Es gab ein paar R\u00fcckmeldungen mit einigen konkreten Vorstellungen der zuk\u00fcnftigen Inhalte \u00fcber das Thema k\u00fcnstliche Intelligenz.<\/p>\n
Ein paar Sachen waren sehr speziell mit spezifischen Anforderungen, die ich nicht ber\u00fccksichtigen kann. Anderes war leichter umsetzbar.<\/p>\n
Die bevorzugten Themen sind lokal anwendbar KI-Modelle, ohne Online-Dienste wie ChatGPT, Gemini oder Claude zu verwenden. Hier ist nat\u00fcrlich die verf\u00fcgbare Rechenleistung und Speicherkapazit\u00e4t ein wesentlicher Knackpunkt, der sich vielleicht erst in ein paar Jahren von alleine l\u00f6st.<\/p>\n
Ein ganz besonderes Spielfeld ist die Spracherkennung und Sprachsteuerung, nat\u00fcrlich auch lokal. Eine lokale Spracherkennung geht teilweise schon. Was tats\u00e4chlich fehlt ist die leichte Einbindung in andere Systeme.<\/p>\n
Wir werden uns der Sache langsam n\u00e4hern.<\/p>\n
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Ich hatte noch einen \u00e4lteren Raspberry Pi herumliegen und wollte ihn sinnvoll weiterverwenden. Dabei bin ich auf die Idee gekommen, ihn nicht als eigenst\u00e4ndiges System einzusetzen, sondern eher als eine Art Erweiterungsmodul f\u00fcr einen beliebigen Mikrocontroller.<\/p>\n
Schon l\u00e4nger interessiere ich mich f\u00fcr das Logging von Sensordaten. Mikrocontroller sto\u00dfen dabei schnell an ihre Grenzen: begrenzter Speicher, meist keine sauber gef\u00fchrte Uhrzeit und nur eingeschr\u00e4nkte M\u00f6glichkeiten zur sp\u00e4teren Auswertung der Daten. Genau hier kann ein Raspberry Pi ins Spiel kommen und diese Aufgaben \u00fcbernehmen.<\/p>\n
Aus dieser Idee heraus sind schlie\u00dflich zwei Implentierungen entstanden.<\/p>\n
Wichtig dabei: Beide Projekte sind eher als funktionale Beispiele zu verstehen und nicht als fertige, produktionsreife L\u00f6sung. Sie zeigen aber gut, wie flexibel sich ein Raspberry Pi als Erg\u00e4nzung zu Mikrocontrollern einsetzen l\u00e4sst.<\/p>\n
Im ersten Ansatz habe ich das integrierte Linux-Logging-System \u201ejournald\u201c genutzt, um die Daten strukturiert zu speichern und sp\u00e4ter auswerten zu k\u00f6nnen.<\/p>\n
Im zweiten Ansatz ging ich einen Schritt weiter: Die Sensordaten werden in einer Datenbank abgelegt und \u00fcber eine Weboberfl\u00e4che visualisiert, die \u00fcbers Netzwerk erreichbar ist. Der Raspberry Pi \u00fcbernimmt dabei nicht nur das Logging, sondern auch gleich die tabellarische Darstellung der Daten.<\/p>\n
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Wenn mal was nicht geht ist es immer gut, wenn man irgendwo nachschauen kann. Die folgende Zusammenfassung behandelt h\u00e4ufige Probleme und L\u00f6sungen beim Raspberry Pi Pico.<\/p>\n
Der Artikel behandelt h\u00e4ufige Probleme beim automatischen Start des Raspberry Pi Pico.
\nDa viele Projekte keine Ausgabem\u00f6glichkeiten bieten, werden Tipps zur Statusanzeige gegeben, wie die Nutzung der Onboard-LED.<\/p>\n