Un piccolo computer da 80 euro può diventare il cuore di un assistente intelligente per la casa, senza bisogno di server remoti o connessioni al cloud. È ciò che ha dimostrato un utente del forum Reddit, noto come u/syxa, con il suo progetto “Max Headbox”: un agente AI che gira interamente su un Raspberry Pi 5 nella versione con 16 GB di RAM.
Il risultato è sorprendente soprattutto perché ogni componente del sistema funziona direttamente sul dispositivo. Non ci sono server esterni a elaborare i dati né servizi cloud che raccolgono informazioni. Dal riconoscimento della parola di attivazione, alla trascrizione vocale fino all’inferenza del modello linguistico, tutto accade dentro la scheda del Raspberry. Questo significa maggiore privacy, indipendenza dalla connessione a internet e un controllo totale sull’hardware.
Per riuscirci, l’autore ha selezionato modelli linguistici leggeri ma efficaci, come Qwen3-1.7b e Gemma3-1b, ottimizzati per girare con risorse limitate. La voce viene gestita tramite il sistema vosk per il wake word e faster-whisper per la trascrizione, soluzioni open source adatte a dispositivi a bassa potenza. Non siamo ai livelli di rapidità di ChatGPT o di un processore neurale dedicato, ma le prestazioni risultano più che sufficienti per le attività quotidiane in un ambiente domestico.
A rendere ancora più interessante il progetto è l’interfaccia. Sul piccolo schermo compare un volto digitale che ricorda i primi esperimenti di grafica animata, con occhi e bocca che reagiscono alle interazioni. È un dettaglio apparentemente marginale, ma che avvicina molto l’esperienza a quella di un compagno digitale, rendendo l’AI meno impersonale e più accattivante.
L’utilità pratica emerge in contesti come la domotica: accendere le luci, controllare il meteo, avviare un timer o rispondere a domande semplici sono tutte funzioni che non richiedono una risposta in tempo reale. In questo caso, la latenza leggermente superiore rispetto ai grandi modelli commerciali non rappresenta un ostacolo. Inoltre, la completa esecuzione in locale garantisce che i dati vocali restino dentro casa, un aspetto fondamentale per chi è sensibile al tema della privacy digitale.
Chi vuole approfondire può leggere il resoconto tecnico pubblicato dall’autore sul suo blog o addirittura scaricare il codice sorgente disponibile su GitHub. Lì sono spiegati nel dettaglio i compromessi adottati per adattare i modelli al Raspberry Pi, le ottimizzazioni necessarie per non saturare la memoria e le scelte software che hanno reso possibile un progetto tanto ambizioso.
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