Raspberry Pi zasilane energią słoneczną

Ten projekt demonstruje, jak stworzyć w pełni zasilany energią słoneczną system AI używając Raspberry Pi Zero 2W, uruchamiający mały LLM (Large Language Model) z czystą energią słoneczną i inteligentnym zarządzaniem baterią. To rozwiązanie zapewnia zrównoważony, off-gridowy system do hostowania aplikacji AI bez polegania na tradycyjnych źródłach energii.

Wymagania

• Raspberry Pi (używam Zero 2W)
• jakaś bateria LiPo
• jakiś menedżer baterii (używam DF Robot Sun Power Manager 5v 1.1)
• panel słoneczny (używam monokrystalicznego panelu słonecznego 5V / 1A)

Przegląd

W tym projekcie postanowiłem udowodnić, że można uruchomić nowoczesną sztuczną inteligencję — w szczególności duże modele językowe (LLM) — całkowicie poza siecią, używając wyłącznie energii słonecznej. Sercem systemu jest Raspberry Pi Zero 2W, niezwykle mały, ale dość wydajny „mózg”, który zasiliłem za pomocą modułu fotowoltaicznego o mocy (w teorii) 6W. Aby AI mogło działać na tak ograniczonym sprzęcie (512 MB pamięci RAM), wykorzystałem Ollama do uruchomienia wysoce zoptymalizowanej 8-bitowej skwantyzowanej wersji modelu od unsloth (135M parametrów), która okazała się zaskakująco responsywna w przypadku podstawowych zapytań.

Podczas budowy zmierzyłem się z nieodłącznymi ograniczeniami energii słonecznej, takimi jak niespójność energetyczna wynikająca z pogody i lokalizacji. Chociaż bezpośrednie połączenie panelu z Raspberry Pi działało w pełnym słońcu, system natychmiast ulegał awarii, gdy nadchodziła choćby jedna chmura. Aby to rozwiązać, zintegrowałem warstwę zasilania awaryjnego składającą się z baterii LiPo i modułu DFRobot Sun Power Manager 5V. Ta płytka jest kluczowa, ponieważ posiada funkcję MPPT (Maximum Power Point Tracking) — technologię, która optymalizuje napięcie w celu wydobycia maksymalnej możliwej mocy z panelu, zwiększając wydajność nawet o 30%. szczegóły MPPT

Końcowe wyniki dały fascynujący wgląd w wydajność „zielonej” sztucznej inteligencji. Przy mocnym obciążeniu Raspberry Pi zużywa około 2,5 W, a moje obliczenia wykazały, że 10 godzin światła słonecznego może wyprodukować wystarczającą ilość energii na około 4 do 5 godzin ciągłej generacji AI. Chociaż model tej wielkości ma swoje ograniczenia, projekt z powodzeniem demonstruje schemat autonomicznego, cichego i zrównoważonego przetwarzania danych w odległych lokalizacjach, do których sieć energetyczna po prostu nie dociera.

Dlaczego energia słoneczna dla Raspberry Pi?

Energia słoneczna oferuje kilka przekonujących zalet dla zasilania systemów wbudowanych i urządzeń IoT:

• Niezależność energetyczna: Brak zależności od energii elektrycznej z sieci lub zewnętrznych źródeł energii
• Zrównoważenie: Czysta, odnawialna energia z zerową emisją
• Zdalne wdrożenie: Idealne dla projektów outdoorowych, stacji pogodowych lub zdalnych czujników
• Opłacalność: Po początkowej inwestycji energia jest całkowicie darmowa
• Wartość edukacyjna: Nauka o zarządzaniu energią i zrównoważonej technologii
• Niezawodność: Z odpowiednim backupem baterii system działa 24/7

Rezultaty

Finalny system pomyślnie demonstruje:

• ✅ Ciągła praca zasilana wyłącznie energią słoneczną
• ✅ Stabilna inferencja LLM na Raspberry Pi Zero 2W
• ✅ Płynne przejście między zasilaniem słonecznym a bateryjnym
• ✅ Zrównoważone przetwarzanie AI bez energii z sieci
• ✅ Praktyczna implementacja odnawialnej energii dla systemów wbudowanych

Zastosowania

To zasilane energią słoneczną Raspberry Pi jest idealne dla:

• Zdalne aplikacje AI: Wdrażaj AI w lokalizacjach bez infrastruktury energetycznej
• Projekty edukacyjne: Ucz zrównoważonego przetwarzania i odnawialnej energii
• Monitoring środowiska: Zasilaj zdalne czujniki i przetwarzanie danych
• Off-Grid IoT: Buduj całkowicie niezależne inteligentne urządzenia
• Projekty badawcze: Studiuj energooszczędne implementacje AI
• Systemy awaryjne: Utrzymuj krytyczne usługi podczas przerw w dostawie prądu

Podsumowanie

Ten projekt dowodzi, że zrównoważone przetwarzanie AI jest nie tylko możliwe, ale i praktyczne. Łącząc energię słoneczną, inteligentne zarządzanie baterią i zoptymalizowane modele AI, możemy tworzyć systemy działające w nieskończoność bez tradycyjnych źródeł energii.

Kluczowe wnioski:

1. Energia słoneczna jest opłacalna dla obciążeń AI przy odpowiednim planowaniu
2. Inteligentne zarządzanie baterią jest niezbędne dla niezawodnej pracy
3. Nawet skromny sprzęt jak Raspberry Pi Zero 2W może uruchamiać modele AI
4. Zrównoważone przetwarzanie jest osiągalne z obecną technologią

To reprezentuje krok w kierunku bardziej przyjaznego dla środowiska przetwarzania i demonstruje, że odnawialna energia może zasilać nawet wymagające obliczeniowo aplikacje jak inferencja AI.

Dla więcej szczegółów, fragmentów kodu i linków do komponentów sprawdź opis wideo.

Ograniczenia

Nie oczekuj, że będziesz tam hostować ChatGPT, ma tylko 512MB RAM :D