การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และฮาร์ดแวร์แบบ DIY กำลังสร้างโอกาสใหม่ที่น่าตื่นเต้นสำหรับนักประดิษฐ์และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยี Merliot Device Hub ที่เพิ่งเปิดตัวถือเป็นก้าวสำคัญในวงการนี้ ช่วยให้สามารถควบคุมอุปกรณ์ทางกายภาพด้วยภาษาธรรมชาติผ่านอินเทอร์เฟซ LLM ยอดนิยมอย่าง Claude และ Cursor
สถาปัตยกรรมที่เน้นความเป็นส่วนตัวท้าทายระบบสมาร์ทโฮมแบบดั้งเดิม
ต่างจากระบบสมาร์ทโฮมทั่วไปที่พึ่งพาบริการคลาวด์และอาจเปิดเผยข้อมูลผู้ใช้ให้กับบุคคลที่สาม Merliot Hub ใช้สถาปัตยกรรมแบบกระจายที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว ผู้ใช้สามารถสร้างและดูแลอุปกรณ์และฮับของตัวเองได้ ซึ่งช่วยขจัดการเข้าถึงข้อมูลอุปกรณ์จากภายนอก แนวทางนี้ตอบโจทย์ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในพื้นที่ IoT ที่เพิ่มมากขึ้น แม้ว่าจะต้องใช้ทักษะทางเทคนิคมากกว่าตัวเลือกระดับผู้บริโภคทั่วไป ระบบนี้รองรับแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์หลากหลายรวมถึง Raspberry Pi หลายรุ่น, Arduino Nano rp2040 Connect และ Adafruit PyPortal
คุณสมบัติหลักของ Merliot Hub
- มุ่งเน้นความเป็นส่วนตัว: สถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ขจัดการเข้าถึงข้อมูลอุปกรณ์โดยบุคคลที่สาม
- อินเทอร์เฟซเว็บแอป: ไม่จำเป็นต้องใช้แอปบนโทรศัพท์ สามารถเข้าถึงได้จากเบราว์เซอร์ใดก็ได้
- การรวมเข้ากับ AI: เซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol (MCP) สำหรับการควบคุมด้วยภาษาธรรมชาติ
- พร้อมใช้งานบนคลาวด์: ภาพ Docker ต้องการทรัพยากรน้อยมาก (0.1vCPU, 256MB RAM, 256MB disk)
- แนวทางแบบ DIY: รองรับอุปกรณ์ที่สร้างโดยผู้ประดิษฐ์ ไม่ใช่อุปกรณ์อัจฉริยะสำหรับผู้บริโภคทั่วไป
แพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ที่รองรับ
- Raspberry Pi (รุ่น 3, 4, 5 และ Zero 2W)
- Arduino Nano rp2040 Connect
- Adafruit PyPortal
- Koyeb (คลาวด์)
- Linux x86-64
การควบคุมด้วยภาษาธรรมชาติเปิดโอกาสสำหรับการใช้งานสร้างสรรค์
การผสานรวมของฮับกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ผ่าน Model Context Protocol (MCP) กำลังจุดประกายการใช้งานที่สร้างสรรค์ในชุมชน ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับอุปกรณ์ของพวกเขาโดยใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติเช่น turn on all the relays หรือ show the instructions on how to deploy a qrcode device ความสามารถนี้ได้สร้างความกระตือรือร้นสำหรับการประยุกต์ใช้ตั้งแต่โครงการสร้างสรรค์ไปจนถึงการทำงานอัตโนมัติในทางปฏิบัติ
I've been interested in MCP as a way to use informal conversations to task robots. One example on unmanned boats: a human could radio to the boat over VHF and say move 100 meters south... that speech-to-text would feed to an LLM which extracts the meaning and calls the MCP.
การผสมผสานระหว่างแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ที่เข้าถึงได้ง่ายและการควบคุมด้วย AI สร้างโอกาสสำหรับโครงการที่เคยยากที่จะดำเนินการโดยไม่มีความรู้เฉพาะทาง สมาชิกบางคนในชุมชนจินตนาการถึงศิลปะการแสดงแบบโต้ตอบ เช่น หุ่นยนต์ร่วมวงดนตรีที่สามารถพูดคุยระหว่างการแสดงดนตรี ในขณะที่คนอื่นๆ มองเห็นการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติในหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ
ความยืดหยุ่นในการติดตั้งเพิ่มความสะดวกในการเข้าถึง
การแพ็คเกจ Merliot Hub เป็นภาพ Docker ให้ความยืดหยุ่นในการติดตั้ง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรันฮับของพวกเขาได้ทั้งแบบโลคัลหรือบนคลาวด์โดยใช้ทรัพยากรน้อย ระบบนี้ต้องการเพียง 0.1vCPU, RAM 256MB และพื้นที่ดิสก์ 256MB ทำให้สามารถทำงานบนบริการคลาวด์ระดับฟรีอย่าง Koyeb ได้ ความสะดวกในการเข้าถึงนี้ช่วยให้สามารถทดลองได้โดยไม่ต้องลงทุนโครงสร้างพื้นฐานมาก แม้ว่าทักษะระดับนักประดิษฐ์ที่จำเป็นสำหรับการสร้างอุปกรณ์ที่เข้ากันได้ยังคงเป็นอุปสรรคสำหรับผู้ใช้บางรายที่อาจสนใจ
ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาเป็นอินเทอร์เฟซสำหรับการคำนวณทางกายภาพ โครงการเช่น Merliot Hub เน้นย้ำทั้งศักยภาพในการสร้างสรรค์และความท้าทายในทางปฏิบัติของการเชื่อมโยงโลกดิจิทัลและโลกกายภาพ ในขณะที่สมาชิกบางคนในชุมชนแสดงความเห็นในแง่ดีเกี่ยวกับศักยภาพของระบบอัตโนมัติในการปลดปล่อยเวลาสำหรับกิจกรรมสร้างสรรค์ คนอื่นๆ ยังคงระมัดระวังเกี่ยวกับผลกระทบในวงกว้างของระบบทางกายภาพที่ควบคุมด้วย AI ซึ่งสะท้อนความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและผลกระทบต่อสังคม
อ้างอิง: MERLIOT DEVICE HUB