Resumen

Este patrón de código muestra cómo construir e implementar aplicaciones de aprendizaje automático que pueden ejecutarse sin conexión y directamente en un dispositivo (en este caso, una Raspberry Pi). Usando Node-RED con TensorFlow.js, puede incorporar el aprendizaje automático en sus dispositivos de una manera fácil y de bajo código.

Descripción

En la mayoría de los casos, habilitar su dispositivo IoT con capacidades de IA implica enviar los datos del dispositivo a un servidor. Los cálculos de aprendizaje automático se realizan en el servidor y luego los resultados se envían de vuelta al dispositivo para la acción adecuada. Sin embargo, este no es un enfoque ideal o factible cuando la seguridad de los datos o la conectividad de la red son una preocupación.

Al combinar Node-RED con TensorFlow.js, puede agregar más fácilmente la funcionalidad de aprendizaje automático en los dispositivos:

• Nodo-RED es una herramienta de programación visual de código abierto que ofrece un editor de flujo basado en navegador para conectar dispositivos, API y servicios en línea. Basado en Node.js, puede ampliar las características de Node-RED creando sus propios nodos o aprovechando el ecosistema JavaScript y NPM.
• TensorFlow.js es una biblioteca JavaScript de código abierto para construir, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en entornos JavaScript, como el navegador y Node.js.

Cuando haya completado este patrón de código, comprenderá cómo:

• Cree un nodo Node-RED que incluya un modelo TensorFlow.js.
• Compile e implemente una aplicación Node-RED que use un nodo TensorFlow.js.

Flujo

1. Utilice (o descargue) un modelo de aprendizaje automático en formato TensorFlow.js.
2. Cree un nodo Node-RED para el modelo TensorFlow.js y conecte el nodo TensorFlow.js a una aplicación Node-RED.
3. Implemente la aplicación Node-RED localmente.
4. Acceda a la aplicación Node-RED desde un navegador y active inferencias en imágenes capturadas desde una cámara web.
5. Alternativamente, puede implementar la aplicación Node-RED en un dispositivo Raspberry Pi.
6. El dispositivo ejecuta la aplicación Node-RED y realiza inferencias en imágenes de una cámara.
7. El dispositivo sale a un altavoz conectado o realiza alguna otra acción dependiendo de los resultados de la inferencia.

Instrucciones

Visite la README archivo para obtener instrucciones detalladas sobre cómo:

1. Clonar el repositorio.
2. Instale Node-RED.
3. Instale el nodo TensorFlow.js.
4. Importe el flujo Node-RED.
5. Implemente el flujo Node-RED.

Fuente: https://developer.ibm.com/patterns/develop-a-machine-learning-iot-app-with-node-red-and-tensorflowjs/