Por fin ha llegado el nuevo modelo, la nueva bestia parda de la gama Raspberry. Hoy se ha anunciado de forma oficial la llegada de la nueva Raspberry Pi 5 que trae muchas novedades interesantes.
Por supuesto, nosotros aquí, en BricoGeek, no podemos perder la ocasión de hacer un análisis a fondo de la Raspberry Pi 5 para ver qué nos trae este nuevo modelo. Los modelos anteriores como la Raspberry Pi 4 se seguirán vendiendo, pero este nuevo modelo Raspberry Pi 5 promete un incremento de potencia significativa y alguna que otra sorpresa más que interesante que veremos en detalle a continuación.
¡Vamos al lío!
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Es posible montar un sistema de almacenamiento con 1 Petabyte de espacio? Y digo más, podrías montarlo y que funcione con una Raspberry Pi. Para que te hagas una idea de la monstruosa magnitud de almacenamiento que es eso, te diré que 1 Petabyte son un millón de Gigabytes (1015 bytes), y si lo pones en bytes y ceros, serían 1,000,000,000,000,000 de bytes, o mil discos duros de 1 Tb. Ahí es nada.
Éste increíble proyecto lo ha llevado a cabo Jeff Geerling y no ha sido un camino de rosas. Te lo explica todo en detalle en estos vídeos que te dejo abajo.
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Utilizar contenedores como Docker y Kubernetes ofrece un millón de ventajas en cuanto a infraestructura. Puedes hacerlo en tu PC de casa para probar cosas o en servidores de producción listos para escalar. Una manera de disponer de un potente sistema local para crear contenedores es un cluster con Raspberry Pi. Gracias al bajo precio de las placas Raspberry Pi con respecto a servidores más profesionales, el ahorro en coste es realmente importante. En el vídeo que te dejo a continuación, te explica en detalle cómo montar un completo cluster Kubernetes con Raspberry Pi.
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Rober Lucian Chiriac escribió un interesante artículo sobre la creación de un dispositivo casero que pueda reconocer y leer las matrículas de los vehículos. Utiliza una combinación de computación en el dispositivo y en la nube usando Amazon AWS para trabajar en tiempo real. El hardware para el proyecto se basa en una Raspberry Pi, una cámara, una antena 4G y una antena GPS. Todo guardado en una caja impresa en 3D. Utiliza varios modelos interesantes como Yolo3 para localizar la matrícula, CRAFT para recuperar letras y números, Keras-OCR y CRNN. Os dejo el vídeo demosntración sin desperdicio a continuación así como el enlace al vídeo original con el código fuente.
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¿Cuántas veces te has encontrado en la situación de tener en la cocina varios pepinos de distintos tamaños y liarte para clasificarlos de menor a mayor? Igual a tí no te ha pasado, pero una granja de pepinos de Japón ha intentado solucionar ese problema utilizando una Raspberry Pi junto a una webcam para analizar visualmente cada pepino y poder clasificarlos de manera eficiente.
Lo interesante es que han utilizado una combinación de OpenCV junto con la librería TensorFlow de Google para utilizar redes de neuronas en Google Cloud para entrenar un modelo de clasificación en la nube. Mediante una pequeña máquina casera con unos servos y una cinta transportadora, consigue una eficiencia teórica de más de 95% de acierto, aunque indican que debido a que el dataset es muy pequeño, se queda en poco más de 70% que aún así no está nada mal.
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