Dikkate Almanız Gereken Öne Çıkan Açık Kaynak AI Donanımları

Yapay zeka (AI), genellikle insan zekası gerektiren planlama, öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, bilgi temsili, algılama, hareket, manipülasyon ve hatta sosyal zeka ve yaratıcılık gibi görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar sistemi veya başka bir makinedir.

AI donanımının erişimini genişletmek için Seeed, AI donanımına odaklanan geniş bir seçim sunmaktadır. Bu, Makine Öğrenimi ve Bilgisayarla Görme, Edge Computing, Konuşma Tanıma & NLP ve Sinir Ağları Hızlandırma gibi alanlarda AIOT projeleri oluşturmayı mümkün kılmaktadır. İşte işlevine göre dikkatinizi çekebilecek bazı ekipmanlar:

Makine Öğrenimi

AI alanında geniş bir araştırma yelpazesi bulunmaktadır, bunların çoğu birbirini beslemekte ve tamamlamaktadır.

Şu anda bir yeniden doğuş yaşayan makine öğrenimi, bir bilgisayar sisteminin büyük miktarda veri ile beslenmesi ve ardından bu verileri belirli bir görevi yerine getirmek için öğrenmesi, örneğin konuşmayı anlama veya bir fotoğrafı etiketleme gibi, anlamına gelir.

By Nick Heath | 12 Şubat 2018 — 11:23 GMT (19:23 GMT+08:00)
Konu: Kurumsal AI ve ML Yönetimi

Makine öğrenimi, veri işleme, bilgisayarla görme, doğal dil işleme, biyometrik, arama motorları, tıbbi teşhis, kredi kartı dolandırıcılığı tespiti, menkul kıymetler piyasası analizi ve robotik gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Peki, bu tam olarak nedir?

• Makine öğrenimi, yapay zeka araştırma alanının bir parçasıdır, daha spesifik olarak, deneysel öğrenmede belirli algoritmaların performansını nasıl iyileştireceği ile ilgilidir.
• Makine öğrenimi, deneyim yoluyla otomatik olarak geliştirilebilen bilgisayar algoritmalarının incelenmesidir.
• Makine öğrenimi, verileri veya geçmiş deneyimleri kullanarak bilgisayar programlarının performans standartlarını optimize etme yöntemidir.

Bağlı cihazların patlayıcı büyümesi, gizlilik/gizlilik talebi, düşük gecikme süresi ve bant genişliği kısıtlamaları ile birleştiğinde, bulutta eğitilmiş AI modellerinin giderek daha fazla kenarda çalıştırılması gerekmektedir.
MAIX , AI’yi kenarda çalıştırmak için tasarlanmış Sipeed’in özel modülüdür. Buna AIoT diyoruz. Küçük bir fiziksel ve güç ayak izi ile yüksek performans sunarak, yüksek doğrulukta AI’nın kenarda dağıtımını mümkün kılar ve bunu herhangi bir IoT cihazına entegre edilebilecek rekabetçi bir fiyatla sağlar. Sipeed MAIX Coral kartına oldukça benzer, ancak daha düşük maliyetli ve daha az güç tüketir.

Seeed, Edge Computing için Grove HAT geliştirmektedir ve bu,  Sipeed MAIX-I modüle dayanmaktadır ve tahmine dayalı bakım, anomali tespiti, robotik ve daha birçok alanda daha fazla olasılığı mümkün kılmayı hedeflemektedir. 

NVIDIA Jetson Nano ile Makine Öğrenimi çalışmalarına başlamak için ideal bir yoldur.

NVIDIA® Jetson Nano™ Geliştirici Kiti, modern AI iş yüklerini benzeri görülmemiş bir boyut, güç ve maliyetle çalıştırmak için gereken hesaplama performansını sunar. Geliştiriciler, öğrenciler ve yapımcılar artık görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, segmentasyon ve konuşma işleme gibi uygulamalar için AI çerçevelerini ve modellerini çalıştırabilir. Daha fazla bilgi için NVIDIA Jetson Nano’nun resmi sayfasını ziyaret edin. 

Jetson Nano’nun Kutusundan Çıkartılması & İki Görüş Demo’sunun Hızlı Başlatılması içeriğimizi kontrol edin.

Google’dan Coral – AI makine öğrenimi için tasarlanmış başka bir popüler ekipman

Coral Geliştirici Kartı, eMMC, SOC, kablosuz radyo ve Google’ın Edge TPU içeren çıkarılabilir bir sistem-modül (SOM) ile donatılmış tek kartlı bir bilgisayardır. Hızlı cihaz içi makine öğrenimi çıkarımı gerektiren IoT cihazları ve diğer gömülü sistemler için mükemmeldir.

