Diagnostyka Ruchu Maszyn z Wykorzystaniem Rekurencyjnych Sieci Neuronowych
Platforma Edukacyjna Oparta na Sztucznej Inteligencji, Scientech 6205AISM
Interaktywna Platforma do Rozwijania Sztucznej Inteligencji Scientech 6205AISM to innowacyjna platforma opracowana z wykorzystaniem Seeed Studio Wio Terminal, Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2 i Raspberry Pi 5 zaprojektowana w celu usprawnienia procesu zbierania danych i tworzenia modeli dla aplikacji Edge AI. Platforma umożliwia użytkownikom podłączanie różnych czujników do Wio Terminal i korzystanie z wbudowanych czujników Arduino Nano 33 BLE Sense Rev2, który działa jako moduł akwizycji danych. Dane są gromadzone za pośrednictwem interfejsu wiersza poleceń (CLI) zainstalowanego na Raspberry Pi 5, co zapewnia wydajny i niezawodny transfer danych.
Po zebraniu danych, Scientech 6205AISM przesyła je do Edge Impulse Studio, gdzie użytkownicy mogą łatwo tworzyć i trenować modele uczenia maszynowego dostosowane do ich specyficznych potrzeb. Płynna integracja sprzętu i oprogramowania w ramach platformy programistycznej czyni ją potężnym narzędziem dla programistów IoT, edukatorów i badaczy, którzy chcą wykorzystać potencjał edge computing i AI. Dzięki platformie programistycznej budowanie inteligentnych, responsywnych systemów staje się bardziej dostępne, umożliwiając szybkie prototypowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Scientech 6205AISM to nowoczesna platforma dydaktyczna która łączy technologię głębokiego uczenia ze strumieniem danych z czujników zapewniając kompleksowy wgląd w stan techniczny maszyny oraz analizę wzorców jej ruchu. Algorytm wykorzystuje mikrofon do rejestrowania subtelnych sygnałów dźwiękowych wskazujących na potencjalne usterki lub anomalie w pracy maszyny. Stanowisko jest wyposażone w 6-osiowy akcelerometr i żyroskop do śledzenia złożonych wzorców ruchu i wibracji występujących podczas pracy maszyny. Dzięki zastosowaniu modeli głębokiego uczenia do analizy danych z czujników użytkownik może określić potrzeby w zakresie konserwacji predykcyjnej danej maszyny. System może generować alerty w czasie rzeczywistym w celu wykonywania proaktywnej konserwacji.
Wraz z pojawieniem się głębokich sieci neuronowych (DNN), które przewyższają ludzi w wielu zadaniach poznawczych dziedzina sztucznej inteligencji (AI) odnotowała ogromny rozwój w ostatnich latach. Algorytmiczna przewaga DNN wiąże się z ekstremalnie wysokimi kosztami obliczeniowymi i pamięciowymi, co stanowi poważne wyzwanie dla tych platform sprzętowych. To ograniczenie doprowadziło do rozwoju wyspecjalizowanych rozwiązań sprzętowych i programowych, zaprojektowanych w celu pokonania tych ograniczeń, umożliwiając zastosowanie technologii AI w środowiskach o ograniczonych zasobach.
- Platforma do nauki, eksploracji i rozwoju technologii AI
- w zakresie umiejętności związanych z produktami IoT.
- Kolorowy wyświetlacz LCD.
- System operacyjny Linux.
- Interfejs wiersza poleceń.
- Zastosowania TinyML (podzbiór uczenia maszynowego skoncentrowany na wdrażaniu modeli w mikrokontrolerach i innych urządzeniach brzegowych o niskim poborze mocy) na mikroprocesorach.
- Gromadzenie danych do trenowania modeli AI.
- Proces trenowania i tworzenia bibliotek dla modeli AI.
- 6-osiowy akcelerometr, żyroskop i mikrofon.
- Sprzęt kompatybilny z oprogramowaniem Arduino.
- Łączność Wi-Fi dla interfejsu sieciowego.
- 2 gniazda DIN dla interfejsu czujników.
- Łączność Ethernet dla dostępu do internetu.
- Potok danych serwera i klienta.
- Działanie portów lokalnych.
- Kompaktowa, ergonomiczna konstrukcja.
- Propozycje gotowych ćwiczeń.
- Intuicyjny, przyjazny dla użytkownika system.
