Czy mogę użyć Raspberry Pi do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
Raspberry Pi jest najtańszym rozwiązaniem do nauki i kontynuowania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji lub innymi słowy, można powiedzieć, że tak, możesz użyć Raspberry Pi do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Tak więc, jeśli planujesz użyć Raspberry Pi do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, przejdź przez ten przewodnik, ponieważ pomoże ci w podjęciu punktu wyjścia.
Używanie Raspberry Pi do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
Aby używać Raspberry Pi do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, konieczne jest wiedzieć, że oba terminy różnią się od siebie. Uczenie maszynowe znajduje się w kategorii algorytmu, który uczy się na podstawie danych, które przetwarza, lub innymi słowy, można powiedzieć, że uczenie maszynowe wykonuje zadania bardziej wydajnie za każdym razem, gdy powtarza zadanie.
Jednak z drugiej strony sztuczna inteligencja ma tendencję do kopiowania ludzkich zachowań i starania się zachowywać się jak ludzie podczas wykonywania różnych zadań. Poniżej niektóre projekty w czasie rzeczywistym oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym za pomocą Raspberry Pi.
- System nadzoru wraku statku
- Ramię protetyczne
- System detektora kopalni ziemi
- Detektor szkodników dla upraw
- Detektor ryb
System nadzoru wraku statku
Znalezienie starych wraków statków pod dnem morskim jest dość trudne, ponieważ nurkowie morskie muszą nurkować w morzu, co jest nie tylko kosztowne, ale nie jest możliwym rozwiązaniem, ponieważ wymaga dużego ryzyka. Tak więc naukowcy z Grecji stworzyli Raspberry Pi Finder Shiptreck, który może nurkować do 150 metrów, system może być zasilany za pomocą fotowoltaików, takich jak pływające panele słoneczne na brzegu.
System ten składa się z kamer o wysokiej rozdzielczości i zapewnia na żywo nadzór nad morzem i używając ML i AI, może nie tylko wykryć system, ale może również klasyfikować obiekty, aby przeczytać dalej o tym projekcie Kliknij tutaj.
Ramię protetyczne
Innym praktycznym zastosowaniem ML i AI jest tworzenie ramię protetycznego, które jest szkolone przy użyciu modelu ML, który porusza się według ruchu użytkownika. Aby osiągnąć, że Raspberry Pi Zero jest używany wraz z biblioteką A0GManeo, która jest systemem uczenia maszynowego, który wykorzystuje C ++ i jest odpowiedni dla lekkich mikrokontrolerów, aby przeczytać dalej o tym projekcie Kliknij tutaj.
System detektora kopalni ziemi
Naukowcy z Arizona State University opracowali robota, który nazywają „C-Turtle”, który nawiguje się na każdym terenie i wykrywa jakiekolwiek środki lądowe w okolicy. Motywem tworzenia „C-Turtle” było to, że obecnie roboty używane do wykrywania minimów były dość drogie. Ten projekt kosztuje tylko 50 do 70 dolarów, co jest ekonomiczne. Do wdrożenia algorytmu uczenia maszynowego Raspberry Pi Zero zastosowano.
Detektor szkodników dla upraw
Ataki szkodników są jednym z głównych problemów, przed którymi stoją rolnicy, chociaż naukowcy opracowali różne systemy, które nie tylko wykrywają szkodniki i robaki i zwabiają je, ale nadal takie systemy muszą zostać zatwierdzone. Naukowcy z University of Trento stworzyli system wykrywania szkodników, który jest zasilany przez Raspberry Pi i używając ML do wykrywania szkodników i much poprzez zwabienie ich, aby przeczytać o tym projekcie Kliknij tutaj.
Detektor ryb
Innym praktycznym zastosowaniem stosowania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji jest tworzenie robota, który wykrywa i znajduje ryby w wodzie za pomocą przetwarzania obrazu i wykrywania obiektów. Dla tego badacza z norweskiego Uniwersytetu Nauki i Technologii użył Raspberry Pi 4 jako głównego komputera lub mózgu systemu. Ten robot odpowiada użytkownikowi za pośrednictwem systemu GPS, czas odbierania sygnału może się różnić w zależności od lokalizacji użytkownika, aby przeczytać dalej o tym projekcie Kliknij tutaj.
Wniosek
Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stają się teraz koniecznością, ponieważ świat zmierza w kierunku inteligentnych i zautomatyzowanych urządzeń. Raspberry Pi jest niedrogim wyborem, jeśli chcesz dogadać się z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją, ponieważ istnieje ogromna liczba projektów, które można wykonać za pomocą tego urządzenia, takich jak detektor szkodników, system detektora ziemi, ramię protety monitoring.