De Raspberry Pi is een zeer populaire en geschikte keuze voor veel Edge AI-toepassingen, vooral voor prototypes, hobbyprojecten, educatie en bepaalde lichtere productie-implementaties. Hier is waarom en hoe:
Waarom de Raspberry Pi geschikt is voor Edge AI:
- “Edge” Definitie: Edge AI betekent AI-inferentie (het uitvoeren van getrainde modellen om voorspellingen te doen) lokaal op een apparaat, dicht bij de gegevensbron (zoals een camera of sensor), in plaats van in de cloud. Dit biedt lagere latentie, verbeterde privacy, betrouwbaarheid zonder internet en lagere bandbreedtekosten.
- Berekeningskracht (voor lichtere modellen): Moderne Pi’s (vooral Pi 4B, Pi 5, Pi Zero 2W) hebben voldoende CPU-kracht en (in het geval van Pi 4/5) een betere GPU voor het uitvoeren van geoptimaliseerde AI-modellen, vooral voor taken zoals beeldclassificatie, objectdetectie (basisniveau) en sensordata-analyse.
- Periferie-ondersteuning: De Pi heeft ingebouwde USB-poorten, ethernet, WiFi, Bluetooth en cruciaal: GPIO-pinnen. Hierdoor kun je eenvoudig camera’s (officiële of USB), microfoons, en talloze sensoren (temperatuur, beweging, etc.) aansluiten om gegevens voor AI te verzamelen.
- Software-ecosysteem:
- Python: De de facto programmeertaal voor AI/ML, perfect ondersteund op de Pi.
- AI-frameworks: Bibliotheken zoals TensorFlow Lite, PyTorch Mobile (of TorchScript met LibTorch), ONNX Runtime en OpenCV (voor computervisie) hebben goede ondersteuning voor de Pi’s ARM-architectuur.
- Edge AI-optimalisatiebibliotheken: OpenVINO Toolkit (Intel) ondersteunt de Pi en versnelt inferentie op de CPU. Arm NN is een andere optie.
- Gespecialiseerde tools: MLX (Apple, voor Apple Silicon en Linux/ARM), DeepSeek-VL (voor vision-language taken) en frameworks als YOLO (objectdetectie) hebben vaak Pi-compatibele versies of implementaties.
- Kosten en toegankelijkheid: Pi’s zijn zeer betaalbaar, energiezuinig en gemakkelijk verkrijgbaar, waardoor ze ideaal zijn om mee te experimenteren en te leren.
- Community & Ondersteuning: Een enorme community en overvloed aan tutorials, voorbeeldprojecten en forums maken het relatief eenvoudig om aan de slag te gaan en problemen op te lossen.
Hoe zet je een Raspberry Pi in voor Edge AI (typische workflow):
- Hardware kiezen: Pi 4B (2GB/4GB/8GB) of Pi 5 voor de meeste taken. Pi Zero 2W voor zeer eenvoudige, stroomzuinige toepassingen.
- Sensoren aansluiten: Beeld: Raspberry Pi Camera Module (of goede USB-webcam). Geluid: USB-microfoon. Andere sensoren: via GPIO (bv. met HATs/breakout boards).
- Besturingssysteem installeren: Raspberry Pi OS (32-bit of 64-bit) is de standaardkeuze.
- AI Framework & Bibliotheken installeren: Installeer Python, pip en vervolgens de benodigde pakketten (bijv.
tensorflow-lite,torch,torchvision,opencv-python,onnxruntime,picamera). - Kies/Download een AI-model:
- Gebruik pre-geoptimaliseerde modellen voor Edge/Mobile (MobileNet, EfficientNet-Lite, Tiny YOLO, etc.). Deze zijn vaak beschikbaar in TFLite (.tflite) of ONNX (.onnx) formaat.
- Train je eigen model op een krachtigere machine (PC, cloud) en zet het om/optimaliseer het voor de Pi met tools als TensorFlow Lite Converter, ONNX of OpenVINO Model Optimizer.
- Ontwikkel de inferentiesoftware: Schrijf een Python-script dat:
- Gegevens van de sensor(s) leest (bijv. een beeld van de camera).
- De gegevens voorbewerkt (resizen, normaliseren, formaat converteren).
- Het AI-model laadt.
- Inferentie uitvoert (voorspelling doet).
- Het resultaat verwerkt (bijv. een label op het beeld toont, een actuatoren via GPIO aanstuurt, gegevens naar een server stuurt).
- Uitvoeren en optimaliseren: Voer het script uit en meet de prestaties (inferentiesnelheid in FPS). Optimaliseer indien nodig: eenvoudiger model, lagere beeldresolutie, gebruik van hardwareversnelling (OpenVINO, Arm NN), betere code.
Populaire Edge AI-toepassingen op Raspberry Pi:
- Visuele inspectie: Defecten detecteren in producten, aanwezigheid/afwezigheid controleren.
- Objectdetectie & Tracking: Mensen/voorwerpen tellen, basisvolgsystemen.
- Gezichtsherkenning (eenvoudig): Basis toegangscontrole of aanwezigheidsregistratie.
- Spraakassistenten (basis): Opdrachtherkenning (“Hey Pi”), wake-word detectie.
- Anomaliedetectie: Ongebruikelijke patronen in sensorgegevens (temperatuur, trillingen) herkennen.
- Slimme landbouw: Plantgezondheid monitoren, ongedierte detecteren.
- Huisdier-/wildcamera’s: Classificeren welke dieren er zijn.
Belangrijke overwegingen en beperkingen:
- Beperkte rekenkracht: De Pi is niet geschikt voor zeer complexe modellen (grote taalmodellen, realtime HD-videoanalyse met hoge nauwkeurigheid), hoge resoluties of hoge framesnelheden. Verwacht enkele FPS (frames per seconde) voor typische computervisietaken met kleine modellen.
- Geen krachtige GPU: De ingebouwde GPU is beperkt voor AI. Hardwareversnelling via OpenVINO gebruikt de CPU efficiënter, maar voegt geen discrete GPU-kracht toe.
- Geheugen (RAM): Grotere modellen hebben meer RAM nodig. Een Pi 4/5 met 4GB of 8GB RAM is sterk aan te raden boven modellen met minder RAM.
- Alternatieven voor zwaardere taken: Voor veeleisendere Edge AI-taken kijk je naar platforms zoals:
- NVIDIA Jetson Nano/Orin Nano (krachtigere ingebouwde GPU voor AI).
- Google Coral Dev Board / USB Accelerator (zeer snelle TPU voor TFLite-modellen).
- Intel NUCs met OpenVINO & Intel Arc GPU’s.
- BeagleBone AI.
Conclusie:
De Raspberry Pi is een uitstekend platform om Edge AI te leren, te prototypen en te implementeren voor een breed scala aan lichtere tot middelzware toepassingen. Door het uitgebreide ecosysteem, de lage kosten en de flexibiliteit is het vaak de eerste keuze. Wees je wel bewust van de rekenkrachtige beperkingen en kies voor complexe of prestatiekritische taken mogelijk een krachtiger Edge AI-platform. Voor veel praktische, real-world projecten biedt de Pi echter meer dan genoeg capaciteit.