Adafruit BrainCraft HAT は、スマートに設計されたボードに収められており、優れたリファレンス ガイドが付属しており、機械学習をスムーズに導入できます。
長所
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低コスト
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使いやすい
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素晴らしいチュートリアルで始められます
短所
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オンボードTPUなし
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Raspberry Pi カメラが必要です (別売)
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スピーカーは内蔵されていません
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Adafruitは、Makerやエレクトロニクスコミュニティで非常によく知られています。ニューヨークに拠点を置くこの企業は、15年間にわたりArduino、Beaglebone、Raspberry Pi用のキットやボードを提供してきました。最新のボードは39.95ドルのBrainCraft HATです。Raspberry Pi 4向けに設計されたこのHATは、画像認識機能を表示する画面を含む入出力ハブであり、機械学習Raspberry Piプロジェクトを容易にします。
私たちは BrainCraft HAT を実際に使ってみて、その秘密をすべて学びました。
BrainCraft HATハードウェア仕様
- テキストやビデオを表示できる240x240解像度の1.54インチIPS TFTディスプレイ
- 音声再生用ステレオ スピーカー ポート (テキスト読み上げ、アラート、音声アシスタントの作成など)。
- ステレオ システム、ヘッドフォン、またはパワード スピーカーを通じてオーディオを再生するためのステレオ ヘッドフォン出力。
- ステレオマイク入力 - 自分だけのスマートホームアシスタントを作るのに最適
- 追加のボタン、リレー、さらには NeoPixel を接続するために使用できる 2 つの 3 ピン JST STEMMA コネクタ。
- STEMMA QT プラグ アンド プレイ I2C ポートは、当社の 50 種類以上の I2C STEMMA QT ボードのいずれでも使用できます。また、アダプタ ケーブルを使用して Grove I2C デバイスに接続することもできます。
- ユーザー インターフェイスとコントロール用の 5 方向ジョイスティック + ボタン。
- カラフルな LED フィードバックを実現する 3 つの RGB DotStar LED。
BrainCraft HATの設計
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40ピンGPIOを搭載したRaspberry Piの全モデル向けに設計されたBrainCraft HATは、Tensorflow Liteに多くの計算能力が必要となるため、Raspberry Pi 4、400、および新しいCompute Module 4との組み合わせが最適です。HAT自体は追加の計算能力を提供しません。
BrainCraft HATの最大の特徴は、1.5インチのIPS TFTスクリーンです。これは、Raspberry Piカメラと接続した際にビューファインダーとして機能します。ボードの右上には、3つのDotStar RGB LED、ジョイスティック、そして基本的な入力に使うプッシュボタンがあります。
入力といえば、左右のマイクが2つ搭載されており、GoogleやAmazonのAPIを使った音声アシスタントの作成に利用できます。Adafruitの権利章典に基づき、これらのマイクにはハードウェアスイッチが搭載されており、マイクを完全に切断することでプライバシーを確実に保護できます。
スピーカーは内蔵されていないため、オーディオ出力は2つのJSTポートから供給され、対応スピーカーに1W出力で接続するか、TRRSヘッドホンジャックから出力できます。対応デバイス接続用のSTEMMAポートが2つと、STEMMA QTプラグアンドプレイI2Cポートも搭載されています。BrainCraft HATを裏返すと、4つのスペーサーがあります。これは、Raspberry Pi 4の冷却に必要な付属ファンを取り付けるためのものです。ファンの取り付けは比較的簡単ですが、JST電源コネクタは手が大きいと扱いにくい場合があります。
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BrainCraft HATの使用
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Adafruit BrainCraft HATは、機械学習のための多くの機能を実行できる1つのボードとして設計されています。機械学習/Tensorflow Liteを支援するためのオンボードの計算能力は搭載されていないため、別途入手可能なGoogle Coral USB AcceleratorなどのTensor Processing Unit（TPU）が必要です。
Raspberry Pi 4のパワーは、基本的なプロジェクトには十分な計算能力を備えています。Adafruitの優れたユーザーガイドに従って、 BrainCraft HATとRaspberry Pi HQカメラをセットアップしました。Pythonセットアップで少しデバッグした後、プロジェクトが起動し、カメラをリンゴに向けると、リンゴの種類がグラニースミスであることが確認できました。
オブジェクトの識別に使用されるデフォルトのモデルは非常にシンプルで、約 2,000 個のオブジェクトを識別できますが、Google の Teachable Machineを使用して独自のモードをトレーニングし、自宅や職場にあるオブジェクトを識別することもできます。
BrainCraft HATの入出力は、複数のPythonライブラリを組み合わせて制御できます。中でも特に重要なのは、CircuitPythonライブラリの互換レイヤーであるBlinkaです。Blinkaを使用すると、DotStarのLEDを制御したり、ジョイスティックの押下方向を読み取りたり、互換性のあるデバイスと併用することで、2つのSTEMMA JSTコネクタの状態を制御/読み取りしたりできます。
ファンには専用のインストールスクリプトがあり、起動時にサービスを実行してファンを起動します。ファンはかなりの騒音を発し、マイクやオーディオ再生の妨げになるため、温度を読み取り、必要に応じてファンをオンにするbashスクリプトがあると非常に便利です。オーディオ設定とディスプレイモジュールは、それぞれ2つのスクリプトで処理されます。ディスプレイのインストールスクリプトにはご注意ください。私たちはエラーを起こし、インストールプロセスを最初からやり直す必要がありました。ここにあるガイダンスに従えば、私たちのミスを繰り返すことはありません。
BrainCraft HATの使用例
機械学習に重点を置いていると、BrainCraft HATは一芸に秀でたボードだと思うかもしれません。しかし、決してそうではありません。BrainCraft HATは、Google Assistant APIを使ったホームアシスタントプロジェクトの構築に使用できます。内蔵マイクとオーディオ出力は、このようなプロジェクトに最適です。GPIOおよびSTEMMA対応デバイス用のブレークアウトボードを備えているため、音声アシスタントプロジェクトにサーボ、モーター、センサーなどを追加したり、ボードを複数のデバイスのハブとして使用したりできます。
結論
AdafruitのBrainCraft HATは、機械学習の世界に足を踏み入れるのに最適なツールです。低価格、分かりやすい説明書、そして使いやすさで、誰でもプロジェクトに機械学習を取り入れることができます。
前述の通り、このボードは単一用途向けではありません。オンボードのマイクとオーディオ出力のおかげで、音声アシスタントの構築も容易になります。このボードを購入し、機械学習プロジェクトに必要なスキルを習得し、ニーズとスキルに応じてより強力なハードウェアに移行してください。
レス・パウンダーは、トムズ・ハードウェアのアソシエイトエディターです。クリエイティブテクノロジストとして、7年間にわたり、老若男女を問わず、教育と啓発のためのプロジェクトを手がけてきました。Raspberry Pi Foundationと協力し、教師向けトレーニングプログラム「Picademy」の執筆・提供にも携わっています。
