AI HAT+2 pour Raspberry Pi 5

Description

Visit AI Kit AI-HAT pour Raspberry Pi 5 est une extension matérielle puissante conçue pour ajouter des capacités d’inférence d’intelligence artificielle directement sur votre Raspberry Pi 5. Grâce à une unité de traitement neuronal (NPU) intégrée capable d’atteindre jusqu’à 40 TOPS (Tera Operations Per Second), ce HAT transforme votre Raspberry Pi 5 en une plateforme IA performante, idéale pour des applications avancées de vision par ordinateur, de reconnaissance d’objets, de détection de personnes, d’analyse en temps réel, de robotique et bien plus encore.

Ce kit est parfaitement adapté aux développeurs, makers, étudiants ou professionnels qui souhaitent embarquer de l’IA sur une plateforme locale sans dépendre du cloud, ce qui garantit confidentialité, réactivité et performance.

Performances IA & capacités

L’AI-HAT pour Raspberry Pi 5 est doté d’une puce spécialisée optimisée pour les calculs d’inférence :

Moteur IA puissant

• Jusqu’à 40 TOPS d’efficience pour traitement neuronal
• Capable de gérer les modèles d’apprentissage profond en temps réel
• Conçu pour exécuter des frameworks IA modernes

Cette puissance permet d’exécuter rapidement des modèles de type :

• YOLO (v5 / v8 / v10) pour la détection d’objets
• Classification d’images
• Segmentation sémantique
• Reconnaissance faciale ou d’expression
• Autres modèles exportés au format optimisé pour l’inférence locale

Frameworks et compatibilité logicielle

Le kit supporte les frameworks et formats IA les plus utilisés, ce qui facilite l’intégration :

• TensorFlow / TensorFlow Lite
• PyTorch
• DarkNet
• ONNX
• Modèles YOLO

Cela permet aux utilisateurs de développer, tester et déployer leurs propres modèles ou d’utiliser des modèles pré-entraînés, tout en profitant de performances élevées grâce au HAT.

Intégration avec Raspberry Pi 5

Le HAT est spécialement conçu pour le Raspberry Pi 5, tirant parti de :

• La puissance supérieure du processeur du Pi 5
• Les interfaces haute vitesse (GPIO, PCIe interne)
• La capacité de traitement parallèle entre CPU et NPU

Il se place simplement sur le connecteur GPIO du Raspberry Pi 5, sans compatibilité nécessaire avec des câbles externes ou modifications du système principal.

Une fois installé, il devient un module IA natif du Pi, capable de traiter des données en local sans augmentation significative de la consommation électrique.

Practical applications

Vision par ordinateur

• Détection et suivi d’objets
• Comptage de personnes
• Surveillance intelligente
• Analyse comportementale

Robotique autonome

• Navigation visuelle
• Reconnaissance d’obstacles
• Interaction dynamique avec l’environnement

Projets makers avancés

• Analyse d’images / caméras embarquées
• Compagnons interactifs
• Reconnaissance vocale et traitement audio

Automatisation industrielle légère

• Inspection automatisée
• Tri intelligent
• Monitoring de flux

Key benefits

• Performance IA très élevée (40 TOPS) : Exécute des modèles complexes en local, sans latence cloud.
• Compatibilité large de frameworks : Permet l’intégration de modèles open-source et personnalisés.
• Fonctionnement autonome : Ne dépend pas d’une connexion Internet pour l’inférence.
• Simple installation : Module HAT dédié à la Raspberry Pi 5, facile à monter.
• Idéal pour l’apprentissage IA : Parfait pour étudiants, makers et professionnels souhaitant expérimenter l’IA embarquée.

Intégration & utilisation technique

Une fois le AI-HAT monté sur votre Raspberry Pi 5, vous pouvez :

1. Démarrer votre système Linux sur le Raspberry Pi 5
2. Installer les bibliothèques nécessaires (TensorFlow Lite, ONNX Runtime, PyTorch selon support)
3. Importer ou créer vos modèles IA
4. Exécuter des scripts Python ou C++ qui invoquent l’accélération matérielle du HAT
5. Visualiser les résultats à travers une caméra ou flux de données connectés au Pi

Des exemples et guides d’intégration sont disponibles pour vous aider à démarrer rapidement selon votre projet.

Compatibility

Le AI-HAT est conçu pour fonctionner uniquement avec Raspberry Pi 5, car il exploite les interfaces et la puissance de ce modèle. Il n’est pas compatible avec les modèles plus anciens (Pi 4, Pi 3, etc.).