Kann ich Raspberry Pi für maschinelles Lernen und KI verwenden?

Raspberry Pi ist die erschwinglichste Lösung, um mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zu lernen und weiterzukommen. Mit anderen Worten kann man sagen, dass Sie Raspberry Pi für maschinelles Lernen und KI verwenden können. Wenn Sie also vorhaben, Raspberry Pi für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu verwenden, gehen Sie diesen Leitfaden durch, da Sie bei der Entscheidung des Ausgangspunkts helfen können.

Verwenden von Raspberry Pi für maschinelles Lernen und KI

Um Raspberry Pi für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu verwenden, ist es unerlässlich zu wissen, dass diese beiden Begriffe voneinander unterscheiden. Maschinelles Lernen wird in die Kategorie eines Algorithmus geraten, der aus den Daten erfährt, die es verarbeitet, oder mit anderen Worten, dass maschinelles Lernen jedes Mal, wenn es eine Aufgabe wiederholt.

AI hingegen neigt jedoch dazu, menschliches Verhalten zu kopieren und zu versuchen, sich wie Menschen zu verhalten, während sie unterschiedliche Aufgaben ausführen. Unten finden Sie einige der Echtzeitprojekte, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen unter Verwendung von Raspberry Pi basieren.

• Schiffswrack -Überwachungssystem
• Prothesearm
• Landmine Detektorsystem
• Schädlings -Detektor für Pflanzen
• Fischmelder

Schiffswrack -Überwachungssystem

Das Finden der alten Schiffswracks unter dem Meeresboden ist ziemlich schwierig, da Meerentaucher in das Meer eintauchen müssen, was nicht nur kostspielig ist, sondern keine praktikable Lösung ist, da es viel Risiko erfordert. Forscher aus Griechenland haben also einen Himbeer -PI -Schiffswrack -Finder erstellt, der bis zu 150 Meter tauchen kann.

Dieses System besteht aus hochauflösenden Kameras und bietet eine lebende Überwachung des Meeres und die Verwendung des ML und der KI kann das System nicht nur erkennen, sondern auch die Objekte klassifizieren, um weiter über dieses Projekt zu lesen. Klicken Sie hier.

Prothesearm

Eine weitere praktische Anwendung von ML und KI ist die Schaffung eines Prothesearms, der mit einem ML -Modell trainiert wird, das sich nach der Bewegung des Trägers bewegt. Um zu erreichen, dass Raspberry Pi Zero zusammen mit der A0GMANEO -Bibliothek ein maschinelles Lernsystem verwendet wird, das C ++ verwendet und für Mikrocontroller für leichtes Gewicht geeignet ist, um weiter über dieses Projekt zu lesen, klicken Sie hier.

Landmine Detektorsystem

Wissenschaftler der Arizona State University haben einen Roboter entwickelt, den sie als „C-Zurt“ bezeichnen, der sich auf jedem Gelände navigiert und Landminen in der Region erkennt. Das Motiv hinter der Schaffung von „C-Turtle“ war, dass die derzeit für die Landminenerkennung verwendeten Roboter ziemlich teuer waren. Dieses Projekt kostete nur 50 bis 70 Dollar, was wirtschaftlich ist. Raspberry Pi Zero wurde verwendet, um den Algorithmus für maschinelles Lernen zu implementieren, der als Gehirn des Systems fungiert, um weiter über dieses Projekt zu lesen. Klicken Sie hier.

Schädlings -Detektor für Pflanzen

Schädlingsangriffe sind eines der Hauptprobleme, mit denen die Landwirte heutzutage konfrontiert sind, obwohl Wissenschaftler verschiedene Systeme entwickelt haben. Wissenschaftler der University of Trento haben ein Schädlingserkennungssystem erstellt, das von Raspberry PI angetrieben wird und die ML verwendet.

Fischmelder

Eine weitere praktische Anwendung der Verwendung maschineller Lernen und künstlicher Intelligenz ist der Schaffen eines Roboters, der Fische im Wasser mit Bildverarbeitung und Objekterkennung erkennt und findet. Für diesen Forscher der norwegischen Universität für Wissenschaft und Technologie verwendete Raspberry Pi 4 als Hauptcomputer oder Gehirn des Systems. Dieser Roboter reagiert über das GPS -System auf den Benutzer zurück.

Abschluss

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden jetzt zu einer Notwendigkeit, da sich die Welt in Richtung intelligente und automatisierte Geräte bewegt. Raspberry Pi ist die erschwingliche Wahl, wenn Sie mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz auskommen müssen, da es eine Vielzahl von Projekten gibt, die man mit diesem Gerät wie Schädlingsbekämpfung für Pflanzen, Landmine -Detektorsystem, Prothesen und Schiffswrack durchführen kann Überwachungssystem.