우리의 평결
Adafruit BrainCraft HAT는 스마트하게 설계된 보드에 포함되어 있으며 우수한 참조 가이드와 함께 기계 학습에 대한 원활한 소개를 제공합니다.
을위한
저렴한 비용
사용하기 쉬운
환상적인 튜토리얼이 시작됩니다.
에 맞서
온보드 TPU 없음
Raspberry Pi 카메라 필요(별도 구매)
스피커가 내장되지 않음
Adafruit는 제조업체 및 전자 제품 커뮤니티에서 매우 잘 알려져 있습니다. 15년 동안 뉴욕에 기반을 둔 이 회사는 Arduino, Beaglebone 및 Raspberry Pi용 키트와 보드를 제공했으며 최신 보드는 $39.95 BrainCraft HAT입니다. Raspberry Pi 4와 함께 사용하도록 설계된 이 HAT는 이미지 인식을 보여주는 화면을 포함하여 입력 및 출력의 허브로, Raspberry Pi 프로젝트를 기계 학습할 수 있습니다.
TensorFlow Lite를 사용하여 기계 학습 프로젝트를 시도하고 싶다면 Raspberry Pi 4가 첫 번째 단계를 수행하기에 이상적인 기계입니다. 구입 비용이 저렴하고 성능이 뛰어나며 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. BrainCraft HAT는 적은 비용으로 새로운 기술을 배울 수 있는 마찰이 적은 수단을 제공합니다.
우리는 BrainCraft HAT를 접하고 그 모든 비밀을 배웠습니다.
BrainCraft HAT 하드웨어 사양
텍스트 또는 비디오를 표시할 수 있는 240×240 해상도의 1.54″ IPS TFT 디스플레이
오디오 재생을 위한 스테레오 스피커 포트 – 텍스트 음성 변환, 경고 또는 음성 도우미 생성용.
스테레오 시스템, 헤드폰 또는 파워드 스피커를 통한 오디오 재생을 위한 스테레오 헤드폰 출력.
스테레오 마이크 입력 – 나만의 스마트 홈 어시스턴트를 만드는 데 적합
더 많은 버튼, 릴레이 또는 일부 NeoPixels를 연결하는 데 사용할 수 있는 2개의 3핀 JST STEMMA 커넥터!
STEMMA QT 플러그 앤 플레이 I2C 포트는 50개 이상의 I2C STEMMA QT 보드와 함께 사용하거나 어댑터 케이블로 Grove I2C 장치에 연결하는 데 사용할 수 있습니다.
5방향 조이스틱 + 사용자 인터페이스 및 제어용 버튼.
다채로운 LED 피드백을 위한 3개의 RGB DotStar LED.
BrainCraft HAT의 디자인
40핀 GPIO를 사용하는 모든 Raspberry Pi 모델용으로 설계된 BrainCraft HAT는 Tensorflow Lite에 충분한 컴퓨팅 성능이 필요하므로 Raspberry Pi 4, 400 및 새로운 Compute Module 4와 함께 사용하는 것이 가장 좋습니다. HAT 자체는 추가적인 컴퓨팅 성능을 제공하지 않습니다.
BrainCraft HAT의 가장 눈에 띄는 기능은 Raspberry Pi 카메라와 함께 사용할 때 뷰파인더로 사용되는 1.5인치 IPS TFT 화면입니다. 보드의 오른쪽 상단을 보면 3개의 DotStar RGB LED, 조이스틱 및 기본 입력에 사용되는 푸시 버튼을 볼 수 있습니다.
입력에 대해 말하면 Google 및 Amazon API를 사용하여 음성 비서를 만드는 데 사용할 수 있는 두 개의 마이크(왼쪽 및 오른쪽 마이크)가 있습니다. Adafruit의 권리 장전(Bill of Rights)에 따라 이 마이크에는 하드웨어 스위치가 있어 완전히 분리하여 개인 정보를 보호할 수 있는 확실한 수단을 제공합니다.
