2022 Topluluk Projeleri Koleksiyonu Seeed Studio XIAO Serisi

İyi Haberler! Artık XIAO RP2040, Seeed Studio XIAO ve XIAO SAMD21 için ücretsiz kargo sağlıyoruz!

Seeed Studio XIAO, güçlü ve popüler çiplerle desteklenen parmak boyutunda geliştirme kartları serisidir. Bu çipler arasında SAMD21, RP2040, nRF52840 ve ESP32C3 bulunmaktadır. Kompakt tasarımı, onu küçük ve esnek giyilebilir cihazlar, IoT/TinyML AI uygulamaları ve Mikro klavye projeleri için uygun hale getirir. Ayrıca, tüm SMD bileşenleri kartın aynı tarafına yerleştirildiği için tasarımcılar XIAO’yu kendi kartlarına hızlı bir şekilde entegre edebilirler. Bu sayede dLog UV ve hava durumu verilerini bir SD karta kaydedip bir Edge Impulse modelini eğitebilirler. Ardından, bir Android uygulaması aracılığıyla BLE üzerinden güneş hasarı hakkında bilgi almak için çalıştırabilirler.

Çıkışından bu yana, birçok harika ve değerli projeye uygulanmış ve topluluğu daha yaratıcı projeler oluşturmaya teşvik etmiştir. Bu blogda, bu projeleri tekrar gözden geçirerek yaratıcılık kıvılcımlarını ateşlemeyi amaçlıyoruz.

IoT/TinyML AI uygulamaları

TinyML Kolaylaştırıldı: Anomali Tespiti ve Hareket Sınıflandırması – Marcelo Rovai

Makine öğrenimi algoritmaları, çok az enerji kullanarak mikrodenetleyiciler ve sensörler üzerinde çalışabilir ve şu anda göz ardı ettiğimiz sensör verilerinin çok daha fazlasını yorumlayabilir. Bu, fiziksel dünyanın hemen yanında makine zekasını mümkün kılan yeni bir teknoloji olan TinyML’dir. Marcelo, TinyML’nin toplumun genel yararı için birçok heyecan verici uygulaması olabileceğine inanıyor.

Seeed XIAO BLE Sense, dev bir küçük cihazdır! Güçlü, güvenilir, pahalı değil, düşük güç tüketimli ve en yaygın gömülü makine öğrenimi uygulamalarında kullanılmak üzere uygun sensörlere sahiptir.

Marcelo tarafından

Bu projede, Marcelo bir TinyML Hareket Sınıflandırma modelini eğitiyor ve bunu ulaşımda gerçek yaşam uygulamalarıyla bağlıyor. Farklı hareket durumları ve yönleri, paletlerin nerede olabileceğini yansıtabilir. XIAO BLE Sense üzerindeki ivmeölçer ve jiroskop, verileri toplamakta yardımcı olabilir ve ardından Marcelo bu verilere dayanarak dört durumu sınıflandırır:

Deniz (botlardaki paletler)
Karasal (kamyon veya trende paletler)
Asansör (paletlerin Fork-Lift tarafından taşınması)
Boşta (depo evlerindeki paletler)

TinyML Kolaylaştırıldı: Ses Sınıflandırması (KWS) – MJRoBot (Marcelo Rovai)

Bu eğitimde, Marcelo, sağlam ve hala çok küçük bir cihaz olan Seed XIAO BLE Sense üzerinde Gömülü Makine Öğrenimini, kısaca TinyML’yi keşfetti. Cihazı kurup test etmenin yanı sıra, yerleşik ivmeölçerden gelen gerçek veri sinyalleri kullanarak hareket sınıflandırmasını da inceledi. Ses sınıflandırmak için aynı XIAO BLE Sense’i kullanarak, özellikle “Anahtar Kelime Tespiti” (KWS) olarak çalıştı. KWS, tipik bir TinyML uygulaması ve bir sesli asistanın önemli bir parçasıdır.

