Spis treści:
- 1 Exploze potenciálu - nové obzory pro AI
- 2 Změňte pravidla hry - možnosti počítače Nvidia Jetson Nano
- 3 Klasifikace obrázků
- 4 Detekce objektů
- 5 Segmentace obrazu
- 6 Odhadování pozic
- 7 Rozpoznávání pohybu a gest
- 8 Nejen umělá inteligence, ale i všestrannost zařízení Jetson Nano
- 9 Neobvyklé projekty využívající Jetson Nano
S rychlým rozvojem výpočetní techniky se setkáváme se stále pokročilejšími a výkonnějšími řešeními pro urychlení výpočetních procesů a vytváření inovativních aplikací. Jedním z fascinujících příkladů je mikropočítač Nvidia Jetson Nano, který vyniká pokročilými výpočetními schopnostmi a otevírá nové obzory v oblasti umělé inteligence, strojového učení a rozpoznávání obrazu. Toto zařízení již bylo představeno v dřívějším materiálu, ve kterém byla analyzována jeho konstrukce i vlastnosti. Tentokrát se na možnosti, které Nvidia Jetson Nano nabízí, podíváme zeširoka.
Viz také předchozí článek této série:
Nvidia Jetson – recenze a možnosti
Exploze potenciálu - nové obzory pro AI
Umělá inteligence se postupně stává stále nedílnější součástí moderního světa a mění způsob, jakým využíváme výhody moderních technologií. Technologický vývoj přispěl ke vzniku stále pokročilejších řešení a zařízení, jako jsou například moduly Nvidia Jetson Nano, které otevírají nové obzory využití umělé inteligence. Vyplatí se nastoupit do rozjetého vlaku AI již nyní a z jednoho z mnoha uživatelů se stát jedním z mála vývojářů aplikací založených na AI. Mikropočítač Jetson Nano může být vynikající výchozí platformou pro realizaci vlastních řešení a nápadů v oblastech, jako je rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka nebo budování autonomních robotů.
Změňte pravidla hry - možnosti počítače Nvidia Jetson Nano
Deska Nvidia Jetson Nano je na své malé rozměry poměrně vyspělý mikropočítač určený speciálně pro aplikace umělé inteligence. Modul je vybaven výkonným procesorem založeným na jádrech ARM spolu s výpočetními jednotkami CUDA. Deska se vyznačuje kompaktními rozměry, což z ní činí ideální nástroj pro programátory, inženýry a tvůrce projektů typu “udělej si sám”. Díky bohaté sadě rozhraní, jako jsou porty USB, HDMI a GPIO, lze desku Jetson Nano připojit k různým zařízením a senzorům, což umožňuje vytvářet komplexní řešení založená na umělé inteligenci. Mikropočítač podporuje speciální software vyvinutý společností Nvidia, který usnadňuje vytváření aplikací AI a experimentování s různými algoritmy a modely strojového učení. Díky této desce mohou vývojáři plně využít potenciál umělé inteligence ve svých projektech, od robotiky až po zpracování obrazu nebo analýzu dat. Nvidia Jetson Nano lze shrnout jako mikropočítač, který otevírá dveře do světa umělé inteligence.
Klasifikace obrázků
Rozpoznávání objektů pomocí umělé inteligence (AI) je proces, při kterém počítač nebo systém AI analyzuje obrázky nebo data s cílem identifikovat a klasifikovat objekty na těchto obrázcích. Tento proces je založen na technikách zpracování obrazu a strojovém učení. V počáteční fázi je třeba připravit data s příslušnými štítky (třídami). Mohou to být například fotografie koček, které jsou právě popsány jako obrázky koček. Takto připravený soubor dat je předán algoritmu strojového učení, který snímky analyzuje a určí jejich vlastnosti přiřazené k určitému štítku, jímž může být tvar, barva nebo textura. Jakmile model umělé inteligence dokončí fázi trénování, je otestován na nové sadě dat; pokud jsou objekty rozpoznány správně, lze celý proces považovat za ukončený.
Detekce objektů je jedním z klasických algoritmů umělé inteligence, které lze úspěšně spustit na mikropočítači Nvidia Jetson Nano. Deska ve výchozím nastavení používá modely ImageNet ILSVRC, GoogleNet a ResNet-18, takže dokáže úspěšně rozpoznávat objekty, jako je ovoce, zelenina, zvířata, vozidla nebo předměty denní potřeby.
Detekce objektů
Rozpoznávání obrázků jako celku je jedna věc, ale Jetson Nano dokáže také analyzovat fotografie, videa a vlastní obraz z fotoaparátu a určit v nich rozpoznané objekty. Tento typ algoritmu funguje podobně jako dříve popsaný příklad strojového učení; i zde skript umělé inteligence určuje specifické vlastnosti objektů na základě předem připravených tréninkových dat, aby mohl později analyzovat dříve neznámé snímky.