Geliştirici Kartı, küçük bir form faktöründe hızlandırılmış makine öğrenimi işlemleri için tek kartlı bir bilgisayar olarak veya yerleşik SOM için bir değerlendirme kiti olarak kullanılabilir. Geliştirici Kartı üzerindeki 40 mm × 48 mm SOM, hacimle temin edilebilir ve özel PCB donanımı ile ürünlere entegre etmek için karttan karta bağlantı elemanları kullanılarak birleştirilebilir.

SOM, NXP’nin iMX8M sistem-modülüne (SOC) dayanmaktadır, ancak benzersiz gücü Edge TPU yardımcı işlemcisinden gelmektedir. Edge TPU, Google tarafından tasarlanmış küçük bir ASIC’tir ve düşük güç maliyeti ile yüksek performanslı makine öğrenimi çıkarımı sağlar. Örneğin, MobileNet v2 gibi en son mobil görsel modelleri 100+ fps hızında, enerji verimli bir şekilde çalıştırabilir. 

Edge Computing

Edge computing hafıza ve hesaplama gücünü ihtiyaç duyulan yere daha yakın getirir.

Edge computing
Vikipedi, özgür ansiklopedi

Belirli kenar bilişim uygulamanız için geliştirme kartını seçin:

• Ağın ucunda verileri işleme ve analiz etme.
• Daha güvenli, gerçek zamanlı veri analizi ve akıllı işleme
• Tüm sistemin enerji tüketimini azaltma
• Veri entegrasyonu ve taşınma süresini azaltma.

Hikey970, 4 x Cortex A73 ve 4 x Cortex A53 ile güçlendirilmiş Kirin970 SOC tabanlı süper kenar AI hesaplama platformudur. Hikey970, 6GB LPDDR4 RAM, 64GB UFS depolama, Gigabit Ethernet, GPS, PCIE Gen2 ve CAN ile donatılmıştır. Dünyanın ilk özel NPU AI platformu olarak, Hikey970, Huawei HiAI hesaplama mimarisini ve CPU, GPU AI ve AI hızlandırması için özel olarak tasarlanmış Sinir İşleme Birimlerini destekleyen popüler sinir ağı çerçevelerini entegre eder. Ayrıca Huawei’nin HiAI SDK’sı ile birlikte gelir. Hikey 970, derin öğrenme, robotik, otomobiller ve akıllı şehirler gibi birçok uygulamada kullanılabilir.

Bilgisayarla Görme

Plug and AI düşünülerek tasarlanan Horned Sungem, geliştiricilerin, öğrencilerin, AI meraklılarının ve tutkunlarının kendi AI uygulamalarını kolayca oluşturmasına olanak tanıyan en basit AI cihazı olmayı hedefliyor. Derin öğrenme çerçevelerine veya karmaşık kütüphanelere bağımlılık olmadan, cihazınız HS’yi USB portuna takıp kısa bir kurulum scripti çalıştırdıktan sonra dünyayı görmeye ve anlamaya hazır olacaktır.

Konuşma Tanıma & NLP

Doğal Dil İşleme (NLP), dil anlayabilen sistemler oluşturmanın AI yöntemini ifade eder.

NLP, robotların verilen talimatları yerine getirmesi için akıllı sistemler oluştururken gereklidir.

ReSpeaker, etrafınızdaki dünyayı sadece sesinizi kullanarak canlandırmak için açık modüler bir ses arayüzüdür. Ev aletleri, bitkiler, ofis, internet bağlantılı cihazlar ve günlük yaşamınızdaki diğer şeylerle etkileşimde bulunun, konuşmanın gücüyle. ReSpeaker projesi, tamamen sesle etkinleştirilmiş cihazlar oluşturmak için donanım bileşenleri ve yazılım kütüphaneleri sağlar.

Aşağıdaki tabloda, belirli alan projeleriniz için en uygun geliştirme kartlarını, modülleri ve kitleri seçmenize yardımcı olmak amacıyla donanım spesifikasyonlarına ve özelliklerine odaklandık.

Grove sistemi için AI etkinleştirme devam ediyor!

Artık Grove.py Python kütüphanesini Coral Geliştirme Kartı ve NVIDIA Jetson Nano’yu destekleyecek şekilde güncelledik. Yeni kütüphanelerle 200’den fazla Grove modülünü basit ve kolay bir şekilde bağlayın.

İşte Coral Geliştirme Kartı ile bir yanıp sönen düğme demosu. Kod burada bulunabilir.

import time from grove.gpio 
import GPIO 
led = GPIO(12, GPIO.OUT) 
button = GPIO(22, GPIO.IN) 
while True:     
     if button.read():         
           led.write(1)     
     else:         
           led.write(0)     
     time.sleep(0.1)

Yakın gelecekte, Seeed, Google’ın Edge TPU’sunu kullanarak gerçek projeler için toplulukla birlikte Senaryo kitlerini de Grove sistemine dahil edecektir! Bizimle iletişimde kalın! Ne görmek istediğinizi forumda bize bildirin, elimizden gelenin en iyisini yapacağız!