La potencia y flexibilidad de Node-Red está más que clara y si todavía no conoces el sistema, te recomiendo encarecidamente que te pongas a ello. Node-Red permite crear una gran variedad de aplicaciones mediante bloques con una mínima o nula programación. Cada bloque tiene una funcionalidad y con eso, te permite ampliar sus funcionalidades casi hasta el infinito.
Una funcionalidad muy interesante es utilizar TensorFlow, la librería que permite crear modelos de Machine Learning así poder por ejemplo reconocer todo tipo de objetos y actuar en consecuencia. Esto lo podrás utilizar tanto en una Raspberry Pi o incluso en una NVIDIA Jetson Nano. En el vídeo que te dejo a continuación, podrás ver en detalle cómo se instala y sobre todo cómo se utiliza dentro de Node-Red.
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La Raspberry Pi 4 es una placa muy interesante y sobre todo potente. Con ella se pueden haces cosas muy chulas como por ejemplo detección de objetos usando la popular librería TensorFlow Lite y con tan solo conectar la cámara para Raspberry Pi. En el siguiente ejemplo que te dejo a continuación podrás aprender a instalar el lenguaje Python con la framework TensorFlow Lite desde cero. Se utiliza una red llama SSD MobileNet V2 junto con un conjunto de datos Berkely Deep Drive (BBD100K).
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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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