XIAO BLE Sense ve Edge Impulse Kullanarak Evcil Hayvan Aktivite Takibi – Mithun Das

İnsanların tüm fitness takip cihazlarına sahip olması neden? Evcil hayvanlarımızın aktif kalması için daha fazlasına ihtiyacı var. Bir tinyML modeli, XIAO BLE Sense’deki 6 eksenli IMU’dan toplanan verilere dayanarak evcil hayvanlarımızın aktivitelerini tahmin eder. Evcil hayvanlarımızın dinlenme, yürüme ve koşma gibi aktiviteleri telefon aracılığıyla izlenebilir. Eşlik eden mobil uygulama, cihazla Bluetooth üzerinden bağlanır ve XIAO BLE SENSE her dakika tahmin verilerini gönderir. Veriler mobil yerel depolamada saklanır ve anlamlı içgörüler sağlamak için grafiklerde gösterilir.

Asansörlerde ML Anomali Tespiti – Edge Impulse ve Notecard ile – Ivan Arakistain

Ticari asansör güvenilirliği, bir binadan insanların ve ürünlerin akışında önemli bir faktördür. Yetersiz bakım yapılan asansörler, kamu güvenliğini, verimliliği, enerji tüketimini ve yaşam kalitesini olumsuz etkiler. Çalışmayan asansörler, engelli bireyler ve yaşlılar üzerinde de olumsuz etki yapar. XIAO BLE SENSE ve diğer IoT cihazlarını öngörücü bakım için kullanarak, işletmeler asansör performansını sürekli hale getirerek kesinti süresini azaltabilir ve maliyetli onarımlardan tasarruf edebilirler.

Seeed XIAO ile TinyML – Bölüm 1 ve 2 – Jim Bennett

Yapay zeka artık bulutta sıkışıp kalmadı. Güçlü GPU’lara sahip bilgisayarlara güvenmek yerine, son birkaç yıl içinde AI, mikrodenetleyiciler üzerinde çalışabilen TinyML sayesinde küçük cihazlara taşındı. Sesle kontrol edilen akıllı hoparlörlerden fitness takip cihazlarına kadar, etrafınızdaki cihazların bir kısmı zaten bunu kullanıyor olabilir.

Bu iki bölümlük gösteride, Jim TinyML ile pratik yaparak, Seeed stüdyolarından gelen Seeed XIAO BLE mikrodenetleyicisi kullanarak kürek çekme ve koşmayı ayırt edebilen bir fitness takip cihazı inşa ediyor. Bu modellerin eğitimi ve dağıtımı oldukça karmaşık, bu yüzden Jim, eğitim verilerini yakalamak ve TinyML modelleri oluşturmak için bir çevrimiçi araç olan Edge Impulse’tan yardım alıyor.

Jim modeli oluşturduğunda, bunu VS Code ve mikrodenetleyici geliştirme için VS Code’a bir eklenti olan PlatformIO kullanarak cihazına dağıtacak. Oradan, düşük güç tüketimli fitness takip cihazları oluşturmanın karmaşıklıklarından biri olan bağlantı ile ilgilenecek. Birçok fitness takip cihazı, bir telefon uygulamasıyla senkronize olmak için Bluetooth kullanır, bu yüzden Jim bu yolu seçecek ve mobil uygulamadan Azure IoT Central’a fitness verilerini senkronize edecek.

XIAO BLE Sense üzerinde Edge Impulse jest tanıma demosu cnxlinux tarafından

Giyilebilir Cihazlar

XIAO BLE Sense ile Güçlendirilmiş 3D Baskılı IcosaLEDron Jason Coon tarafından

Jason, 3D baskılı IcosaLEDron’un içine bir XIAO BLE Sense ve pil yerleştiriyor. Yaw, pitch ve roll ölçmek için 6 eksenli ivmeölçer (IMU) kullandığım Fibonacci64 Nano yapımında kullandığım aynı kodu çalıştırıyor.

Potansiyel Güneş Hasarını Tespit Eden BLE AI Destekli Akıllı Saat Kutluhan Aktar tarafından

Bir SD karta UV ve hava durumu verilerini kaydedin ve bir Edge Impulse modeli eğitin. Ardından, bir Android uygulaması aracılığıyla BLE üzerinden güneş hasarı hakkında bilgi almak için çalıştırın.