5 Proyectos IA Fáciles en Raspberry Pi para Principiantes

Todo el mundo está hablando sobre la IA en estos días, y la empresa Raspberry Pi ha lanzado recientemente varios productos para capitalizar la tendencia. Estoy seguro de que a ti también te interesa esta área. Pero ¿qué puedes hacer para empezar con Raspberry Pi y la IA? Permíteme darte algunas ideas.

Muchos proyectos para Raspberry Pi pueden beneficiarse del uso de herramientas como Open Voice OS, OpenCV y TensorFlow para agregar capacidades de IA. También hay varios accesorios de hardware que se pueden usar con Raspberry Pi para ir aún más lejos.

En esta guía, me emociona compartir 5 proyectos de IA fáciles para principiantes con tu Raspberry Pi. ¡No se necesita programación avanzada ni diseño de algoritmos de IA! Si estás ansioso por comenzar tu primer proyecto de IA en Raspberry Pi, ¡vamos a hacerlo!

Convertir tu Raspberry Pi en ChatGPT

ChatGPT es una herramienta maravillosa. Puedes hablarle y te responderá de una manera muy parecida a la humana. Puede contarte chistes, escribir un poema o redactar un ensayo completo. Incluso puede buscar en Internet para proporcionarte respuestas a tus consultas, como si estuvieras hablando con un amigo.

ChatGPT es un modelo de lenguaje grande (LLM) desarrollado por OpenAI. Un LLM es un algoritmo de Inteligencia Artificial que puede entender el habla humana. Estos modelos se entrenan con grandes cantidades de datos de texto para aprender patrones, gramática, hechos e incluso cierto nivel de razonamiento.

Entrenar un LLM desde cero es una tarea desalentadora que requiere un conocimiento profundo de la teoría de Inteligencia Artificial, hardware potente y un gran conjunto de datos.

Pero ¿sabías que puedes ejecutar ChatGPT nativamente en tu Raspberry Pi, ejecutando solo un puñado de comandos y que puede funcionar localmente, incluso, sin conectividad a Internet?

Hay dos maneras de hacerlo:

Usando OpenAI API

El método más sencillo para ejecutar ChatGPT en tu Raspberry Pi es usar las llaves oficiales de Open AI API. Con este método, puedes enviar comandos a ChatGPT en el servidor de Open AI y obtener la respuesta.

Aunque es un método más sencillo de implementar y no requiere que proceses recursos, necesitas una cuenta de pago en Open AI y pagarles por cada llamada que realices a su API.

Otra desventaja de este método es que siempre necesitas una conexión a Internet activa.

Usar Llama.cpp para ejecutar LLM localmente

Por suerte, Georgi Gerganov desarrolló una alternativa de código abierto. Llama.cpp puede ejecutar LLM localmente en tu Raspberry Pi. Varios LLM son compatibles con este método. Puedes encontrar más detalles en su página oficial de GitHub.

Las principales ventajas de este método son que no hay requisitos de pago o suscripción, y puedes ejecutar el modelo completo localmente sin una conexión a Internet.

Sin embargo, ejecutar estos modelos requiere un gran poder de procesamiento y RAM. Para un mejor rendimiento, se recomienda que tengas al menos una Raspberry Pi 5 con 8GB de RAM, y también podrías considerar obtener el Raspberry Pi AI Kit.

Tutoriales relacionados:

• Cómo convertir tu Raspberry Pi en un pequeño ChatGPT usando Llama.cpp
• Tutorial de inicio rápido de Open AI

Crear tu propio Jarvis/ asistente de voz de IA

Los asistentes de voz de IA como Alexa y Siri pueden ser increíblemente útiles, particularmente cuando se combinan con hardware específico como altavoces inteligentes. Pueden realizar una amplia gama de tareas similares a ChatGPT. Además del factor genial, tienen el beneficio adicional de responder a comandos de voz en lugar de requerir que escribas todo.

¿Alguna vez has visto la película de Iron Man y te has preguntado si podrías crear un asistente de voz IA como Jarvis?

Resulta que no es muy difícil, y hay algunas maneras de hacerlo.

Usar LLM junto con software de texto a voz

Uno de los métodos más sencillos combina los grandes modelos de lenguaje, de los que hablamos anteriormente, con software de reconocimiento de voz y texto a voz.

Mozilla Deepspeech es un potente software de reconocimiento de voz offline, que puede transcribir fácilmente audio desde tu micrófono y convertirlo en texto. Los detalles sobre este proyecto se pueden encontrar en su repositorio GitHub oficial.

De manera similar, puedes utilizar Piper para la conversión de texto a voz. Piper es un motor de conversión de texto a voz de código abierto y sin conexión, optimizado para Raspberry Pi. Los detalles sobre este proyecto se pueden encontrar en su repositorio de GitHub.

Combinar estas tres herramientas de IA te permite crear tu propio asistente de voz IA al estilo de Jarvis.

Uso de asistentes de IA preconstruidos

Si no quieres construir un asistente de IA desde cero, puedes utilizar software de asistente de IA preconstruido, como Open Voice OS, que funciona de manera nativa en tu Raspberry Pi.

Open Voice OS es una herramienta de IA de código abierto que puede convertir tu Raspberry Pi en un Jarvis de la vida real. Actualmente es experimental, y no hay una versión estable disponible.

La instalación de Open Voice OS es extremadamente sencilla. Archivos de imagen pre-hechos están disponibles para Raspberry Pi y dispositivos Mycroft. Alternativamente, puedes copiar un comando simple de su sitio web y pegarlo en el terminal de tu Raspberry Pi.