Zagadnienia Dydaktyczne:
- Rejestracja danych - konfiguracja sterownika,
- Konfiguracja darmowego konta Edge Impulse, terminal Wio,
- Edge Impulse - konfiguracja modelu ruchu,
- Edge Impulse - rozwój modelu analizy (konserwacji) predykcyjnej,
- Wprowadzenie do Edge Computing, algorytmy Tiny ML,
- Interfejs wiersza poleceń, Embedded C,
- Przegląd i demonstracja działania sieci neuronowych,
- Uczenie maszynowe (Machine Learning) - głębokie uczenie (Deep Learning).
Uczenie Maszynowe - Platforma Edukacyjna Oparta na Sztucznej Inteligencji
Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który koncentruje się na opracowywaniu algorytmów i modeli statystycznych, które umożliwiają komputerom wykonywanie określonych zadań bez konieczności programowania. Pozwala ono systemom na poprawę wydajności w danym zadaniu poprzez doświadczenie i analizę danych.
- Rozpoznawanie wzorców i ich przewidywanie
- Automatyczne uczenie się na podstawie zebranych danych
- Zwiększanie precyzji w funkcji czasu
- Zastosowania w przetwarzaniu języka naturalnego, rozpoznawaniu obrazów, analityce predykcyjnej i innych pionierskich dziedzinach
Uczenie maszynowe umożliwia komputerom uczenie się na podstawie zbieranych doświadczeń, umożliwiając autonomiczne adaptowanie się i doskonalenie stosowanych rozwiązań. Rewolucjonizuje ono wiele obszarów poprzez proces dedukcji z ogromnych ilości danych oraz automatyzację złożonych procesów decyzyjnych.
TinyML - Platforma Edukacyjna Oparta na Sztucznej Inteligencji
TinyML to gałąź uczenia maszynowego skupiająca się na tworzeniu i wdrażaniu modeli AI na energooszczędnych mikrokontrolerach o niewielkich rozmiarach. Umożliwia ona wykonywanie zadań uczenia maszynowego na urządzeniach o ograniczonych zasobach, takich jak płytki Arduino, moduły ESP32 lub inne urządzenia brzegowe o ograniczonych zasobach.
- Optymailzacja pod kątem wydajności pamięci i niskiego zużycia energii
- Umożliwia przetwarzanie w czasie rzeczywistym na mikrokontrolerach
- Obsługuje różne aplikacje, takie jak rozpoznawanie gestów, klasyfikacja dźwięku i analiza danych z czujników
- Wykorzystuje specjalistyczne struktury (framework) i kompilatory przeznaczone dla systemów wbudowanych
TinyML wypełnia lukę między tradycyjnym programowaniem mikrokontrolerów a zaawansowanymi możliwościami AI.
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) - Platforma Edukacyjna Oparta na Sztucznej Inteligencji
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to rodzaj sztucznej sieci neuronowej, która doskonale nadaje się do modelowania złożonych sekwencji danych. Są one szczególnie skuteczne w obsłudze danych czasowych, takich jak tekst, mowa, wideo i szeregi czasowe.
- Zdolność do utrzymywania stanu wewnętrznego i wykorzystywania tych informacji podczas prognozowania
- Sekwencyjne przetwarzanie danych wejściowych
- Pamięć poprzednich danych wejściowych w stanie ukrytym
- Predykcja szeregów czasowych
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) wykazały się niezwykłą wydajnością w zadaniach wymagających zrozumienia i generowania danych sekwencyjnych, co czyni je kluczowymi komponentami wielu nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji.
Edge Impulse - Platforma Edukacyjna Oparta na Sztucznej Inteligencji
Edge Impulse to oparta na chmurze platforma uczenia maszynowego, zaprojektowana specjalnie do tworzenia i wdrażania modeli przetwarzania dźwięku, mowy i sygnałów z czujników. Umożliwia ona programistom tworzenie niestandardowych rozwiązań AI bez konieczności posiadania rozległej wiedzy z zakresu głębokiego uczenia.
- Kompleksowy przepływ pracy od gromadzenia danych do wdrożenia
- Optymalizacja pod kątem urządzeń brzegowych o ograniczonych zasobach
- Obsługa różnych platform sprzętowych i struktur (framework)
- Narzędzia do współpracy w czasie rzeczywistym dla zespołów
- Obszerna biblioteka wstępnie wytrenowanych modeli i samouczków
Stanowisko edukacyjne dostarczamy z opisami gotowych ćwiczeń.
Czas dostawy: ~ 8 tygodni.
Produkty Powiązane:
