최근 인공지능, 특히 생성형 인공지능에 대한 관심이 높아진 것은 이러한 기술을 시각 및 문자 미디어 제작에 활용하기 위한 탐색에 기인합니다. 이러한 고급 머신 러닝 모델은 일반적으로 상당한 양의 처리 능력과 데이터 저장 용량을 포함하여 상당한 계산 리소스를 필요로 하므로 상대적으로 높은 비용이 발생합니다.
35달러에 불과한 작고 경제적인 컴퓨팅 솔루션인 Raspberry Pi 4를 소개합니다. 이 혁신적인 장치는 비교적 낮은 처리 능력에도 불구하고 통합 하드웨어 구성 요소 덕분에 몇 가지 기본적인 AI 작업을 수행할 수 있습니다.
마이크로프트/피크로프트:
마이크로프트는 아마존의 알렉사, 구글 어시스턴트, 애플의 시리 등 인기 있는 AI 기반 음성 비서에 대한 오픈 소스 대안을 찾는 개인에게 사용자 친화적인 옵션을 제시합니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 개인 데이터를 안전하게 보호하면서 자신이 선택한 가상 비서와 상호 작용할 수 있습니다. 또한 마이크로프트는 안드로이드 휴대폰, 노트북, 라즈베리 파이 등 다양한 디바이스와 호환되므로 개인의 선호도에 따라 맞춤 설정할 수 있습니다. 사용자는 마이크로프트 기술을 사용하여 자신만의 프라이버시 중심의 라즈베리 파이 기반 스마트 스피커를 구성할 수도 있습니다.
피크로프트는 라즈베리 파이 기기에서 작동하도록 맞춤화된 혁신적인 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이 다용도 도구는 라즈베리 파이 OS Lite를 기반으로 구축되었으며, 마이크로SD 카드에 쉽게 다운로드할 수 있습니다. Picroft를 사용하려면 먼저 최소 8기가바이트 용량의 적절한 크기의 microSD 카드를 준비해야 합니다. 또한 오디오 입력 및 출력을 원활하게 하기 위해 호환되는 마이크와 3.5mm 잭 또는 USB 지원 스피커가 필요합니다.
마이크로프트의 가상 어시스턴트 기능을 작동하려면 사용자의 라즈베리파이 장치에 프런트엔드 구성 요소만 설치되어 있어야 합니다. 이 설치를 위해서는 “home.mycroft.ai” 도메인에 위치한 원격 백엔드 서버와의 통신이 필요합니다. 마이크로프트를 완전히 독립적으로 호스팅하는 것이 가능할 수도 있지만, 이 과정은 본질적으로 매우 까다롭고 복잡할 수 있습니다.
마이크로프트는 “스킬”로 알려진 다양한 앱 지원을 통해 몇 가지 인상적인 기능을 제공합니다. 이러한 스킬은 가상 비서의 기능을 확장하여 알람 설정, 오디오 녹음, 음악 재생 제어와 같은 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 또한 사용자는 내장된 마켓플레이스에서 다운로드하거나 자신만의 맞춤형 스킬을 생성하여 광범위한 추가 스킬 라이브러리에 액세스할 수 있습니다.
OpenCat: 4족 보행 애완동물 로봇
라즈베리 파이와 아두이노의 기능을 모두 활용하는 오픈캣은 기존의 바퀴 기반 디자인에 비해 네 발로 움직이는 것이 특징인 보스턴 다이내믹스 스타일의 4족 보행 애완동물 개발을 가능하게 하는 오픈 소스 플랫폼을 선보입니다. 그 결과 복잡하고 예측할 수 없는 지형을 놀라운 민첩성으로 탐색할 수 있는 고도로 적응력이 뛰어난 로봇 시스템이 탄생했습니다. 또한 이 프레임워크는 STEM 교육, 로봇 공학 교육, IoT 구현, 로봇 공학 조사 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
이 프로젝트는 아직 초기 단계에 있으며 하드웨어 조립 및 프로그래밍 기술이 필요한 고급 메이커에게 적합합니다. Petoi에서 고양이 또는 강아지 형태의 사전 조립 키트를 구입할 수 있지만(각각 $284 및 $256의 Nybble 및 Bittle이라고 함), 일부 제작자는 3D 프린팅 로봇 애완동물 에 OpenCat 소프트웨어를 배포했습니다.
OpenCat 로봇에는 서보 모터 전원 공급, 무선 통신 촉진, 방향 결정, 균형 유지, 적외선 감지 작업 수행 등 다양한 기능을 제공하는 NyBoard라는 Arduino 기반 맞춤형 보드가 통합되어 있습니다. 또한 이 4족 보행 로봇 시스템의 기능을 더욱 향상시키기 위해 라즈베리 파이 모듈을 통합할 수 있는 마운팅 인터페이스도 갖추고 있습니다.
DeepPiCar: 자율주행 자동차
오늘날 완전 자율주행 자동차는 여전히 환상에 불과하지만, 자율주행의 5단계 레벨 중 2단계까지 도달했습니다. 테슬라나 구글과 같은 회사들은 최초의 완전 자율주행 자동차를 만들기 위해 열심히 노력하고 있으며, 이들 모두 딥파이카가 사용하는 것과 유사한 기술을 사용하고 있습니다.
