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Fournisseur Audité Le projet de nez artificiel de Benjamin Cabé vous aidera à apprendre de nouveaux outils que vous pouvez utiliser pour former des modules d'IA tout de suite comme TensorFlow, Edge Impulse. Suivez les bibliothèques et le didacticiel de Benjamin sur les sources ouvertes, avec le terminal Wio, Grove - capteur de gaz multicanaux v2, Grove - MOSFET, Vous serez prêt à apprendre à apprendre à utiliser la méthode la plus simple pour utiliser des structures comme TensorFlow Lite pour écraser l'IA formée sur ce dispositif IoT ATSAMD5119 ARM Cortex-M4.
Grâce à Benjamin Cabé, vous pouvez maintenant suivre le didacticiel le plus complet pour construire votre nez artificiel alimenté par l'IA qui peut trier le café du thé ou identifier tout ce que vous lui donnez une formation à l'odeur. Le nez artificiel est alimenté par le terminal Wio, le capteur de gaz multicanaux Grove et un outil en ligne gratuit basé sur le réseau neural TinyML Edge Impulse.
Le projet a récemment été présenté sur la couverture du magazine Make:. Veuillez visiter LES PROJETS DE MAKE: MAGAZINE second Sense: Construire un nez intelligent ai avec le tutoriel complet et l'histoire derrière le nez artificiel!
Les messages de Benjamin'sblog vous feront part et vous plongeront plus en détail dans la raison pour laquelle ce projet est si important pour lui. En particulier, Benjamins a démontré dans le blog comment il l'a aidé à comprendre plus au sujet de l'IA qu'il ne l'a jamais pensé. En outre, il a fini par connecter le « nez » à l'IoT Azure afin que tout puisse être analysé et visualisé en temps réel via Azure IoT Central.
« en mai 2020, je devine comme beaucoup d'autres personnes, j' ai passé un certain temps à essayer de perfectionner ma recette de pain, notamment à essayer de déterminer quand mon démarreur à la pâte à pain serait dans l'état idéal pour cuire des baguettes parfaites.
En avance rapide à quelques semaines plus tard, j' avais assemblé un plein-soufflé (pun intentionnel!) nez artificiel. Il peut être utilisé pour une grande variété d'applications, allant de l'aide aux personnes souffrant d'anosmie à la détection de l'odeur de la nourriture brûlée ou du lait gâté, à la surveillance de la propreté des immeubles de bureaux, etc. » -- Benjamin Cabé
Benjamin a passé un long temps à essayer de perfectionner cette recette d'apprentissage machine sur un petit appareil, si vous avez une chance de lire le magazine de MAKE: Vol.77, vous trouverez ce projet est présenté sur la couverture!
Avec ce kit, vous obtiendrez toutes les pièces nécessaires pour construire un appareil capable de détecter ce qui se trouve dans l'air et d'identifier chaque odeur, puis d'afficher les résultats sur l'écran LCD du terminal Wio. Le terminal Wio étant un appareil certifié Azure, non seulement le nez artificiel peut détecter et identifier les parfums que vous voulez connaître dans l'air, mais tout peut être analysé et visualisé en temps réel via Azure IoT Central. En outre, il existe d'innombrables possibilités d'extension des capacités du nez, avec plus de 300 modules Grove compatibles avec le terminal Wio.
Plus important encore, vous pouvez déclencher automatiquement des règles lorsque, par exemple, une mauvaise odeur est détectée, ce qui permet au nez d'être beaucoup plus intelligent que s'il s'agissait d' un appareil autonome, hors ligne.
Connexion du nez artificiel à Azure IoT Central - télémétrie en temps réel.
Le projet de nez artificiel de Benjamin Cabé vous aidera à apprendre de nouveaux outils tels que TensorFlow Lite et Edge Impulse, que vous pouvez utiliser pour former des modules d'IA dès maintenant. Suivez les bibliothèques et les didacticiels Open Source de Benjamin, avec le terminal Wio, Grove - capteur de gaz multicanaux v2, Grove - MOSFET, Vous serez prêt à apprendre à apprendre à utiliser la méthode la plus simple pour utiliser des structures comme TensorFlow Lite pour écraser l'IA formée sur ce dispositif IoT ATSAMD5119 ARM Cortex-M4.
La façon la plus simple et rentable d'apprendre à apprendre à utiliser des structures d'apprentissage et d'utilisation comme TensorFlow Lite.
Détecter et identifier les parfums dans les airs, visualiser via Azure IoT Central
Plus de 300 modules Grove sont pris en charge, prêts pour vos possibilités infinies
Détecte ce qui se trouve dans l'air, identifie l'odeur, puis affiche les résultats sur l'écran LCD du terminal Wio.
Souffrant d'anosmia pour repérer l'odeur de la nourriture brûlante ou du lait gâté
Surveillance de la propreté des immeubles de bureaux, analyse et visualisation des données sur la plateforme IoT Azure.
3D Printed nez enclosure Téléchargez les fichiers 3D gratuitement à Thing:4493907.
Grove - MOSFET pour Arduino
Grove - cavalier mâle à 4 broches vers Grove à 4 broches Câble de conversion (5 pièces par paquet)
Ventilateur 5 V CC 25 x 25 x 10 mm
Protection de doigt de ventilateur 25×25 mm FG-2
Châssis de batterie de terminal WIO (en option)
Fil de pontage de la platine d'expérimentation
VIS M2 et M3, écrous et rondelles
Câble à angle droit USB-C (en option)
Seeed propose également un service d'impression 3D pour que votre idée d'invention soit rapidement mise en oeuvre. Téléchargez vos fichiers 3D pour obtenir un devis instantané.
FAIRE : deuxième sens : construire un nez intelligent ai
Schémas et schéma de câblage ;
Code source du micrologiciel ;
Fichiers de modèle de boîtier 3D.
Référentiel GitHub
Benjamin Cabé
Site Web :
GitHub : @kartben
Le terminal WIO est un microcontrôleur ATSAMD51 avec connectivité sans fil prise en charge par Realtek RTL8720DN. Au lieu d'être un seul module fonctionnel intégré relié à un écran LCD et à différents modules, le terminal Wio est un tout-en-un équipé d'un écran + d'une carte de développement + d'une interface d'entrée/sortie + d'un boîtier Nice, ce qui en fait un dispositif efficace et prêt à l'emploi.
La variété de plus de 300 modules Grove écosystème fait par Seeed est prêt à répondre à vos différents besoins. Ce kit IoT vous aidera également à identifier vos composants métier ou industriels qui peuvent être améliorés avec l'IoT. Explorez et développez davantage de possibilités en combinant le MCU SAMD51 et l'IoT Azure avec le développement logiciel continu de Wio terminal et de la communauté
L'apprentissage machine peut être simple et minuscule.
TinyML est un domaine d'étude dans le domaine de l'apprentissage machine et des systèmes intégrés qui explore l'apprentissage machine sur les petits microcontrôleurs à faible consommation, permettant une inférence d'apprentissage machine sécurisée, à faible latence, à faible consommation et à faible bande passante sur les périphériques.
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