Publicado por Oscar Gonzalez
en Arduino
el 25/11/2020
Cuando hablamos de Machine Learning o AI, lo normal es utilizar ordenadores, computación en Cloud o grandes procesadores, pero también puedes adentrarte en el aprendizaje de máquinas con una placa Arduino. En los últimos años han aparecido en la familia Arduino varios modelos interesantes para eso y una de ellas es la Arduino Nano 33 BLE, que tiene un microcontrolador ARM bastante potente y que permite hacer cosas muy interesantes. Con la ayuda de TensorFlowLite para Arduino, podemos hacer cosas bastante chulas como reconocer patrones de movimientos usando los sensores incorporados, o incluso reconocer sencillas palabras de voz utilizando un micrófono digital externo. En la web de Arduino hay una completa guía para iniciarse en el mundillo y aprender a crear proyectos inteligentes que puedan aprender en cierta manera.
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Creo que a todo el mundo que le guste crear y cacharrear le gustan los LEGO. El sueño de todo niño es tener cubos gigantes llenos de diferentes piezas de LEGO, pero uno de los mayores problemas que todos nos hemos encontrado es la organización de los diferentes tipos de piezas. Daniel West ha estado trabajando durante dos años para crear una máquina que es capaz de clasificar cualquier pieza de LEGO y para eso ha utilizado una red neuronal entrenada para reconocer cualquier pieza. Por supuesto l parte mecánica también tiene su dificultad y no puede ser menospreciada. Es muy interesante conocer el sistema que ha utilizado para entrenar la red de neuronas ya que en principio pensó en generar en 3D todas las piezas pero no ha funcionado, al final se decantó por una solución mucho más elegante y que puedes ver en el vídeo que te dejo a continuación...
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La detección de caras está a la orden del día y tiene multitud de aplicaciones. Se puede implementar una detección de caras fácilmente con JavaScript en pocas líneas de código utilizando la librería FaceAPI basada en Tensorflow. Incluso nos permite, además de la detección de las caras, de reconocer el estado de ánimo o la edad del sujeto. Parar estar ejecutado directamente sobre un navegador web, la velocidad de ejecución es más que aceptable.
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He publicado aquí bastantes veces todo tipo de aplicaciones donde se aplica machine vision (reconocimiento de imagen) y sigue siendo un tema candente lleno de posibilidades. A continuación te dejo un vídeo tutorial muy completo que explica como reconocer diferentes objetos utilizando la librería de Machine Learning TensorFlow y OpenCV. Además, el ejemplo puede quedar muy apañado ya que se monta todo en una Raspberry Pi con su cámara para Raspberry.
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Publicado por Oscar Gonzalez
en Robótica
el 01/06/2018
JeVois es el nombre de una interesante cámara miniatura orientada a proyectos de Machine Vision con Deep Learning que se puede utilizar fácilmente en todo tipo de proyectos incluyendo robots. Dentro esconde un potente procesador de imágenes que basado en el Allwinner A33 quad core ARM Cortex A7 que usa diferentes modelos de Deep Learning. Dispone de un framework para poder programarla con Python y OpenCV pero aún así por defecto es capaz de reconocer 1000 objetos diferentes usando TensorFlow aunque también puedes utilizar Darknet YOLO, Eye Tracking, navegación autónoma para modelos RC, reconocimiento de objetos o incluso detección de "cosas interesantes" al igual que el ojo humano. Es capaz de realizar todas esas operaciones a un frame rate muy algo por encima de los 60fps y además las puedes utilizar, junto con todas las funcionalidades indicadas como cámara USB. Lo mejor de todo es que tiene un precio que ronda tan solo los 60 dólares. Están saliendo dispositivos muy interesantes en la actualidad y seguro seguiremos viendo ésta tendencia en el futuro.
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