Usando Machine Learning para aplicações IoT com Node-RED e TensorFlow.js

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Equipe TecMundo

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Usando Node-RED com TensorFlow.js, você poderá aplicar machine learning em seus dispositivos de maneira fácil e com pouco código.

Descrição

Na maior parte dos casos, utilizar inteligência artificial em dispositivos IoT envolve troca de dados entre o dispositivo e um servidor. O aprendizado de máquina acontece no servidor e então os resultados são enviados novamente para o dispositivo executar as ações definidas pelo algoritmo. Entretanto, esse não é o melhor cenário quando pensamos sobre segurança de dados ou segurança da rede.

Ao combinar Node-RED com TensorFlow.js, você pode facilmente adicionar machine learning em seus dispositivos:

Node-RED é uma ferramenta de programação visual open source que oferece um editor de fluxo que funciona direto do navegador para conectar dispositivos, APIs e serviços online. Como é uma ferramenta desenvolvida em Node.js, permite ao desenvolvedor estender as funcionalidades do Node-RED criando seus próprios nós ou tomar vantagem do ecossistema JavaScript e NPM.

 

TensorFlow.js é uma biblioteca JavaScript para desenvolver, treinar e rodar modelos de aprendizado de máquina em ambientes JavaScript tal como o navegador e Node.js.

 

Ao final deste tutorial você saberá como:

 

Criar um nó em Node-RED que inclua um modelo TensorFlow.js.

Desenvolver e implantar uma aplicação Node-RED que usa um nó em TensorFlow.js

 

Fluxo

 

 

  1. Utilize (ou baixe) um modelo de aprendizado de máquina em formato TensorFlow.js 

  2. Crie um nó Node-RED para o modelo TensorFlow.js e ligue o nó TensorFlow.js na aplicação Node-RED.

  3. Implante a aplicação Node-RED localmente.

  4. Acesse a aplicação Node-RED de um navegador e a prepare para inferência de imagens capturadas de uma webcam

  5. Alternativamente, você pode implementar a aplicação Node-RED em um Raspberry Pi.

  6. O dispositivo irá rodar a aplicação Node-RED e executando as inferências nas imagens da câmera.

  7. A saída do dispositivo pode emitir algum alerta ou executar outra ação dependendo dos resultados da inferência.

Instruções

 

No arquivo  Leia-me você encontrará instruções detalhadas como fazer:

  1. Clonar o repositório

  2. Instalar o Node-RED

  3. Instalar o TensorFlow.js node

  4. Importar o fluxo Node-RED.

  5. Implantar o fluxo Node-RED.

 

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