Segmentace obrazu
Segmentace obrazu je proces přiřazování pixelů nebo oblastí obrazu do různých tříd nebo segmentů na základě jejich podobnosti v určitých charakteristikách. Účelem segmentace je rozdělit obraz na homogennější nebo sémanticky koherentní části, které představují různé objekty nebo prvky v obraze. Lze říci, že segmentace obrazu je druhem analýzy pozadí, při níž je možné oddělit jednotlivé roviny odpovídající konkrétním objektům nebo oblastem.
Algoritmus segmentace obrazu lze úspěšně spustit na počítači Jetson Nano. Je založen na FNC (Fully Convolutional Network), která má schopnost analyzovat obraz z hlediska různých úrovní, takže lze určit konkrétní pozadí a objekty.
Odhadování pozic
Algoritmy umělé inteligence, které určují polohu objektu nebo entity ve fyzickém prostoru, se používají v oblastech, jako jsou autonomní vozidla, robotika, řízení dopravy nebo monitorování lidí a zvířat. Se správnými algoritmy a vstupními daty mohou systémy umělé inteligence poskytovat přesné a konzistentní informace o poloze objektů v reálném čase.
Nvidia Jetson Nano dokáže bez větších problémů spustit skript, který odhadne polohu osoby na fotografiích a určí ji v reálném čase na základě obrazu z kamery.
Jednou ze zajímavějších aplikací, které lze spustit na mikropočítači Jeston Nano, je algoritmus, který dokáže analyzovat a klasifikovat pohyb viditelný na videu nebo obrazu z kamery. Tyto typy skriptů se používají v různých oblastech techniky, například při ovládání zařízení gesty, monitorování pacientů v medicíně, v oblasti bezpečnosti a v mnoha dalších. Jejich účinnost a přesnost se zvyšuje s rozvojem technologií a větším množstvím tréninkových dat.
Nejen umělá inteligence, ale i všestrannost zařízení Jetson Nano
Mikropočítač Nvidia Jetson Nano, ačkoli byl vytvořen s ohledem na aplikace umělé inteligence, se ukazuje jako všestranný nástroj s potenciálem, který sahá daleko za hranice této oblasti. Díky svému výkonu a bohaté funkční výbavě je zařízení použitelné i pro projekty, které přímo nesouvisejí s umělou inteligencí, podobně jako projekty, které lze realizovat na populárním mikropočítači Raspberry Pi.
Díky množství rozhraní, jako jsou univerzální porty GPIO, USB, HDMI a Ethernet, umožňuje Jetson Nano vývoj nejrůznějších projektů v oblasti domácí automatizace, monitorovacích systémů, zařízení internetu věcí (IoT) nebo miniserverů. Díky svému výkonu mikropočítač vyniká při manipulaci s daty a jejich analýze, což je užitečné v aplikacích souvisejících s automatizací nebo zpracováním dat v reálném čase.
Nespornou výhodou počítače Jetson Nano je všestranný software založený na systému Ubuntu Linux a podpora jazyka Python. Díky rozsáhlé komunitě uživatelů se navíc Jetson Nano stává atraktivní volbou pro tvůrce vzdělávacích projektů a nedělní kutily. S rozrůstající se komunitou lze očekávat stále více inspirativních projektů využívajících kreativním způsobem potenciál systému Jetson Nano, a to jak v technických, tak uměleckých oblastech.
Neobvyklé projekty využívající Jetson Nano
Nvidia HPC Autopilot je malé vozidlo založené na mikropočítači Jetson Nano. Zařízení sestrojili studenti z brazilské univerzity Insper a jedná se o projekt s otevřeným zdrojovým kódem, takže všechny zdrojové kódy jsou volně dostupné na internetu. Vozidlo se automaticky pohybuje pouze po vozovce a rozpoznává dopravní značky a dokáže jim se přizpůsobit.
Zajímavou aplikací Jetson Nano by mohlo být rozpoznávání lidských emocí a chování. Pytorch Driving Guardian je prototyp zařízení založeného na mikropočítači s připojenou kamerou, který má řidiče informovat o potenciálně nebezpečném chování, jako je například usínání za volantem.
Dalším projektem s otevřeným zdrojovým kódem je Robot Nano Hand. Tato jednoduchá implementace Jetson Nano využívá kameru, z níž je analyzován obraz, a na jeho základě zařízení ovládá robotickou ruku připravenou na 3D tiskárně. Mikropočítač dokáže rozpoznat pět základních gest, která umělá ruka napodobuje.
Zdroje:
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/imagenet-console-2.md
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/detectnet-console-2.md
https://paperswithcode.com/task/semantic-segmentation
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/segnet-console-2.md
https://www.jeremyjordan.me/semantic-segmentation/
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/posenet.md
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/actionnet.md
https://developer.nvidia.com/embedded/community/jetson-projects/hpc_autopilot
https://developer.nvidia.com/embedded/community/jetson-projects/pytorch_guardian
https://developer.nvidia.com/embedded/community/jetson-projects/robot_nano_hand
