6 uskomatonta Raspberry Pi AI -projektia

Tekoäly, nimenomaan generatiivinen tyyppi, on viime aikoina nähnyt äkillisen suosion, kun ihmiset tutkivat mahdollisuuksia luoda visuaalista ja tekstillistä sisältöä näillä työkaluilla. Tällaisia ​​koneoppimismalleja ajetaan yleensä erittäin kalliilla laitteilla, koska ne vaativat paljon tallennustilaa ja laskentaresursseja.

Anna Raspberry Pi 4, 35 dollarin yksilevytietokone luottokorttimuodossa. Vaikka Raspberry Pi: n koneoppimiskyky on rajallinen alitehoisen GPU: n vuoksi, siinä on silti tiettyjä tekoälysovelluksia.

1. Mycroft/Picroft: Personal AI Voice Assistant

Mycroft tarjoaa avoimen lähdekoodin vaihtoehdon Alexa-, Google- ja Siri-älykaiuttimillesi. Sen avulla voit puhua virtuaaliavustajan kanssa ja saada tietoja siltä. Yksityisyytesi suojaamiseen keskittyvä Mycroft pitää sinut hallinnassa, ja se voidaan asentaa Android-puhelimeen, kannettavaan tietokoneeseen tai Raspberry Pi -laitteeseen. Sinä pystyt Luo oma yksityisyyttä säästävä Raspberry Pi -älykaiutin Mycroftin avulla.

Picroft on ääniavustusohjelman paketti, joka on erityisesti suunniteltu toimimaan Raspberry Pi -malleissa. Se on rakennettu Raspberry Pi OS Liten päälle ja levykuva voidaan polttaa microSD-kortille. Tarvitset microSD-kortin (8 Gt tai suurempi), USB-mikrofonin ja 3,5 mm: n liittimen tai USB-kaiuttimen.

Vain käyttöliittymä on asennettu Raspberry Pi -laitteeseen, ja tämän asennuksen on kutsuttava takaisin osoitteessa isännöityyn taustajärjestelmään home.mycroft.ai jotta virtuaaliassistentti toimisi. Mycroftin täysin itseisännöiminen on mahdollista, mutta melko haastavaa.

Vaikka Mycroft ei ole niin täysin varustellu kuin kaupalliset vaihtoehdot, siinä on muutamia temppuja hihassaan. Se tukee sovelluksia, joita kutsutaan taidoiksi ja jotka laajentavat virtuaaliassistenttisi toimintoja. Joidenkin oletustaitojen avulla voit asettaa hälytyksiä, kaapata ääntä ja ohjata musiikin toistoa. Voit asentaa lisää taitoja markkinoilta tai luoda uusia.

Sekä Raspberry Pi: hen että Arduinoon perustuva OpenCat tarjoaa avoimen lähdekoodin puitteet Boston Dynamics -tyylisten nelijalkaisten lemmikkirobottien rakentamiseen. Nämä robotit liikkuvat neljällä jalalla pyörien sijaan, mikä antaa niille mahdollisuuden liikkua rakenteettomissa maastoissa jossain määrin sujuvasti. Tämä viitekehys voidaan mukauttaa STEM-oppimiseen, robotiikkakoulutukseen, esineiden Internet-sovelluksiin ja robotiikkatutkimukseen.

Tämä projekti on vielä alkuvaiheessa ja sopii enimmäkseen edistyneille tekijöille, joilla on tarvittavat laitteiston kokoonpano- ja ohjelmointitaidot. Petoilta on mahdollista ostaa valmiiksi koottu sarja joko kissan tai koiran muodossa (nimeltään Nybble ja Bittle, jotka maksavat 284 dollaria ja 256 dollaria), mutta jotkut valmistajat ovat ottaneet käyttöön OpenCat-ohjelmiston 3D-tulostettu robotti lemmikki.

OpenCat-roboteissa on räätälöity Arduino-kortti, NyBoard, joka vastaa servojen tehosta, langattoman yhteyden laajentamisesta, suunnasta, tasapainotuksesta ja infrapunatunnistuksesta. Siinä on myös pistoke, johon voidaan asentaa Raspberry Pi laajentamaan nelijalkaisen robotin ominaisuuksia.

