Kunstmatige intelligentie, en met name het generatieve type ervan, heeft de laatste tijd een enorme populariteit gekend, omdat mensen voortdurend de mogelijkheden onderzoeken om met deze hulpmiddelen visuele en tekstuele inhoud te creëren. Deze machine learning-modellen worden meestal op dure apparatuur uitgevoerd, omdat ze voor de verwerking een grote opslagruimte en geavanceerde computerbronnen vereisen.
Maak kennis met de Raspberry Pi 4, een single-board computer ter waarde van $ 35, ter grootte van een creditcard. Hoewel de Raspberry Pi beperkt is in zijn machine learning-vermogen vanwege zijn zwakke GPU-vermogen, heeft hij nog steeds enkele toepassingen op het gebied van kunstmatige intelligentie. Daarom is het voor iedereen die geïnteresseerd is op het gebied van kunstmatige intelligentie mogelijk geworden om eenvoudig en tegen redelijke kosten innovatieve projecten te verkennen en te ontwikkelen.
In dit artikel duiken we in de wereld van coole AI-projecten die je met je Raspberry Pi kunt doen. Hier vindt u inspiratie en projectideeën om uw AI-vaardigheden te ontwikkelen en uw kennis van dit spannende vakgebied te verbreden. Verifiëren Hoe u veelvoorkomende fouten kunt vermijden die uw Raspberry Pi beschadigen, om hem gezond te houden.
1. Mycroft/Picroft: een door AI aangedreven persoonlijke stemassistent
Mycroft biedt een open source alternatief voor slimme luidsprekers zoals Alexa, Google en Siri. Waardoor u kunt spreken en informatie kunt krijgen van de virtuele assistent. Met de nadruk op het beschermen van uw privacy houdt Mycroft u de controle en kan het op uw Android-telefoon, laptop of Raspberry Pi worden geïnstalleerd. Creëer een aangepaste Raspberry Pi privacyvriendelijke slimme luidspreker met Mycroft.
Picroft is een pakket stemassistentsoftware dat speciaal is ontworpen voor gebruik op Raspberry Pi-modellen. Het is gebaseerd op de Raspberry Pi OS Lite en de schijfimage kan op een microSD-kaart worden gebrand. Je hebt een microSD-kaart (8 GB of groter), een USB-microfoon en een 3.5 mm-aansluiting of USB-luidspreker nodig.
De front-end wordt alleen op uw Raspberry Pi geïnstalleerd en deze installatie moet verbinding maken met de back-end die wordt gehost op home.mycroft.ai om de virtuele assistent te laten werken. Het is mogelijk, maar erg moeilijk, om Mycroft volledig zelf te hosten.
Hoewel het niet zo uitgebreid is als de handelsopties, heeft Mycroft wel een paar trucjes in petto. Het ondersteunt toepassingen die worden aangegeven door vaardigheden die de functionaliteit van uw virtuele assistent uitbreiden. Met sommige virtuele vaardigheden kun je alarmen instellen, audio opnemen en het afspelen van muziek regelen. Je kunt meer vaardigheden uit de Market installeren of nieuwe maken.
2. OpenCat: een vierpotig robothuisdier
Ondersteuning voor zowel Raspberry Pi als Arduino Open Cat Een open source-framework voor het bouwen van vierpotige huisdierenrobots in Boston Dynamics-stijl. Deze robots bewegen met vier poten in plaats van met wielen, waardoor ze met een extra mate van vloeibaarheid door ongestructureerd terrein kunnen navigeren. Dit raamwerk kan worden aangepast voor STEM-onderwijs, robotica-onderwijs, IoT-toepassingen en robotica-onderzoek.
Dit project bevindt zich nog in de beginfase en is vooral geschikt voor gevorderde makers met de vereiste hardware-assemblage- en programmeervaardigheden. Het is mogelijk om een voorgemonteerde set Petoi te kopen in de vorm van een kat of een hond (genaamd Nybble en Bittle, die respectievelijk $ 284 en $ 256 kosten), maar sommige fabrikanten hebben OpenCat gepubliceerd op 3D-geprinte robotachtige huisdieren.
OpenCat-robots beschikken over een speciaal Arduino-bord, het NyBoard, dat verantwoordelijk is voor servo's, radioschaling, richten, balanceren en infrarooddetectie. Het biedt ook een stopcontact waar de Raspberry Pi op kan worden aangesloten om de mogelijkheden van de vierpotige robot uit te breiden.
