Raspberry Pi es conocida por ser una serie de pequeñas computadoras de placa única que inicialmente tenía como objetivo fomentar la enseñanza de la informática básica en las escuelas. Con el tiempo, ha ganado popularidad en diversos campos como la robótica, domótica y automatización industrial, gracias a su bajo costo, modularidad, diseño abierto y compatibilidad con estándares como HDMI y USB.
Y ahora, con la creciente tendencia de la Inteligencia Artificial (IA), Raspberry Pi ha anunciado el lanzamiento de un kit de IA completo. Él anunció se realizó mediante una publicación de blog y se menciona que kit incluye el software de la cámara de Raspberry Pi y permitirá ejecutar aplicaciones basadas en IA, como chatbots, de manera nativa.
Si alguna vez has querido experimentar con el mundo de las redes neuronales, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en tu Raspberry Pi 5, tenemos el producto perfecto para ti: el Raspberry Pi AI Kit . Desarrollado en colaboración con Hailo , el kit de IA ofrece una forma accesible de integrar inferencia local, de alto rendimiento y de bajo consumo en una amplia variedad de aplicaciones. Está disponible hoy en nuestra red de revendedores aprobados de Raspberry Pi, a un precio de solo $70.
Desata el poder de la IA con el nuevo kit de Raspberry Pi
El nuevo kit de IA está diseñado para instalarse en la Raspberry Pi 5, convirtiéndola en una herramienta lista para las tareas de IA. Ofrece compatibilidad con cámaras propias y de terceros para aplicaciones de visión, permitiendo ejecutar múltiples redes neuronales con alimentaciones de cámara única y doble. Esto simplifica la integración del marco de IA con el subsistema de la cámara, superando uno de los mayores desafíos en aplicaciones de visión del mundo real. Aunque también podría usarse para aplicaciones de IA sin visión, el enfoque principal del sistema está en la visión por el momento.
Se menciona que uno de los desafíos principales al crear aplicaciones de visión basadas en IA en entornos reales es la complejidad del software necesario para integrar el subsistema de la cámara en el marco de la IA. Es por ello que Raspberry Pi ha simplificado este proceso al máximo.
Ahora, el conjunto de aplicaciones de cámara rpicam-apps cuenta con un modelo de posprocesamiento que permite integrar la inferencia de redes neuronales en tiempo real en la canalización de la cámara. Gracias a las bibliotecas de posprocesamiento Hailo preinstaladas, es posible crear aplicaciones avanzadas impulsadas por IA en solo unos pocos cientos de líneas de código en C++ y se menciona que próximamente, se seguirán niveles similares de integración en el marco Picamera2.
El kit Raspberry Pi AI incluye el M.2 HAT+ preensamblado con el módulo acelerador Hailo-8L AI. Al instalarlo en una Raspberry Pi 5, el kit permite crear rápidamente aplicaciones complejas de visión artificial, funcionando en tiempo real, con baja latencia y consumo de energía reducido.
Las redes neuronales de última generación para detección de objetos, segmentación semántica, estimación de poses y seguimiento facial (entre otros) se ejecutan completamente en el coprocesador Hailo-8L, liberando así al procesador de la Raspberry Pi 5 para otras tareas.
De las principales características del kit de IA Raspberry Pi que se mencionan son las siguientes:
- Rendimiento de inferencia de 13 teraoperaciones por segundo (TOPS).
- Conexión PCIe 3.0 de un solo carril que opera a 8 Gbps.
- Integración completa con el subsistema de software de imágenes de Raspberry Pi.
- Compatibilidad con cámaras propias o de terceros.
- Planificación eficiente del hardware de aceleración: permite ejecutar múltiples redes neuronales en una sola cámara o redes neuronales únicas/múltiples con dos cámaras simultáneamente.
En cuanto a la instalación del software, se menciona que es muy sencilla y basta con instalar algunos paquetes a través de apt, reiniciar, y estará listo para probar algunas demostraciones de IA en unos minutos. Las instrucciones detalladas se encuentran en la guía de introducción.
Finalmente si estás interesado en poder conocer más al respecto, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.
Fuente: desdelinux