Después de seguir algunos pasos para la configuración inicial, tu propio asistente de voz IA estará funcionando en poco tiempo (asegúrate de tener un micrófono y un altavoz conectados a tu Raspberry Pi).

Open Voice OS funciona de manera similar a Mycroft AI. Es modular, y puedes añadir diferentes “skills” a tu sistema, como alarmas, temporizadores, clima, etc.. Las “skills“ se pueden instalar como bibliotecas de Python (usando pip).

Tutoriales relacionados:

• Convierte Raspberry Pi en un asistente de voz IA con OpenVoiceOS
• Guía para transformar texto a voz sin conexión en Raspberry Pi
• Guía de instalación de Mozilla DeepSpeech

Enseña a tu Raspberry Pi a reconocerte

Una de las cosas más geniales que la IA puede hacer es procesar imágenes y reconocer o etiquetar objetos en ellas. Esto se llama generalmente Reconocimiento de Imágenes IA. El reconocimiento de imágenes se puede hacer en imágenes fijas y en vivo, usando la cámara Raspberry Pi.

Open CV (Computer Vision) es una biblioteca de Python para el reconocimiento de imágenes. Es fácil de instalar y se puede incorporar en cualquier código Python.

Un ejemplo genial de reconocimiento de imágenes es el reconocimiento facial. Puedes usar OpenCV con tu Raspberry Pi Camera para monitorizar continuamente un flujo y hacer algo cuando tu cara sea detectada. Una vez entrenado correctamente, OpenCV puede detectar una cara en la cámara y reconocer quién es.

Este tipo de proyecto puede bloquear tu dispositivo hasta que detecte tu cara u otras ideas geniales, como identificar a tus amigos y usar diferentes respuestas para cada persona. Con IA y reconocimiento de imágenes, las posibilidades son realmente ilimitadas.

Mejorar el rendimiento usando cámara IA

AI Camera (IMX500) es una nueva herramienta para Raspberry Pi presentada en colaboración con Sony. Este módulo de cámara incluye una Unidad de Procesamiento de Imágenes (IPU) y un acelerador de IA. Si utilizas la cámara IA en lugar de la normal, el rendimiento de este tipo de proyecto mejorará drásticamente.

La documentación oficial de Raspberry Pi ofrece un tutorial detallado sobre cómo instalar y utilizar una cámara IA.

Tutoriales relacionados:

• Instalar OpenCV en Raspberry Pi: La única guía que necesitas
• Instalar una cámara en tu Raspberry Pi: La guía definitiva
• Cómo instalar y usar cámara IA

Hacer que tu Raspberry Pi reconozca gestos de mano

Otra idea de proyecto genial con reconocimiento de imágenes y OpenCV es controlar tu Raspberry Pi mediante gestos de mano. Puedes hacer que la Raspberry Pi reconozca tus manos e identifique las posiciones relativas de tus dedos (dedo índice, pulgar, meñique, etc.). Luego puedes programar la Raspberry Pi para realizar algunas acciones (usando GPIO) basadas en el movimiento de la mano detectado.

Recomiendo conseguir una cámara HQ (Alta Calidad) y lente para este proyecto en lugar de una de 5MP regular. También se necesita un buen entendimiento de la programación en Python. Puedes seguir este tutorial (en inglés) para aprender los básicos de Python en una Raspberry Pi.

Tim escribió un maravilloso y detallado tutorial sobre este tema. Contiene archivos de scripts para descargar y ejecutar en tu Raspberry Pi.

Tutoriales relacionados:

• Reconocimiento de manos e identificación de dedos con Raspberry Pi y OpenCV, por Tim
• ¿Cómo aprender a programar en Python con una Raspberry Pi? (en inglés)

Entrenar tu propio modelo de IA (TensorFlow)

Si te sientes cómodo programando, puedes entrenar tu modelo de IA en Raspberry Pi usando la biblioteca TensorFlow de Google. TensorFlow se puede usar tanto con Python como con C++, y ofrece una gran cantidad de opciones/ bibliotecas para entrenar y evaluar tus propios modelos de IA.

TensorFlow es una biblioteca extremadamente poderosa y versátil. Al entrenar modelos de IA, normalmente necesitarás muchos recursos (muchos más de los que Raspberry Pi puede ofrecer). Sin embargo, TensorFlow está lo suficientemente optimizado para entrenar modelos más simples de forma nativa en Raspberry Pi.

Los modelos más complejos pueden ser entrenados de forma remota usando TensorFlow y luego desplegados en Raspberry Pi para ser ejecutados usando TensorFlow Lite, que optimiza aún más el modelo para que sea eficiente en recursos para la computación en el borde.

He escrito un tutorial paso a paso (en inglés) sobre cómo instalar TensorFlow en Raspberry Pi y entrenar tu primer modelo de IA.

Si planeas construir un modelo de IA más complejo, te sugiero que consigas una Raspberry Pi 5 con 8GB de RAM y un módulo/ acelerador de IA como el Raspberry Pi AI Kit o Google Coral USB Accelerator.

Tutoriales relacionados:

• TensorFlow e IA en Raspberry Pi: Guía para principiantes (en inglés)

Aquí hemos discutido 5 ideas interesantes y fáciles de implementar para usar IA y aumentar la productividad de tu próximo proyecto con Raspberry Pi.

¡Estas son solo ideas para que empieces, porque con IA, tu imaginación es el único límite!