Nykyään täysin itseohjautuvat ajoneuvot ovat edelleen mielikuvitusta, mutta olemme päässeet tasolle kaksi viidestä autonomisen ajamisen tasot. Teslan ja Googlen kaltaiset yritykset tekevät kovasti töitä yrittääkseen luoda ensimmäisen täysin itseajavan auton, ja ne kaikki käyttävät samanlaisia ​​tekniikoita kuin mitä DeepPiCar käyttää.

DeepPiCar on David Tianin syvälle oppiva, itse ajava robottiautoprojekti, joka perustuu Raspberry Pi: hen, TensorFlow'hun, SunFounderin PiCar V -sarjaan ja Googlen Edge TPU -apuprosessoriin. Kaikkien tähän projektiin tarvittavien laitteistojen arvioidut kustannukset ovat noin 250–300 dollaria.

Tämä robottiauto pystyy tunnistamaan ja seuraamaan kaistaa, havaitsemaan liikennemerkkejä ja hallitsemaan jalankulkijoita. David kuvaa laitteiston ja ohjelmiston asennusta kohdassa a sarja Mediumilla. Se on haastava projekti, mutta se tarjoaa loistavan tavan päästä syvälliseen oppimiseen ja autonomiseen ajamiseen.

OpenCV on suuri, avoimen lähdekoodin tietokonevisio- ja koneoppimiskirjasto, joka on suunniteltu reaaliaikaisiin sovelluksiin ja tukee monia kieliä. OpenCV: n avulla Raspberry Pi voi tunnistaa esineitä ja eläimiä reaaliajassa. Kun olet asentanut, sinun on kiinnitettävä kameramoduuli Raspberry Pi -laitteeseen tunnistaaksesi kuvat, jotka haluat tunnistaa.

Tämä Core Electronicsin opetusohjelma opastaa OpenCV-asennuksen määritysprosessin läpi esineiden ja eläinten havaitsemiseen ja koodin säätämiseen havaitsemaan tiettyjä esineitä jättäen huomiotta muut. Se käyttää COCO-tietojoukon kirjastoa, vaikka voit käyttää mitä tahansa muuta valmiiksi koulutettua kirjastoa, joka sopii tarpeisiisi.

Edge Impulsen avulla voit helposti kouluttaa mallin tunnistamaan erilaisia ​​eleitä, kuten heiluttamisen, osoittamisen tai taputuksen. Kun mallisi on koulutettu, voit käyttää sitä projektisi ohjaamiseen, kuten valon sytyttämiseen tai äänen toistamiseen.

Tämä eleiden tunnistusprojekti perustuu Raspberry Pi Picoon ja Edge Impulseen ja tarjoaa loistavan tavan lisätä interaktiivisuutta projekteihisi. Se käyttää myös yhdistettyä MPU6050-kiihtyvyysmittaria ja gyroskooppianturia eleiden seuraamiseen. Muista tutustua Hacksterin opetusohjelmaan (linkki yllä), jotta opit kouluttamaan mallia, joka pystyy käsittelemään nämä anturitiedot, ja ottaa sen sitten käyttöön Raspberry Pi Picossa.

Tämä tekoälyprojekti yhdistää generatiivisen chatbotin ja virtuaalisen avustajan luomaan työkalun, joka voi vastaanottaa äänikyselyitä ja palauttaa realistisia vastauksia. ChatGPT luo vastaukset ja välittää ne äänenä Google Cloudin tekstistä puheeksi -ominaisuuden kautta. Jos et ole tietoinen tämän AI-chatbotin voimakkuudesta, katso monia mitä voit tehdä ChatGPT: llä.

Tarvitset vain Raspberry Pi 4:n, USB-mikrofonin ja kaiuttimen käyttääksesi tätä ääniavustajaa ja hyödyntääksesi ChatGPT: n täyden tehon. Löydät projektin käsikirjoituksen ja muut tarvittavat ohjelmistot yllä linkitetyltä GitHub-sivulta.

Ota Raspberry Pi mukaan tekoälykilpailuun

Vaikka Raspberry Pi on vaatimaton kooltaan ja laskentaresursseiltaan, se pystyy toteuttamaan tiettyjä tekoäly-ideoita. Yllä luetellut projektit ovat vain muutamia esimerkkejä monista olemassa olevista mahdollisuuksista. Yhdistämällä luovuutesi ja ohjelmointitaitosi voit luoda Raspberry Pi: n avulla todellisia tekoälyprojekteja.