklių, jis gali įgyvendinti tam tikras dirbtinio intelekto idėjas. Aukščiau išvardyti projektai yra tik keli daugelio egzistuojančių galimybių pavyzdžiai. Sujungę savo kūrybiškumą ir programavimo įgūdžius, galite naudoti Raspberry Pi kurdami realaus pasaulio AI projektus.