3. DeepPiCar: een zelfrijdende auto
Tegenwoordig bestaan volledig zelfrijdende auto’s nog steeds niet echt, maar we hebben niveau twee van de vijf niveaus van autonoom rijden bereikt. Bedrijven als Tesla en Google werken er hard aan om de eerste volledig zelfrijdende auto's te maken, en ze gebruiken allemaal technologieën die vergelijkbaar zijn met degene die hij gebruikt DiepPiCar.
DeepPiCar is een zelfrijdend robotautoproject ontworpen door David Tian, gebaseerd op Raspberry Pi, TensorFlow, SunFounder's PiCar V-suite en Google Edge TPU-coprocessor. De geschatte kosten voor alle hardware die nodig is voor dit project bedragen $ 250 tot $ 300.
Deze robotauto kan rijstrookdetectie en -volging uitvoeren, verkeerslichten detecteren en omgaan met voetgangers. David beschrijft de hardware- en software-installatie volledig in een serie op zijn website Medium. Het is een uitdagend project, maar het biedt een geweldige manier om kennis te maken met deep learning en autonoom rijden. Verifiëren Alles wat je moet weten over zelfrijdende auto's en hoe ze werken.
4. Object- en dierherkenning met Raspberry Pi en OpenCV
OpenCV Het is een grote open source computer vision- en machine learning-bibliotheek, ontworpen voor realtime toepassingen en ondersteunt een breed scala aan talen. Met OpenCV kan de Raspberry Pi objecten en dieren in realtime herkennen. Eenmaal geïnstalleerd, moet je de cameramodule op je Raspberry Pi aansluiten om de foto's te maken die je wilt herkennen.
Deze tutorial van Core Electronics leidt u door het proces van het instellen van uw OpenCV-installatie om objecten en dieren te detecteren en het aanpassen van uw code om bepaalde objecten te detecteren terwijl andere worden genegeerd. Het maakt gebruik van de COCO-datasetbibliotheek, hoewel u elke andere vooraf getrainde bibliotheek kunt gebruiken die aan uw behoeften voldoet.
5. Gebaarherkenning met Raspberry Pi Pico en Edge Impulse
gebruik makend van Edge-impulsU kunt het model eenvoudig trainen om verschillende gebaren te herkennen, zoals zwaaien, wijzen of klappen. Zodra uw model is getraind, kunt u het gebruiken om uw project te besturen, bijvoorbeeld door een licht aan te doen of een geluid aan te zetten.
Gebaarherkenningsproject is gebaseerd op Framboos Pi Pico en Edge Impulse, een geweldige manier om interactiviteit aan uw projecten toe te voegen. Het maakt ook gebruik van de ingebouwde versnellingsmeter en gyroscoopsensor van de MPU6050 voor het volgen van gebaren. Zorg ervoor dat je de tutorial van Hackster (hierboven gelinkt) bekijkt om te leren hoe je een model kunt trainen dat deze sensorgegevens kan verwerken en deze vervolgens op een Raspberry Pi Pico kan implementeren.
6. VoiceGPT: Spraakassistent + ChatGPT
Het gespecificeerde AI-project combineert het concept van een generatieve chatbot met een virtuele assistent om een tool te creëren die gesproken vragen kan beantwoorden en antwoorden uit de echte wereld kan retourneren. Antwoorden worden gegenereerd door ChatGPT en als stem doorgegeven via tekst-naar-spraak in Google Cloud. Als je niet weet hoe krachtig een chatbot kan zijn, kijk dan eens naar onze vele chatbots Dingen die u kunt doen met ChatGPT.
Het enige wat je nodig hebt is een Raspberry Pi 4, een USB-microfoon en een luidspreker om deze stemassistent te gebruiken en de volledige kracht van ChatGPT te benutten. U kunt het projectscript en andere benodigde software vinden op GitHub-pagina hierboven gelinkt.
Haal de Raspberry Pi in de AI-race
Ondanks zijn bescheiden omvang en computerbronnen is de Raspberry Pi in staat enkele ideeën op het gebied van kunstmatige intelligentie tot leven te brengen. Bovenstaande projecten zijn slechts enkele voorbeelden van de vele mogelijkheden die er zijn. Door je creatieve vaardigheden en programmeervaardigheden te combineren, kun je de Raspberry Pi gebruiken om AI-projecten in de echte wereld te creëren. Je kunt nu bekijken Door uzelf gehoste alternatieven voor eigen services die u op uw Raspberry Pi kunt uitvoeren.