스피커가 내장되어 있지 않으므로 오디오 출력은 호환되는 스피커에 1W 출력을 제공하는 2개의 JST 포트를 통해 나오거나 TRRS 헤드폰 잭을 사용할 수 있습니다. 호환 장치를 연결하기 위한 2개의 STEMMA 포트와 STEMMA QT 플러그 앤 플레이 I2C 포트가 라인업을 완성합니다. BrainCraft HAT를 뒤집으면 4개의 스페이서가 보입니다. 이 스페이서는 Raspberry Pi 4를 시원하게 유지하는 데 필요한 포함된 팬을 부착하는 데 사용됩니다. 팬을 장착하는 것은 다소 간단하지만 JST 전원 커넥터는 손이 큰 사람에게는 번거로울 수 있습니다.
BrainCraft HAT 사용하기
Adafruit BrainCraft HAT는 기계 학습을 위한 많은 기능을 수행할 수 있는 하나의 보드로 설계되었습니다. 머신 러닝/Tensorflow Lite를 지원하는 온보드 연산 능력이 없기 때문에 별도로 제공되는 Google의 Coral USB Accelerator와 같은 Tensor Processing Unit(TPU)이 필요합니다.
Raspberry Pi 4의 성능은 기본 프로젝트에 충분한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. Adafruit의 우수한 사용자 가이드에 따라 Raspberry Pi HQ 카메라와 함께 BrainCraft HAT를 설정합니다. Python 설정으로 약간의 디버깅을 한 후 프로젝트에 생명을 불어넣고 카메라를 사과로 향하게 하여 Granny Smith라는 사과의 유형을 식별한다는 것을 알았습니다.
개체 식별에 사용되는 기본 모델은 매우 간단하고 약 2000개 개체를 식별할 수 있지만 Google의 Teachable Machine을 사용하여 가정/직장에서 개체를 식별하는 자체 모드를 훈련할 수 있습니다.
BrainCraft HAT의 입력 및 출력은 Python 라이브러리의 혼합을 사용하여 제어할 수 있으며 그 중 주요 기능은 CircuitPython 라이브러리용 호환성 계층인 Blinka입니다. Blinka를 사용하면 DotStar LED를 제어하고 호환 장치와 함께 사용할 때 두 STEMMA JST 커넥터의 상태를 제어/읽기와 함께 조이스틱이 눌러지는 방향을 읽을 수 있습니다.
팬에는 팬을 시작하기 위해 부팅 시 서비스를 실행하는 자체 설치 스크립트가 있으며, 온도를 읽고 필요에 따라 팬을 켜는 bash 스크립트는 팬이 다소 시끄럽고 마이크와 오디오를 방해하기 때문에 실질적인 이점이 될 것입니다. 재생. 오디오 설정 및 디스플레이 모듈은 두 개의 개별 스크립트를 통해 처리됩니다. 디스플레이 설치 스크립트에 주의하십시오. 오류가 발생하여 설치 프로세스를 다시 시작해야 했습니다. 여기의 지침을 따르면 실수를 반복하지 않을 것입니다.
BrainCraft HAT의 사용 사례
기계 학습을 강조하면 BrainCraft HAT가 하나의 트릭 조랑말이라고 생각할 수 있습니다. 그것과는 거리가 멀다. BrainCraft HAT는 Google Assistant API를 사용하여 홈 어시스턴트 프로젝트를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 내장 마이크와 오디오 출력은 이와 같은 프로젝트에 적합합니다. GPIO 및 STEMMA 호환 장치의 경우 음성 지원 프로젝트에 서보, 모터, 센서 등을 추가하거나 보드를 여러 장치의 허브로 사용할 수 있습니다.
결론
Adafruit의 BrainCraft HAT는 기계 학습의 세계에 발을 담그는 이상적인 방법입니다. 저렴한 가격, 훌륭한 지침 및 사용 용이성을 통해 누구나 프로젝트에서 기계 학습을 사용할 수 있습니다.
우리가 말했듯이 이것은 단일 사용 보드가 아닙니다. 온보드 마이크와 오디오 출력 덕분에 음성 어시스턴트 구축도 쉬워졌습니다. 이 보드를 구입하고 기계 학습 프로젝트에 필요한 기술을 배운 다음 필요와 기술이 허용하는 한 더 강력한 하드웨어로 이동하십시오.
