テクノロジーの大波は「オモチャ」のようなものからやってくる
いまジリジリと人気の高まってきているのが、市販のラジコンカーにRaspberry Piなどのマイコンをのせて人工知能で走らせる「AIカー」だ。キットを買ってくれば、AIに詳しくない人でも走らせることはできる。そのくせ、AIがどいうものかを知るにはもってこいの奥深さがある。 その代名詞的な存在が、「Donkey Car」というオープンソースのキットだが、昨年11月にはアマゾンが「 DeepRacer」というよく似たラジコンカーを発表（6月のAWS Summit Tokyo 2019では会場でリーグも開かれた）。先日は、NVIDIAが注目のシングルボードコンピュータJetson nanoを搭載した「JetRacer」を発表した（このJetson nanoは以前このコラムでも触れたがNintendo Switchの中身そのものといえるものである）。 これらは、いずれも市販のラジコンカーにマイコン
ArduinoやRaspberry Piで使える高性能AI視覚センサー「HuskyLens」｜fabcross
ArduinoやRaspberry Piで使える高性能AI視覚センサー「HuskyLens」がKickstarterで人気を博している。 HuskyLensは、プロセッサーにマシンビジョン用SoC「Kendryte K210」を採用した画像認識カメラ。顔認識、物体認識、タグ認識、カラー認識、物体追跡、ライン追跡といった6種類のアルゴリズムが組み込まれている。複数のアルゴリズムを同時に実行でき、ArduinoやRaspberry Piなどのマイクロコンピューターと組み合わせて、自律走行ロボットやジェスチャー認識を活用したインタラクティブアート作品などのプロジェクトを作ることができる。 Kendryte K210は、RISC-Vアーキテクチャーを採用したCPU（400MHz、64ビット、デュアルコア）を持つSoCで、KPU（Knowledge Processing Unit）と呼ばれる畳み込み
マイクロソフト、「Raspberry Pi」など小型機器へのAI導入で新たな取り組み
Microsoftが、「Raspberry Pi」などの開発ボード向けに機械学習モデルを提供する「Embedded Learning Library」（ELL）をリリースした。 GitHubに公開されたELLの初期プレビュー版は、クラウドに接続しない機器に搭載される低性能のプロセッサ向けに、機械学習ソフトウェアを小型化するMicrosoftの取り組みの一環だ。 Microsoftがブログ記事で説明するように、Microsoft Researchラボのチームは現在、機械学習モデルの圧縮に取り組んでおり、パンくずほどの大きさしかないARM製プロセッサ「Cortex-M0」での稼働を実現させようとしている。 その目的は、脳インプラントなど、インターネットに接続されない機器向けに機械学習を推進することだ。Microsoftが「iPhone」向けカメラアプリ「Microsoft Pix」に導入した新
GitHub - DT42/BerryNet: Deep learning gateway on Raspberry Pi and other edge devices
This project turns edge devices such as Raspberry Pi into an intelligent gateway with deep learning running on it. No internet connection is required, everything is done locally on the edge device itself. Further, multiple edge devices can create a distributed AIoT network. At DT42, we believe that bringing deep learning to edge devices is the trend towards the future. It not only saves costs of d
Raspberry Turk
The Raspberry Turk is a robot that can play chess—it's entirely open source, based on Raspberry Pi, and inspired by the 18th century chess playing machine, the Mechanical Turk. Introduction The Raspberry Turk is a robot that can play chess. It is completely open source and the methods for building it are documented on this website. The project is written almost entirely in Python, runs on a Raspbe
Raspberry Pi 人工知能ツールをインストール【Python3】 - Qiita
Raspberry Piを利用して人工知能ツール（深層学習ライブラリ・自然言語処理ライブラリなど）を利用する手順をまとめてみます。 環境 RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4 Python 3.4.2 tensorflow-0.12.1 Keras-1.2.1 opencv-3.1.0 MeCab 0.996 mecab-ipadic-neologd gensim-0.13.4.1 Open JTalk Version 1.07 RaspbianとPython3系のインストール Raspbianの最新版を公式ページよりダウンロードしSDカードへ。Python3系は依存関係を簡単にする為apt-getを利用してインストールします。
