Il nostro verdetto
L’Adafruit BrainCraft HAT offre un’introduzione senza attriti all’apprendimento automatico alloggiato in una scheda dal design intelligente e accompagnato da un’eccellente guida di riferimento.
Per
A basso costo
Facile da usare
Tutorial fantastici per iniziare
Contro
Nessun TPU a bordo
Necessita della fotocamera Raspberry Pi (acquistabile separatamente)
Altoparlanti non integrati
Adafruit è molto conosciuto nella comunità dei produttori e dell’elettronica. Per 15 anni l’azienda con sede a New York ha fornito kit e schede per Arduino, Beaglebone e Raspberry Pi e la loro ultima scheda è la BrainCraft HAT da $ 39,95. Progettato per l’uso con Raspberry Pi 4, questo HAT è un hub di input e output, incluso uno schermo che mostra il riconoscimento delle immagini, per facilitare l’apprendimento automatico dei progetti Raspberry Pi.
Se desideri provare progetti di machine learning utilizzando TensorFlow Lite, Raspberry Pi 4 è la macchina ideale per muovere i primi passi. È economico da acquistare, ha molta potenza e si adatta alle tue esigenze. Il BrainCraft HAT fornisce un mezzo a basso attrito con il quale possiamo imparare una nuova abilità con pochissimo esborso.
Abbiamo messo le mani su BrainCraft HAT e ne abbiamo appreso tutti i segreti.
Specifiche hardware del CAPPELLO BrainCraft
Display TFT IPS da 1,54″ con risoluzione 240×240 in grado di mostrare testo o video
Porte per altoparlanti stereo per la riproduzione audio: sintesi vocale, avvisi o per la creazione di un assistente vocale.
Uscita cuffie stereo per la riproduzione audio tramite un sistema stereo, cuffie o altoparlanti amplificati.
Ingresso microfono stereo: perfetto per creare i tuoi assistenti domestici intelligenti
Due connettori JST STEMMA a 3 pin che possono essere utilizzati per collegare più pulsanti, un relè o anche alcuni NeoPixel!
Porta I2C plug-and-play STEMMA QT, può essere utilizzata con qualsiasi delle nostre schede STEMMA QT 50+ I2C o può essere utilizzata per connettersi a dispositivi Grove I2C con un cavo adattatore.
Joystick a 5 vie + pulsante per interfaccia utente e controllo.
Tre LED RGB DotStar per un feedback LED colorato.
Progettazione del CAPPELLO BrainCraft
Progettato per tutti i modelli di Raspberry Pi con GPIO a 40 pin, BrainCraft HAT è utilizzato al meglio con Raspberry Pi 4, 400 e il nuovo Compute Module 4 poiché Tensorflow Lite richiede molta potenza di calcolo. L’HAT stesso non fornisce alcuna potenza di calcolo aggiuntiva.
La caratteristica più importante di BrainCraft HAT è uno schermo TFT IPS da 1,5 pollici che viene utilizzato come mirino se utilizzato con una fotocamera Raspberry Pi. Guardando in alto a destra della scheda possiamo vedere tre LED RGB DotStar, un joystick e un pulsante utilizzato per l’input di base.
Parlando di ingressi, sono presenti due microfoni (microfono sinistro e destro) che possono essere utilizzati per creare assistenti vocali utilizzando le API di Google e Amazon. Secondo la Carta dei diritti di Adafruit, questi microfoni hanno un interruttore hardware per disconnetterli completamente, fornendo un mezzo sicuro per proteggere la tua privacy.
Gli altoparlanti non sono integrati, quindi l’uscita audio arriva tramite due porte JST che offrono un’uscita da 1 W agli altoparlanti compatibili, oppure possiamo utilizzare il jack per cuffie TRRS. Due porte STEMMA per il collegamento di dispositivi compatibili e una porta I2C plug and play STEMMA QT completano la gamma. Capovolgendo il BrainCraft HAT e vediamo quattro distanziatori, questi sono usati per collegare la ventola inclusa, necessaria per mantenere fresco il Raspberry Pi 4. Il montaggio della ventola è piuttosto semplice, ma il connettore di alimentazione JST può rivelarsi problematico per le mani più grandi.
Utilizzo di BrainCraft HAT
L’Adafruit BrainCraft HAT è progettato per essere una scheda in grado di eseguire molte funzioni per l’apprendimento automatico. Non ha potenza di calcolo integrata per assistere l’apprendimento automatico / Tensorflow Lite, per questo abbiamo bisogno di una Tensor Processing Unit (TPU) come Coral USB Accelerator di Google, disponibile separatamente.
La potenza del Raspberry Pi 4 fornisce una potenza di calcolo sufficiente per i progetti di base. Seguendo l’eccellente guida per l’utente di Adafruit, abbiamo configurato il nostro BrainCraft HAT insieme a una fotocamera Raspberry Pi HQ. Dopo un piccolo debug con la nostra configurazione Python, il nostro progetto ha preso vita e abbiamo puntato la fotocamera su una mela, per scoprire che identificava il tipo di mela, una Granny Smith.
Il modello predefinito utilizzato per identificare gli oggetti è abbastanza semplice e può identificare circa 2000 oggetti, ma possiamo addestrare la nostra modalità utilizzando la Teachable Machine di Google per identificare gli oggetti nella nostra casa/luogo di lavoro.
Gli input e gli output di BrainCraft HAT possono essere controllati utilizzando una combinazione di librerie Python, la principale tra queste è Blinka, un livello di compatibilità per le librerie CircuitPython. Con Blinka possiamo controllare i LED DotStar e leggere la direzione in cui viene premuto il joystick oltre a controllare/leggere lo stato dei due connettori STEMMA JST quando utilizzati con dispositivi compatibili.
La ventola ha il suo script di installazione che esegue un servizio all’avvio per avviare la ventola, uno script bash per leggere la temperatura e accendere la ventola secondo necessità sarebbe di reale vantaggio in quanto la ventola è piuttosto rumorosa e interferisce con i microfoni e l’audio riproduzione. La configurazione dell’audio e il modulo di visualizzazione vengono gestiti tramite due rispettivi script. Fai attenzione con lo script di installazione del display, abbiamo commesso un errore e abbiamo dovuto riavviare il processo di installazione. Segui la guida qui e non ripeterai il nostro errore.
Casi d’uso per BrainCraft HAT
Con un’enfasi sull’apprendimento automatico, penseresti che BrainCraft HAT sia un pony unico. Lontano da esso. BrainCraft HAT può essere utilizzato per creare progetti di assistente domestico utilizzando le API di Google Assistant. Il microfono integrato e l’uscita audio si prestano a progetti come questo. I breakout per i dispositivi compatibili con GPIO e STEMMA significano che possiamo aggiungere servi, motori, sensori ecc. a un progetto di assistente vocale oppure possiamo usare la scheda come hub per più dispositivi.
Linea di fondo
BrainCraft HAT di Adafruit è il modo ideale per immergerti nel mondo dell’apprendimento automatico. Il prezzo basso, le ottime istruzioni e la facilità d’uso consentono a chiunque di utilizzare l’apprendimento automatico nel proprio progetto.
Come abbiamo detto, questa non è una scheda di uso singolare. Anche la costruzione di assistenti vocali è resa banale grazie al microfono integrato e alle uscite audio. Acquista questa scheda, impara le competenze necessarie per i progetti di apprendimento automatico e poi passa a un hardware più potente in base alle tue esigenze e competenze.
