Raspberry Pi: Neues Projekt macht Einplatinenrechner klar für KI-Bilderkennung
Der Raspberry Pi ist auch in der vierten Version ein überaus vielfältig einsetzbarer Einplatinenrechner, wobei die Stärke des Systems auch und insbesondere in der Kombination aus erweiterungsfähiger und einfach zugänglicher Hardware, einer großen Nutzerbasis und eine große Auswahl verfügbarer Software liegt.
Melissa LeBlanc Williams hat nun ein neues Projekt zur Nutzung des Raspberry Pi 4 als Plattform zur Erkennung von Objekten vorgestellt. Die Identifikation der Objekte erfolgt durch das maschinelle Lernen, wobei konkret TensorFlow zum Einsatz kommt. TensorFlow dürfte an der KI-Programmierung Interessierten dabei durchaus ein Begriff sein, da das Framework zur datenstromorientierten Programmierung sich durchaus großer Beliebtheit erfreut und seit 2017 Open-Source und damit kostenfrei verfügbar ist.
Neben dem Raspberry Pi 4 ist das Raspberry Pi Camera Board v2, ein Display und die entsprechenden Anschlusskabel erforderlich, wobei die 4-GByte Variante des Einplatinenrechners empfohlen wird. Die Nutzung eines Lüfters zur Kühlung oder auch ein Heatsink wird nahegelegt.
Da keine grafische Oberfläche genutzt wird, kann als Betriebssystem Raspbian Lite genutzt werden. Auf Softwareseite ist weiterhin ein Treiber für das Display erforderlich, dazu kommt freilich noch TensorFlow Lite, welches im Projekt in Version 2.0 genutzt wird. Durch die Nutzung einer entsprechenden Bibliothek kann auf die rechenintensive Anlernphase verzichtet werden.
Während der Raspberry Pi 4 durchaus und insbesondere in der Phase des Anlernens an Leistungsgrenzen stoßen könnte, bietet etwa Nvidia mit dem Jetson Nano einen leistungsstärkeren Einplatinenrechner an, der insbesondere für die KI-Entwicklung geschaffen sein soll.