グーグル、「Raspberry Pi」向けAIツールを提供へ
Googleは2017年内に、超小型コンピュータ「Raspberry Pi」向けに人工知能（AI）と機械学習ツールを提供する計画だ。 Raspberry Pi財団は、「2017年にはGoogleが颯爽と登場する予定だ。同社は開発者コミュニティーに対して素晴らしい計画を用意している」と発表した。 同財団によると、広告からクラウドコンピューティングまで幅広く手掛けるGoogleは、2017年に一連のスマートなツールを提供する予定だという。「Googleの一連のAIおよび機械学習技術によって、開発者はこれまで以上に強力なプロジェクトを構築できるようになるだろう」（同財団）。 Googleは、機械学習、モノのインターネット（IoT）、ウェアラブル、ロボティクス、ホームオートメーションといった多様な分野のツールを開発している。どのようなツールを提供すべきかを把握するため、Raspberry Piの愛
Raspberry Pi 深層学習でリアルタイム顔認識（Keras・Open CV） - Qiita
愛用のRaspberryPiが「赤りんご」と「青りんご」を見分けることができたので、同じ方法で「顔も見分けられるんじゃないだろうか？」と思い試してみました。 こんな感じ まずは「サミュエル・L・ジャクソン（のフィギュア）」から。確率90%以上で本人と判定させてみました。 続いて「ジョン・トラボルタ（のフィギュア）」。同じく確率90%以上で本人と判定させています。 顔の切り出しはOpenCVで行いました。 環境 パルプ・フィクション/ サミュエル・L・ジャクソン ジュールス・ウィンフィールド 13インチ トーキングフィギュア パルプ・フィクション/ ジョン・トラボルタ ビンセント・ベガ 13インチ トーキングフィギュア あとは前々回と同じです。 学習の流れ 学習方法はリンゴを見分けさせた方法と同じです。 Web上から画像をダウンロードし、OpenCVで顔を切り出す。 切り出した画像をNumP
Raspberry Pi 深層学習で「赤りんご」と「青りんご」を見分ける（Keras・Open CV） - Qiita
「赤りんご」と「青りんご」を見分けるだけの簡単なものですが、はじめて自分の用意した画像で深層学習をしてみました。 こんな感じ Deep Learning Apple Recognition - YouTube 「赤りんご」と「青りんご」を見分けます。 まずは「青りんご」から、確率91.4%と推測しました。 続いて「赤りんご」、確率91.1%と推測しています。 今回は推測結果が90%以上で「赤りんご」と「青りんご」を判定しています。りんごがない時に（例えば私の丸顔を写した場合）80%の推測がされた際は、判定結果が出ない様にしています。 環境 前回記事と同様です。 学習の流れ Web上から画像をダウンロードする ダウンロードした画像をNumPy配列にし、訓練データとテストデータに分ける 畳み込みニューラルネットワークで学習する OpenCVで撮影した画像をNumPy配列にし推測データとして使用
Raspberry Piで音声認識する人工知能を作ってみるという記事 | Physical Computingに挑戦！
Raspberry Piで音声認識する人工知能を作ってみるという記事を見つけたので、試してみたけどそもそもRaspberry Piにあまり慣れていないので、一回目はうまく動かせなかった。 今回、Raspberry Piで音声認識という記事を見つけたので、段階を追ってインストール＆設定することにした。 要素としては大きく分けて、次の6つ。 １．Raspberry PiへのOSのインストール＆設定 ２．マイクの設定 ３．サウンドの再生の設定 ４．Juliusのインストールと設定 ５．OpenJTalkのインストールと設定 ６．Ruby環境の準備 ７．Rubyでのプログラミング 使った機材は次の通り。 １．Raspberry Pi 2 Model B ２．BUFFALO エアーステーション USB2.0用 無線LAN子機 WLI-UC-GNM ３．SANWA SUPPLY MM-MCUSB16
Raspberry PI と Hubot で観葉植物の水やりを自動化する
Raspberry PI と Hubot を使って、Slack から観葉植物の水やりを実行できる装置を作りました。 材料 Raspberry Pi Type A 256MB GPIO 拡張ボード ジャンパワイヤ スピーカーケーブル エポキシ接着剤 灯油缶 アルミ線 S8050 トランジスタ (詰合せで購入) 灯油ポンプ チューブジョイント シリコンチューブ (4mm x 6mm) コルク栓 回路 灯油ポンプ に直接はんだ付けして、+- 極をスピーカーケーブルでブレッドボードに引っ張ってきて、Raspberry Pi から 5V 電源を供給します。 S8050 トランジスタにはそれぞれ、 E (エミッター): Raspberry Pi GND B (ベース): Raspberry Pi GPIO 0 C (コレクター): 灯油ポンプの - 極 が接続されています。 パイプの分配 植物への水の
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HUSKYLENS – An Easy-to-use, Powerful AI Camera by DFRobot — Kickstarter
Intel、「Alexa入ってる」スマートホーム開発キット 〜ラズパイと接続するスマートホーム機器開発ボード
GitHub - schollz/PIanoAI: Realtime piano learning and accompaniment from a Pi-powered AI 🎹
TensorFlow on Raspberry Pi3 - Qiita
GoogleがRaspberry PiにAIや機械学習の技術を提供へ。どんなツールを期待する？ https://t.co/MA1xF5Yw5D | おにの目にもまぶた