Wykrywanie Zapachów z Wykorzystaniem Sieci Neuronowych (DNN, TinyML, Edge Impulse, RNN)
Sztuczny Nos - Platforma Rozwoju AI Scientech 6205AIN (AI, IoT, Sensoryka, Czujniki)
Scientech 6205AIN to najnowocześniejszy system, który wykorzystuje moc głębokiego uczenia w aplikacjach do detekcji zapachu. Ta innowacyjna platforma łączy wszechstronność terminala WIO z mocą obliczeniową Raspberry Pi, tworząc potężne rozwiązanie obliczeniowe do analizy węchowej opartej na AI.
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.
- Sztuczny nos wyposażony w wielokanałowy czujnik gazu (detekcja etanolu C2H5OH, tlenku węgla, dwutlenku azotu NO2, lotnych związków organicznych VOC, amoniaku NH3 oraz jakości powietrza).
- Platforma do nauki, eksploracji
i rozwijania umiejętności AI - IoT. - Kolorowy wyświetlacz LCD.
- System operacyjny Linux.
- Interfejs wiersza poleceń.
- Działanie TinyML na mikroprocesorze.
- Gromadzenie danych do trenowania modelu.
- Proces trenowania modelu.
- Tworzenie biblioteki modeli.
- Sprzęt kompatybilny z oprogramowaniem Arduino.
- Łączność Wi-Fi dla interfejsu chmurowego.
- 2 gniazda DIN dla interfejsu czujnika.
- Łączność Ethernet dla dostępu do internetu.
- Potoki danych serwera i klienta.
- Działanie portów lokalnych.
- Kompaktowa, ergonomiczna konstrukcja.
- Gotowe opisy ćwiczeń
- Przyjazny dla użytkownika, intuicyjny system.
Interaktywna Platforma Rozwoju Technologii Sztucznej Inteligencji AI Scientech 6205AIN
Scientech 6205AIN Interactive AI Development Platform to innowacyjna platforma opracowana z wykorzystaniem terminala Wio i Raspberry Pi 5, zaprojektowana w celu usprawnienia procesu gromadzenia danych i tworzenia modeli dla aplikacji edge AI. Platforma umożliwia użytkownikom podłączanie różnych czujników do terminala Wio, który działa jako moduł akwizycji danych. Dane gromadzone są za pośrednictwem interfejsu wiersza poleceń (CLI) zainstalowanego na Raspberry Pi 5, co zapewnia wydajny i niezawodny transfer danych. Po zebraniu danych, Interaktywna Platforma Rozwoju AI automatycznie 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 przetwarzania brzegowego i sztucznej inteligencji. Dzięki platformie programistycznej budowanie inteligentnych responsywnych systemów staje się bardziej dostępne umożliwiając szybkie prototypowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.
Zakres Nauki:
- Wprowadzenie do przetwarzania brzegowego
- Tiny ML
- Głębokie uczenie
- Terminal Wio
- Sztuczna inteligencja
- Interfejs wiersza poleceń
- Wbudowany język C
- Wielokanałowy czujnik gazu
i głębokie uczenie maszynowe - Przegląd i reprezentacja sieci neuronowych
- Splotowe sieci neuronowe
- Rekurencyjne sieci neuronowe
- Funkcja aktywacji
- Funkcja straty
- Wielokanałowy czujnik gazu
- Czujnik CO, NO2, C2H5OH i LZO
- Tiny ML
- Terminal Wio
- Interfejs wiersza poleceń
- Wbudowany język C
- EDA
- Zapach
TinyML - Platforma Rozwoju Sztucznej Inteligencji (AI)
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.
Kluczowe cechy technologii TinyML:
- Zoptymalizowany 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, umożliwiając programistom integrację inteligentnych funkcji w urządzeniach o ograniczonych zasobach, bez konieczności stosowania wydajnych procesorów lub rozległych zasobów obliczeniowych.
Edge Impulse - Platforma Rozwoju Sztucznej Inteligencji (AI)
Edge Impulse to oparta na chmurze platforma uczenia maszynowego, zaprojektowana specjalnie do tworzenia i wdrażania modeli przetwarzania dźwięku, mowy i sygnałów z czujników. Umożliwia programistom tworzenie niestandardowych rozwiązań AI bez konieczności posiadania rozległej wiedzy z zakresu głębokiego uczenia.
Kluczowe cechy technologii Edge Impulse:
- Kompleksowy przepływ od gromadzenia danych do wdrożenia.
- Zoptymalizowany 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.
Edge Impulse upraszcza proces tworzenia wydajnych modeli uczenia maszynowego dla rzeczywistych aplikacji, udostępniając je programistom z różnych branż, od elektroniki użytkowej po przemysłowe urządzenia IoT.
Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN) - Platforma Rozwoju Sztucznej Inteligencji (AI)
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) to rodzaj sztucznych sieci neuronowych, które doskonale nadają się do modelowania złożonych sekwencji danych. Są szczególnie skuteczne w przetwarzaniu danych czasowych, takich jak tekst, mowa, wideo i szeregi czasowe.
Kluczowe cechy technologii RNN:
- Zdolność do utrzymywania stanu wewnętrznego i wykorzystywania tych informacji podczas prognozowania.
- Sekwencyjne przetwarzanie danych wejściowych.
- Pamięć poprzednich danych wejściowych w stanie ukrytym.
- Obsługa sekwencji wejściowych o zmiennej długości.
- RNN znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
- Rozpoznawanie i synteza mowy.
- Predykcja szeregów czasowych.
- Rozpoznawanie pisma ręcznego.
Rekurencyjne sieci neuronowe wykazały się niezwykłą wydajnością w zadaniach wymagających rozumienia i generowania danych sekwencyjnych, co czyni je kluczowymi komponentami wielu nowoczesnych systemów sztucznej inteligencji.
Prognozowanie Szeregów Czasowych - Platforma Rozwoju Sztucznej Inteligencji (AI)
Prognozowanie szeregów czasowych to technika statystyczna wykorzystywana do przewidywania przyszłych wartości na podstawie historycznych wzorców danych. Analizuje ona sekwencyjne punkty danych w czasie w celu identyfikacji trendów, sezonowości i anomalii.
Kluczowe aspekty technologii prognozowania szeregów czasowych:
- Prognozowanie przyszłych wartości w szeregach na podstawie obserwacji z przeszłości.
- Identyfikacja wzorców, takich jak trendy, cykle i wahania sezonowe.
- Obsługa brakujących danych i wartości odstających.
- Ocena dokładności prognoz za pomocą wskaźników takich jak średni błąd bezwzględny (MAE).
Prognozowanie szeregów czasowych znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w finansach, prognozowaniu pogody, prognozowaniu popytu i zarządzaniu urządzeniami IoT. Pomaga firmom podejmować świadome decyzje, dostarczając wglądu w przyszłe trendy i potencjalne rezultaty.
Stanowisko edukacyjne dostarczamy z opisami gotowych ćwiczeń.
Czas dostawy: ~ 8 tygodni.
Produkty Powiązane:
