Avance revolucionario: el aprendizaje automático en Raspberry Pi da un gran salto

Raspberry Pi es una pequeña pero capaz máquina, pero si estás interesado en desarrollar tus propias aplicaciones de aprendizaje automático integradas, el entrenamiento de modelos personalizados en esta plataforma ha sido históricamente complicado debido a la limitación de su potencia de procesamiento.

Pero las cosas acaban de dar un gran paso adelante. Ayer, Edge Impulse, la plataforma de desarrollo basada en la nube para el aprendizaje automático en dispositivos integrados, anunció su incursión en Linux embebido con soporte completo y oficial para Raspberry Pi 4. Como resultado, los usuarios ahora pueden cargar datos y entrenar sus propios algoritmos personalizados de aprendizaje automático en la nube, y luego implementarlos en su Raspberry Pi.

Nuevos SDKs para el desarrollo de software de aprendizaje automático en Raspberry Pi

A partir de esta semana, están disponibles cuatro nuevos kits de desarrollo de software (SDKs) de aprendizaje automático para Raspberry Pi, incluyendo C++, Go, Node.js y Python, lo que permite a los usuarios programar sus propias aplicaciones personalizadas para la inferencia. También se ha agregado soporte para la detección de objetos, lo que significa que los propietarios de Raspberry Pi pueden utilizar datos de la cámara capturados en su dispositivo para entrenar sus propios algoritmos de detección de objetos personalizados, en lugar de tener que depender de modelos de clasificación predefinidos.

Esto permitirá a los desarrolladores construir sus propias aplicaciones de visión por computadora, ya sea utilizando una cámara Raspberry Pi o conectando una cámara web a uno de los puertos USB de la Raspberry Pi 4. Edge Impulse demostró las nuevas capacidades de aprendizaje automático en un video que mostraba a uno de sus ingenieros construyendo un sistema capaz de reconocer múltiples objetos a través de una cámara desde cero, antes de implementarlo en una Raspberry Pi.

Recopilación de datos desde diferentes sensores

Además de recopilar datos de una cámara o micrófono, los nuevos SDKs permiten a los usuarios capturar datos de cualquier otro tipo de sensor que se pueda conectar a Raspberry Pi, incluyendo acelerómetros, magnetómetros, sensores de movimiento, sensores de humedad y temperatura, y muchos más.

Alasdair Allan, gerente de documentación técnica de Raspberry Pi, dijo que si bien las métricas de rendimiento para Edge Impulse eran "prometedoras", aún quedaban un poco por debajo de las que habían obtenido utilizando el framework TensorFlow Lite de Google, que también permite a los usuarios construir modelos de aprendizaje automático para tareas de aprendizaje profundo, como reconocimiento de imágenes y de voz, en la Raspberry Pi.

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Sin embargo, Allan señaló que la gran variedad de tipos de datos y casos de uso para aplicaciones de aprendizaje automático hacía "muy difícil" comparar el rendimiento entre modelos incluso muy similares.

Añadió: "El nuevo anuncio de Edge Impulse ofrece dos cosas muy importantes: una plataforma integral para recopilar datos, entrenar modelos y luego implementar estos modelos personalizados en la Raspberry Pi, junto con una capa de abstracción.

"Cada vez más, vemos el aprendizaje profundo incorporándose al software como parte de una tendencia general hacia el aumento de la abstracción, a veces llamado litificación del software. Esto suena intimidante, pero significa que todos podemos hacer más con menos esfuerzo. Y eso no es algo malo en absoluto".

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