הבא לחיים את רעיונות הבינה המלאכותית שלך עם מחשב Raspberry Pi עם לוח יחיד.
בינה מלאכותית, בדיוק מהסוג הגנרטיבי, ראתה לאחרונה עלייה פתאומית בפופולריות כאשר אנשים חוקרים את האפשרויות של יצירת תוכן חזותי וטקסטואלי עם הכלים הללו. מודלים כאלה של לימוד מכונה מופעלים בדרך כלל על ציוד יקר מאוד מכיוון שהם דורשים הרבה שטח אחסון ומשאבי מחשוב.
היכנסו ל-Raspberry Pi 4, מחשב בעל לוח יחיד בעלות של 35 דולר בצורת כרטיס אשראי. בעוד שה-Raspberry Pi מוגבל ביכולת למידת המכונה שלו בגלל ה-GPU שלו, עדיין יש לו יישומי בינה מלאכותית מסוימים.
1. Mycroft/Picroft: עוזר קול בינה מלאכותית אישית
Mycroft מציעה אלטרנטיבה בקוד פתוח לרמקולים החכמים של Alexa, Google ו-Siri. זה מאפשר לך לדבר ולקבל מידע מהעוזר הוירטואלי. עם התמקדות בהגנה על הפרטיות שלך, Mycroft שומרת עליך בשליטה וניתן להתקין אותה בטלפון אנדרואיד, מחשב נייד או Raspberry Pi. אתה יכול צור רמקול חכם Raspberry Pi ידידותי לפרטיות משלך עם Mycroft.
Picroft היא חבילה של תוכנית העוזרת הקולית שתוכננה במיוחד להפעלה על דגמי Raspberry Pi. הוא בנוי על גבי Raspberry Pi OS Lite וניתן לצרוב את תמונת הדיסק בכרטיס microSD. תזדקק לכרטיס microSD (8GB או יותר), מיקרופון USB ושקע 3.5 מ"מ או רמקול USB.
רק ה-frontend מותקן ב-Raspberry Pi שלך וההתקנה הזו צריכה להתקשר בחזרה ל-backend שמתארח ב home.mycroft.ai כדי שהעוזר הוירטואלי יעבוד. זה אפשרי אבל די מאתגר לארח את מייקרופט באופן עצמי.
למרות שלא מוצגות במלואן כמו אפשרויות מסחריות, ל-Mycroft יש כמה טריקים בשרוול. הוא תומך ביישומים המכונים כישורים המרחיבים את הפונקציונליות של העוזר הוירטואלי שלך. חלק ממיומנויות ברירת המחדל מאפשרות לך להגדיר אזעקות, ללכוד אודיו ולשלוט בהשמעת מוזיקה. אתה יכול להתקין מיומנויות נוספות מהשוק או ליצור מיומנויות חדשות.
בהתבסס על Raspberry Pi וגם על Arduino, OpenCat מציעה מסגרת קוד פתוח לבניית רובוטים לחיות מחמד מרובעת בסגנון Boston Dynamics. רובוטים אלה נעים עם ארבע רגליים במקום גלגלים, מה שמקנה להם את היכולת לנוע בשטחים לא מובנים עם מידת נזילות. ניתן להתאים מסגרת זו ללימוד STEM, חינוך לרובוטיקה, יישומי האינטרנט של הדברים ומחקר רובוטיקה.
פרויקט זה עדיין בשלביו הראשונים ומתאים בעיקר ליצרנים מתקדמים עם כישורי הרכבת החומרה והתכנות הנדרשים. אפשר לקנות ערכה מורכבת מראש מפטוי בצורת חתול או כלב (הנקראת Nybble ו-Bittle, בעלות של 284 דולר ו-256 דולר בהתאמה), אבל כמה יצרנים פרסו את תוכנת OpenCat ב- חיות מחמד רובוטיות בהדפסת תלת מימד.
רובוטים של OpenCat כוללים לוח Arduino מותאם אישית, NyBoard, שאחראי על הפעלת הסרוו, הרחבת הקישוריות האלחוטית, התמצאות, איזון וזיהוי אינפרא אדום. הוא גם מספק שקע שבו ניתן להרכיב Raspberry Pi כדי להרחיב את יכולות הרובוט המרובע.
