Нейросеть в лесу — проект выходного дня
Порой лучшие идеи рождаются тогда, когда у тебя наконец появляется время остановиться. Эти выходные стали именно такими: без спешки, без планов, но с внезапным приливом вдохновения. Возникла простая мысль: а что если совместить природу и машинное обучение?
Так и появился мой новый пет-проект — «Нейросеть в лесу».
🧭 Идея
Проект — это попытка научить нейросеть понимать лес. Нет, не в философском смысле, а буквально: слышать, различать звуки, реагировать на изменения климата, фиксировать редкие события — например, пение конкретных птиц. В идеале, всё это будет происходить на крошечном устройстве, работающем в реальном времени и автономно.
🎯 Первая цель
На первом этапе задача максимально конкретная: обучить TinyML-модель распознавать пение птиц. Устройство будет слушать окружающий звук, преобразовывать его в спектрограмму, и подавать в модель. Если будет обнаружен голос известной птицы — запись попадёт в журнал наблюдений. Со временем из этого лога можно будет извлекать интересную аналитику: в какое время суток какие птицы появляются, как влияют климатические параметры и т.д.
Своего рода — интеллектуальная экологическая станция на ладони.
⚙️ Техническая платформа
Основой станет микроконтроллер ESP32-S3, который как раз поддерживает выполнение моделей машинного обучения прямо на устройстве. Добавим микрофон, сенсор температуры и влажности, немного пайки — и можно запускать.
На старте:
- ESP32-S3
- Микрофон (I2S или аналоговый)
- Сенсор климата (например, BME280)
- Python для подготовки модели
- Набор аудиоданных с пением птиц
- TensorFlow Lite Micro для инференса
🔬 Зачем всё это
Кроме инженерного интереса, хочется понаблюдать, сможет ли простая нейросеть заметить закономерности, которые ускользают от человека. А может быть, получится что-то вроде цифрового дневника леса — где каждое утро начинается с новых голосов, и каждый вечер можно подвести итог, не выезжая за город.
💡 Что дальше
Я планирую вести этот проект открыто. От первых шагов — пайки и сбора компонентов — до разработки и обучения моделей. Скорее всего, появится GitHub-репозиторий с кодом, данными и документацией. Возможно, это вдохновит кого-то попробовать похожее — или даже поучаствовать.
Пока что жду, когда приедут детали. Но скоро всё начнётся. Следите за обновлениями — дальше будет только интереснее.
