Na zdjęciu widoczna jest płytka Google Coral AI, która stanowi małe, wydajne urządzenie komputerowe przeznaczone do realizacji zadań związanych ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym bezpośrednio na miejscu – czyli tzw. Edge Computing. Tego typu urządzenia są kluczowe w zastosowaniach wymagających przetwarzania danych bez polegania na stałym połączeniu z chmurą, co zapewnia większą prywatność, niższe opóźnienia i niezawodność działania.
Google Coral wykorzystuje specjalizowany procesor (często NPU - Neural Processing Unit), który jest optymalizowany do szybkiego wykonywania obliczeń sieci neuronowych. Dzięki temu płytka może realizować zadania takie jak:
* **Lokalne tłumaczenie mowy:** Przetwarzanie i tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym, bez wysyłania danych do zewnętrznych serwerów.
* **Rozpoznawanie obrazu i obiektów:** Analiza zdjęć i strumieni wideo (np. systemy monitoringu czy diagnostyka medyczna).
* **Wykrywanie wzorców:** Zastosowanie w automatyce przemysłowej, robotyce czy pojazdach autonomicznych.
Kontekst zdjęcia – nowoczesne biuro z grupą ludzi i ekranami – sugeruje prezentację lub warsztaty technologiczne. Pokazuje to komercyjne zastosowanie zaawansowanych rozwiązań AI na małą skalę, co jest trendem w rozwoju urządzeń IoT (Internet of Things) oraz systemów przemysłowych.
Płytka Coral może być zintegrowana z różnymi platformami i językami programowania, otwierając możliwości dla inżynierów i deweloperów pracujących nad rozwiązaniami AI na krawędzi sieci. Jest to przykład miniaturyzacji mocy obliczeniowej w sektorze sztucznej inteligencji.
Elementy widoczne na ekranie płyty (np. opcje 'Model Select', 'Translation') potwierdzają jej przeznaczenie do demonstracji funkcjonalności AI, takich jak analiza języka czy przetwarzanie danych sensorycznych.
Podsumowując, zdjęcie ilustruje przeniesienie mocy obliczeniowej AI z dużych centrów danych na małe, autonomiczne urządzenia, co rewolucjonizuje wiele branż – od medycyny po przemysł i komunikację.
Źródło:
eccoapi
Przejdźmy teraz do konkretnych kroków, które pozwolą Ci zbudować własnego pomocnika działającego bez internetu. Zamiast płacić za subskrypcję chmurowe usługi, wykorzystasz najnowszy model Google Gemma 412B oraz agenta Hermes na lokalnym sprzęcie. Dzięki temu Twoje dane nigdy nie opuszczają komputera i masz pełną kontrolę nad procesem generowania treści.
Dlaczego warto budować własnego asystenta AI?
Jesteśmy w erze, gdy większość osób myśli, że zaawansowana sztuczna inteligencja wymaga drogich subskrypcji i połączenia z chmurą. Myślimy jednak inaczej – wierzymy, że każdy użytkownik powinien mieć dostęp do potężnych narzędzi na własnym sprzęcie.
Czym jest model Gemma 412B?
Model ten to najnowszy otwarty projekt Google, który zadebiutował w czerwcu 2026 roku. Jego największą zaletą jest optymalizacja rozmiaru – potrafi działać na zwykłym laptopie z pamięcią około 16 gigabajtów.
Wydajność mimo małego formatu
Mimo że model zajmuje niewiele miejsca, jego inteligencja dorównuje znacznie większym rozwiązaniom. Potrafi odczytywać teksty, analizować obrazy i przetwarzać dźwięk w jednym pakiecie.
Jak działa agent Hermes?
Gemma to po prostu mózg w słoiku – potrafi myśleć, ale nie może wykonywać czynności bez pomocy. Tutaj przychodzi z pomocą Hermes, open-sourceowy agent od firmy Nous Research.
Zarządza plikami na Twoim dysku
Przegląda strony internetowe lokalnie
Działa według harmonogramu zadań
Krok po kroku: instalacja Ollamy
Najprostszym sposobem na uruchomienie tego systemu jest użycie darmowego narzędzia o nazwie Ollama. Instalujesz je jednym kliknięciem, a następnie pobierasz model Gemma 412B za pomocą prostego polecenia.
Uruchamianie lokalnego serwera
Ollama automatycznie uruchamia mały serwer na porcie localhost w Twoim systemie operacyjnym. Jest to kluczowy element, ponieważ pozwala agentowi Hermes nawiązać komunikację z modelem AI bez udziału zewnętrznych usług.
Integracja systemu Agent OS
Po połączeniu obu komponentów otrzymujesz centrum dowodzenia do zarządzania wszystkimi modelami w jednym miejscu. Dzięki temu możesz kierować urządzeniem na prawdziwe zadania, a nie tylko prowadzić rozmowy tekstowe.
Przykład z sali konferencyjnej
Zastosowaliśmy tę konfigurację podczas planowania procesów powitalnych dla nowych członków zarządu AI Profit. System samodzielnie zaplanował wiadomości, przygotował scenariusze pierwszych spotkań i omówił dostępne zasoby.