데이비드 티안이 주도하는 딥파이카 프로젝트는 라즈베리 파이, 텐서플로우, 선파운더의 PiCar V 키트, 구글의 엣지 TPU 코프로세서를 활용하여 고급 AI 기능을 갖춘 자율주행차를 개발합니다. 총 예상 비용이 250달러에서 300달러에 이르는 이 혁신적인 벤처는 자율주행 기술 영역에서 가능한 것의 경계를 넓히고자 합니다.
이 로봇 자동차는 차선 감지 및 추종, 교통 표지판 감지, 보행자 처리를 할 수 있습니다. David는 미디엄 에서 시리즈에서 하드웨어 및 소프트웨어 설정에 대해 설명합니다. 도전적인 프로젝트이지만 딥 러닝과 자율 주행을 시작하는 좋은 방법을 제공합니다.
라즈베리 파이와 OpenCV를 이용한 물체 및 동물 인식 
광범위한 고급 알고리즘을 활용하는 OpenCV는 다양한 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 프로젝트 개발을 위한 강력한 프레임워크 역할을 합니다. 이 포괄적인 소프트웨어 패키지는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 다양한 플랫폼에서 높은 적응성을 제공합니다. 이 소프트웨어의 기능은 인식을 넘어 물체 감지, 추적, 모션 분석과 같은 작업까지 포괄합니다. 다재다능한 라즈베리 파이와 OpenCV의 통합은 연결된 카메라 또는 카메라 모듈을 통해 캡처한 시각적 데이터를 실시간으로 식별할 수 있게 함으로써 새로운 가능성을 열어줍니다. 완벽한 호환성을 통해 사용자는 장치에 쉽게 인터페이스하고 이 강력한 기술의 방대한 잠재력에 액세스할 수 있습니다.
Core Electronics는 물체 및 동물 감지를 수행하도록 OpenCV 설치를 구성하고 다른 항목은 무시하고 특정 항목을 식별하도록 알고리즘을 미세 조정하는 방법에 대한 포괄적인 튜토리얼을 제공합니다. 이 튜토리얼에서는 COCO 데이터 세트 라이브러리를 사용하지만 개별 요구 사항에 맞는 다른 기존 라이브러리를 활용할 수도 있습니다.
라즈베리 파이 파이 파이코와 엣지 임펄스를 사용한 제스처 인식
엣지 임펄스를 사용하면 손짓, 가리키기, 박수 등 다양한 제스처를 식별할 수 있는 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. 훈련 과정이 완료되면 이 모델을 활용하여 램프를 작동시키거나 소리를 내는 등 다양한 프로젝트를 제어할 수 있습니다.
이 제스처 인식 시스템의 개발은 라즈베리 파이 피코와 엣지 임펄스를 모두 활용하여 다양한 프로젝트에 인터랙티브 요소를 통합할 수 있는 효과적인 수단을 제공합니다. 또한 MPU6050 통합 가속도계와 자이로스코프 센서를 활용하면 제스처 동작을 쉽게 추적할 수 있습니다. 수집한 센서 데이터를 처리할 수 있는 모델을 훈련하고 이후 Raspberry Pi Pico에 구현하는 데 관련된 복잡한 사항에 대한 통찰력을 얻으려면 Hackster에서 제공되는 종합 튜토리얼(제공된 링크를 통해 액세스 가능)을 참조하세요.
VoiceGPT: 음성 어시스턴트 + ChatGPT
이 AI 벤처는 창의적인 챗봇과 디지털 도우미의 원리를 융합하여 건전한 문의를 인식하고 현명한 답변을 생성할 수 있는 가젯을 제작합니다. 답변은 ChatGPT에 의해 생성되며 Google 클라우드의 텍스트 음성 변환 서비스를 통해 음성으로 전달됩니다. 이 AI 챗봇의 강력한 기능을 아직 이해하지 못했다면 ChatGPT로 수행할 수 있는 광범위한 작업을 살펴보고 인사이트를 얻으세요.
음성 어시스턴트로서 ChatGPT의 기능을 활용하기 위해서는 라즈베리 파이 4, 호환되는 USB 마이크, 스피커만 있으면 됩니다. 필요한 프로젝트 파일과 추가 소프트웨어는 깃허브에 호스팅된 저장소의 제공된 링크에서 얻을 수 있습니다.
라즈베리 파이로 인공지능 경쟁에 참여하기
라즈베리 파이는 상대적으로 작은 크기와 제한된 연산 능력에도 불구하고 다용도 플랫폼을 통해 다양한 인공지능 개념을 구현할 수 있습니다. 앞서 설명한 다양한 프로젝트에서 알 수 있듯이, 이 작은 장치는 프로그래밍 능력을 갖춘 혁신적인 개인에게 실질적인 인공지능 애플리케이션을 구현할 수 있는 충분한 기회를 제공합니다.