6 個令人驚嘆的 Raspberry Pi AI 項目
隨著人們探索使用這些工具創建視覺和文本內容的可能性，人工智能，確切地說是生成型人工智能，最近突然流行起來。這種機器學習模型通常在非常昂貴的設備上運行，因為它們需要大量的存儲空間和計算資源。
隆重推出 Raspberry Pi 4，這是一款價格實惠且緊湊的計算解決方案，零售價僅為 35 美元。儘管配備了相對較弱的圖形處理單元（GPU），但這種創新設備仍然適合某些人工智能任務。
Mycroft/Picroft:個人人工智能語音助手
Mycroft 提供了一個多功能的開源解決方案，可以與亞馬遜的 Alexa、谷歌 Assistant 和蘋果的 Siri 等流行的語音助手相媲美。這項創新技術使用戶能夠與他們選擇的虛擬助手進行交互，同時保持對其個人數據的完全控制。此外，Mycroft 與各種設備兼容，包括 Android 手機、筆記本電腦，甚至 Raspberry Pi，為那些尋求更謹慎、更安全的通信方式的用戶提供可定制的功能。因此，個人可以通過整合 Mycroft 來構建自己的私人 Raspberry Pi 供電的智能揚聲器。
Picroft 是一款精心設計的語音助手軟件應用程序，專為在 Raspberry Pi 系列設備上無縫操作而定制。它利用 Raspberry Pi OS Lite 的強大功能作為基礎，並且可以通過將其刻錄到兼容的 microSD 卡上來輕鬆安裝。要利用這一創新解決方案，除了高品質 USB 麥克風和標準 3.5 毫米音頻插孔或合適的 USB 揚聲器系統之外，您還需要一張容量至少為 8 GB 的可靠 microSD 卡。
在 Raspberry Pi 上僅安裝 Mycroft AI 的前端組件的過程需要與位於 home.mycroft.ai 的後端服務器進行交互，以便虛擬助手功能能夠完全運行。雖然嘗試獨立託管 Mycroft 可能是可行的，但這樣做會帶來重大的技術障礙，需要大量的專業知識和努力才能克服。
儘管是一個開源項目，但 Mycroft 在功能方面比其他替代方案具有一定的優勢。其中一個優勢是它能夠通過所謂的“技能”支持附加功能，這些功能本質上是與虛擬助手集成的應用程序。默認技能使用戶能夠執行設置鬧鐘、錄製音頻和控制音樂播放等任務。此外，人們還可以從市場獲得更多技能，甚至開發定制技能。
OpenCat:四足寵物機器人
OpenCat 利用 Raspberry Pi 和 Arduino 的功能，提供了一個開源平台，用於構建類似於 Boston Dynamics 開發的四足寵物。與利用輪式運動相反，這些機器人配備了四個肢體，使它們在穿越不規則地形時具有更強的多功能性。該框架的適應性超出了 STEM 教育範圍，涵蓋了機器人教學、物聯網應用和機器人調查。
該項目仍處於早期階段，主要適合具有所需硬件組裝和編程技能的高級製造商。可以從 Petoi 購買貓或狗形式的預組裝套件（稱為 Nybble 和 Bittle，分別售價 284 美元和 256 美元），但一些製造商已在 [ 3D 打印機器人寵物 ] 上部署了 OpenCat 軟件（https://www.youtube.com/watch?v=AR–uTuegjg) 。
OpenCat 機器人採用了名為 NyBoard 的基於 Arduino 的創新系統，該系統具有多種功能，例如為伺服電機提供能量、促進無線通信、保持平衡、檢測紅外信號以及為安裝 Raspberry Pi 擴展模塊提供平台。增強這種先進的四足機器人設備的能力。
DeepPiCar:自動駕駛汽車
如今，完全自動駕駛汽車仍然是一個幻想，但我們已經達到了自動駕駛五個級別中的第二個級別。特斯拉和谷歌等公司正在努力打造第一輛完全自動駕駛汽車，它們都採用了與 DeepPiCar 類似的技術。
DeepPiCar 是由 David Tian 發起的一項創新自動駕駛汽車計劃，它利用了 Raspberry Pi、TensorFlow、SunFounder 的 PiCar V 套件和 Google 的 Edge TPU 協處理器的功能。該項目是人工智能進步如何應用於交通運輸的一個值得注意的例子。該項目的硬件總投資約為 250 至 300 美元，展示了經濟實惠且先進的汽車技術的潛力。
該機器人汽車能夠進行車道檢測和跟踪、交通標誌檢測以及行人處理。 David 在 Medium 上的系列 中描述了硬件和軟件設置。這是一個具有挑戰性的項目，但它提供了進入深度學習和自動駕駛的好方法。
使用 Raspberry Pi 和 OpenCV 進行物體和動物識別 
OpenCV 是一個廣泛的開源軟件框架，涵蓋計算機視覺和機器學習功能，專門為跨各種平台執行實時操作而開發。這個多功能工具包支持多種編程語言，可供世界各地的開發人員使用。憑藉其即時處理視覺信息的能力，OpenCV 使 Raspberry Pi 能夠使用其集成攝像頭模塊實時檢測和分類物體和生物。要利用此功能，必須首先在 Raspberry Pi 系統上安裝必要的軟件，然後連接兼容的相機模塊以方便圖像採集。
Core Electronics 提供的這一教育資源深入探討了配置全面的 OpenCV 設置以識別動物和無生命物體的複雜性，以及完善程序參數以專門針對某些項目而忽略不相關的項目。該指南使用了備受推崇的 COCO 數據集庫，但用戶也可以使用符合其要求的任何替代的現有數據集集合。
使用 Raspberry Pi Pico 和 Edge Impulse 進行手勢識別
利用 Edge Impulse，人們可以毫不費力地指示模型識別一系列手勢，包括揮手、指指點點和鼓掌。在訓練階段之後，該技術允許指揮各種項目，例如激活燈或發出聲音效果。
目前的手勢識別項目同時利用了 Raspberry Pi Pico 和 Edge Impulse，提供了一種將交互元素融入各種工作的絕佳方法。此外，該系統依賴於集成的 MPU6050 傳感器，該傳感器包含用於捕獲和解釋手部運動的加速計和陀螺儀功能。要進一步了解該技術的實現，請參閱提供的 Hackster 教程（可通過上述鏈接訪問），其中您將找到訓練能夠處理上述傳感器數據的模型的說明，以及有關部署所述傳感器的信息模型到Raspberry Pi Pico平台上。
VoiceGPT:語音助手 \+ ChatGPT
本項目融合了生成聊天機器人和交互式數字助理的原理，以產生能夠處理聽覺查詢並提供連貫響應的實用程序。這些響應由 ChatGPT 合成，並通過 Google Cloud 的文本轉語音系統傳輸。那些不熟悉 ChatGPT 強大功能的人可以仔細研究它可以執行的各種任務，以獲得進一步的了解。
將 Raspberry Pi 4 與 USB 麥克風和揚聲器結合使用，可以實現語音助手的無縫操作，充分利用 ChatGPT 的功能。必要的項目腳本和隨附的軟件可以從提供的 GitHub 鏈接獲取。
讓您的 Raspberry Pi 參與人工智能競賽
Raspberry Pi 可能被認為體積較小且計算能力有限；然而，它仍然能夠實現人工智能領域的某些概念。前面提到的努力僅僅是廣泛的潛在應用的例證。通過發揮想像力和編碼能力，可以利用 Raspberry Pi 開發切實可行的 AI 解決方案。