かつて、人工知能はスカイネットや架空の未来と専ら同義語でしたが、そのような時代は過ぎ去りました。現在、AIは急速に現代のテクノロジーに組み込まれるようになりました。過去10年間で、AIはこれまで以上に簡単にアクセスでき、統合されるようになりました。人々はほぼ毎日AIとやり取りしており、AIはすでに社会に根付いています。しかし、それ以上のことが可能です。この記事では、悪名高い Raspberry Pi ポケットサイズのコンピューターで実行できるその他のさまざまな機能について説明します。Raspberry Piは、アーケード エミュレーターを実行したり、メディア サーバーを作成したりできるだけでなく、 AIテクノロジ自体を開発するためにも使用できます。
AI処理能力とPiの制限
人工知能の開発には膨大な処理能力が必要です。たとえば、AIネットワークとAIモデルの開発では、これらのシステムで1つの計算タスクを処理するのにサーバー ファームで数日かかることがあります。ただし、これらのモデルとネットワークは、一度トレーニングされると、それほど強力ではないデバイスにも展開できます。これは、膨大な計算能力を必要とせずにAIのメリットを享受するための重要なステップです。悪名高い Raspberry Pi は現代のサーバーに比べると計算能力がはるかに劣りますが、短時間でAIモデルを実行するためにさまざまな方法で活用できます。
Raspberry Pi向けGoogle AI
Googleは多くの分野でAIの推進者として有名であり、DIYやRaspberry PiコミュニティにAIを導入する上で重要な役割を果たしてきました。GoogleのサブグループであるAIY Projectsは、AIおよびDIYコンテンツとキットのほとんどをリリースしており、Googleの頭脳をPiデバイスに簡単に展開できる製品もいくつかあります。
Google AIY音声キット プロジェクト
DIYインテリジェント スピーカー、 Google AIY Voice Kit は、AIY Projectsがリリースした最初の製品でした。Amazon Alexa、Google Home、Apple Homepodと同様に、このインテリジェントスピーカーには、人間の声を理解し、それをテキストに変換し、アクションを開始したりクエリを解決したりできる音声検出テクノロジーが搭載されています。AIY音声キットは数分で組み立てることができ (こちらの AIY組み立てビデオをご覧ください)、音声検出が役立つあらゆるDIYプロジェクトの作成にすぐに使用できます。このキットには、専用のVoice Kit Piやその他のハードウェアなど、始めるのに必要なものがすべて付属しています。このキットは、Google Homeで使用されているのと同じ技術であるGoogle Assistant APIとGoogle Cloudを使用して、Google Voiceのあらゆる機能の背後にある技術を探索できるようにします。
Google AIYビジョンキット プロジェクト
Google AIY Vision Kit は、Voice Kitの若くて強力な兄弟です。このキットの基本的な構成は同じです。起動に必要なすべてのハードウェアを備えており、さまざまなGoogle CloudおよびAPIテクノロジーを使用して、すぐにスマート カメラを起動できます。Vision Kitには、オブジェクト分類デモを通じて最大1000種類のアイテムを識別する機能が備わっています。Vision Kitはライブ カメラ フィードを利用して、さまざまなオブジェクトを (信頼区間を使用して) 識別します。このキットを使用して顔検出を実行でき、顔が検出されるたびに写真を撮るデモを実行することもできます。DIYホームセキュリティシステム、いかがですか?Vision Kitを使用すると、Google Cloudを使用してTensorFlowを実行し、新しい画像検出機能を使用してAIビジョン モデルをトレーニングできるため、さらに進歩します。
ちょっと立ち止まって、これがいかに素晴らしいことか考えてみましょう。AIY Projects Visionキットは、Raspberry Pi上で実行されるエッジデプロイされたAIモデルであるだけでなく、 また Google Cloudを利用した画像検出モデル トレーニングへのエッジデプロイされたポータルでもあり、ご想像のとおり、Raspberry Pi上で実行されます。
もっとパワーが欲しい！Raspberry Pi AIアクセラレータ
あなたが本当にやり手であり、Raspberry Piでさえ処理できないより複雑なモデルを展開したい場合、またはローカル モデル トレーニングを試してみたい場合は、Raspberry Piがアクセラレータと互換性があることを知っておいてください。これらには、Googleの Coral Edge TPU Accelerator やIntelの Neural Compute Stick 2などのモデルが含まれます。つまり、Raspberry Piにさらに強力なハードウェアを簡単に追加して装備することができ、複雑なAIモデルやニューラル ネットワークを実行する能力を加速できます。たとえば、アクセラレータを使用して、AlphaGoの有名な囲碁ニューラル ネットの縮小版を実行したり、複雑な画像分類モデルを実行したりできます。したがって、モデルをRaspberry Pi上でのみ実行する場合よりも、さらに高いレベルの信頼性を実現できます。
5年前、ディープマインド社のAlphaGo技術は、人工知能技術の開発と利用において世界最高の囲碁プレイヤー、イ・セドルを打ち負かしました。当時、この勝利はまさにAI開発の頂点でした。ムーアの法則に深く賛同して、同じ技術の縮小版がポケットサイズのコンピュータ システムに収まるというのは、まさにふさわしいことのように思われます。そのシステムは200ドル未満で、その中心にはRaspberry Piが搭載されます。