כיום, רכבים אוטונומיים לחלוטין הם עדיין פנטזיה, אבל הגענו עד לרמה שתיים מתוך החמישה רמות של נהיגה אוטונומית. חברות כמו טסלה וגוגל עושות עבודה קשה בניסיון ליצור את המכונית הראשונה עם נהיגה עצמית לחלוטין, וכולן משתמשות בטכניקות דומות למה ש-DeepPiCar משתמשת בה.
DeepPiCar הוא פרויקט מכוניות רובוטי לנהיגה עצמית ללמידה עמוקה מאת דיוויד טיאן המבוסס על Raspberry Pi, TensorFlow, ערכת PiCar V של SunFounder ומעבד-העזר Edge TPU של גוגל. העלות המשוערת של כל החומרה הנדרשת לפרויקט זה היא בסביבות $250 עד $300.
מכונית רובוטית זו מסוגלת לגלות נתיבים ולעקוב אחריהם, זיהוי תמרורים וטיפול בהולכי רגל. דוד מתאר את הגדרת החומרה והתוכנה ב-a סדרה על מדיום. זהו פרויקט מאתגר, אבל הוא מציע דרך מצוינת להיכנס ללמידה עמוקה ולנהיגה אוטונומית.
OpenCV היא ספריית ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה גדולה בקוד פתוח המיועדת ליישומים בזמן אמת ותומכת במגוון רחב של שפות. OpenCV מאפשר ל-Raspberry Pi לזהות חפצים ובעלי חיים בזמן אמת. לאחר ההתקנה, יהיה עליך לצרף מודול מצלמה ל-Raspberry Pi כדי ללכוד את התמונות שברצונך לזהות.
מדריך זה של Core Electronics מנחה אותך בתהליך של הגדרת התקנת OpenCV שלך לזיהוי עצמים ובעלי חיים והתאמת הקוד לזיהוי עצמים ספציפיים תוך התעלמות אחרים. הוא משתמש בספריית הנתונים של COCO, אם כי אתה יכול להשתמש בכל ספרייה מיומנת מראש אחרת שמתאימה לצרכים שלך.
עם Edge Impulse, אתה יכול בקלות לאמן דוגמנית לזהות מגוון מחוות, כגון נפנוף, הצבעה או מחיאת כפיים. לאחר הכשרה של הדגם שלך, תוכל להשתמש בו כדי לשלוט בפרויקט שלך, כגון הדלקת אור או השמעת צליל.
פרויקט זיהוי מחוות זה מבוסס על Raspberry Pi Pico ו-Edge Impulse ומציע דרך מצוינת להוסיף אינטראקטיביות לפרויקטים שלך. הוא גם משתמש במד התאוצה המשולב של MPU6050 וחיישן הגירוסקופ כדי לעקוב אחר המחוות. הקפד לבדוק את המדריך של Hackster (המקושר למעלה) כדי ללמוד כיצד לאמן מודל שיכול לעבד את נתוני החיישן הללו ולאחר מכן לפרוס אותם ב-Raspberry Pi Pico.
פרויקט AI זה משלב את הרעיון של צ'אט בוט מחולל ועוזר וירטואלי כדי ליצור כלי שיכול לקבל שאילתות שמע ולהחזיר תשובות מציאותיות. התשובות נוצרות על ידי ChatGPT ומועברות כשמע באמצעות הטקסט לדיבור של Google Cloud. אם אינך מודע עד כמה חזק הצ'אטבוט הזה של AI, תסתכל על הרבים דברים שאתה יכול לעשות עם ChatGPT.
כל מה שאתה צריך זה Raspberry Pi 4, מיקרופון USB ורמקול כדי להשתמש בעוזרת הקולית הזו ולנצל את מלוא העוצמה של ChatGPT. אתה יכול למצוא את סקריפט הפרויקט ותוכנות נדרשות אחרות בדף GitHub המקושר למעלה.
שלב את Raspberry Pi שלך במירוץ AI
למרות צנוע בגודלו ובמשאבי המחשוב, ה-Raspberry Pi מסוגל להחיות רעיונות מסוימים של בינה מלאכותית. הפרויקטים המפורטים לעיל הם רק כמה דוגמאות לשלל האפשרויות הקיימות. על ידי שילוב היצירתיות וכישורי התכנות שלך, אתה יכול להשתמש ב-Raspberry Pi כדי ליצור פרויקטים של AI בעולם האמיתי.
