Carte IA Maixduino

Une carte EXCEPTIONNELLE !

Voici une excellente ressource matérielle que nous venons de tester au Fablab.

Il s’agit d’une carte de développement ultra puissante permettant entre autres de réaliser des traitements d’intelligence artificielle plus spécifiquement dédiés à l’audio et à la vidéo par une architecture de réseau neuronal convolutif. Le format de la carte est compatible avec l’Arduino et accepte les anciens shields. Sa programmation peut se faire en Python ou en C avec une grande simplicité, des applications sont disponibles afin de créer  des modèles d’apprentissage en IA à partie de photographies ou de sources audios.

Ce matériel n’est malheureusement pas disponible en France mais pour moins de 30 $ vous aurez un environnement complet carte + écran LCD + caméra.

Prise en main et premiers tests

Nous avons reçu la carte commandée sur AliExpress en moins de deux semaines. Aucune mauvaise surprise, si vous ne vous trompez pas comme je l’ai fait en inversant le branchement de la caméra et de l’écran, l’installation et le démarrage sous l’IDE  MaixPy est ultra simple. 

La connectique est des plus fine, nous avons donc réalisé un premier support afin de manipuler la bête avec plus de sécurité lors des essais. En voici le DXF si vous avez la chance de posséder une découpe laser ou une autre CNC.

L’IDE MaixPy a fait l’objet de toute notre attention. Voici donc une plateforme en mesure d’être programmée intégralement en python. Je vous laisse deviner sur le script ci-dessous par quoi je commence toujours avec un matériel de cet acabit.

Premier script IA utilisant un modèle importé.

La carte est très récente mais les exemples de scripts sont de plus en plus nombreux sur le web. Si vous avez la chance de savoir lire les commentaires en chinois, vous trouverez pas mal d’astuces sur le maniement du module IA.

Je suis parti d’un exemple appelé 20class.py dont voici le code bricolé et commenté par votre serviteur. Le comportement est bluffant pour une programmation aussi simple et fonctionnant en local. 

Notre prochain objectif est de programmer nous-même le modèle à partir de photographies ou de fichiers audio. Des outils existent mais la compilation d’un modèles peut demander des heures même sur une bonne machine. Des ressources sont a priori disponibles sur les serveurs  de Google ou  de Microsoft,  à suivre donc.

Gaëtan Maléjacq 

Le potentiel de la Maixduino en vidéo​

Reconnaissance d’image avec les cartes K210 et Arduino IDE / Micropython

Les réseaux de neurones convolutionnels ou CNN