Este pequeño dispositivo mejora el rendimiento de la IA en una Raspberry Pi
El mayor problema al que nos podemos enfrentar cuando queremos tratar de incorporar una inteligencia artificial a cualquier tipo de dispositivo es la potencia que requiere para poder funcionar, algo que resulta incluso más complicado si utilizamos un dispositivo que ya de normal tiene un rendimiento mucho más limitado como es una Raspberry Pi. Pero existen formas de ampliar la capacidad que tienen estos SBC para cualquier tipo de uso relacionado con la IA, y es que hay dispositivos que permiten mejorar el rendimiento al utilizar esta tecnología en una Raspberry Pi, siendo extremadamente sencillos de instalar y configurar.
Google Coral es un desarrollo por parte de la compañía creadora de Chrome que busca ofrecer a los usuarios la capacidad de tener una serie de dispositivos que optimizan la creación de proyectos con inteligencia artificial de forma local. En este caso, la compañía ayuda busca ayudar a llevar las ideas de aplicaciones IA en dispositivos de todo tipo, ofreciendo una plataforma de componentes de hardware, herramientas de software y modelos precompilados para lograr crear cualquier tipo de dispositivo con inteligencia artificial local, evitando por ejemplo los problemas que tienen las inteligencias en línea de tener que pagar por cada uso que hagamos.
Mejorar el rendimiento de una Raspberry Pi con solo conectar un dispositivo es posible
Cada vez son más los usuarios que buscan tener un rendimiento superior en un dispositivo como puede ser una Raspberry Pi, y es que la cantidad de proyectos que podemos hacer con este tipo de SBC son limitados únicamente por la potencia que puede llegar a ofrecer. Pero esto no debería ser un problema ya que existen una gran cantidad de módulos, creados tanto por la propia compañía que desarrolla este mini ordenador como por otras marcas que permiten implementar funciones adicionales para mejorar en gran medida la potencia que es capaz de ofrecer.
Podemos tomar como ejemplo el Raspberry Pi AI HAT+, un tipo de módulo que permite aumentar en gran medida las capacidades IA del dispositivo al añadir una NPU con 13 TOPS, así como la versión superior que es capaz de agregar el doble de TOPS. Pero hay otras soluciones que también consiguen ofrecer capacidades más potentes en otros aspectos como puede ser el aprendizaje automático, como es el caso del Coral USB Accelerator de Google, que proporciona una inferencia ML de alto rendimiento con un coste de energía de únicamente 2 W, permitiendo ejecutar 4 trillones de operaciones por segundo.
Este modelo es la solución perfecta para utilizar por ejemplo el software Frigate, un NVR (Network video recorder) de código abierto construido en torno a la detección de objetos mediante IA en tiempo real que realiza todo el procesamiento de forma local, con el mejor rendimiento posible. Para utilizarlo tan solo tendremos que conectarlo mediante un cable USB 3.1 a nuestra Raspberry Pi para comenzar a configurarlo y de esta forma aumentar el rendimiento que puede tener este dispositivo en cualquier tipo de software relacionado con el aprendizaje automático, como son las IA y similares.
