Intelligenza vocale generativa per il controllo hardware
Scopri come utilizzare un agente AI vocale generativo per controllare hardware fisico tramite linguaggio naturale, sfruttando Firebase, Make.com ed un microcontrollore XIAO ESP32S3 per attivare componenti come un buzzer.
Negli ambiti dell’Internet of Things (IoT) e dei sistemi embedded, l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale vocale sta apportando cambiamenti nel modo in cui interagiamo con i dispositivi fisici. Tradizionalmente, i sistemi di controllo vocale si basano su comandi predefiniti e rigidamente strutturati, limitando la flessibilità e la personalizzazione delle interazioni. Il progetto “Control Hardware Using Generative Voice AI” presentato sulla piattaforma Hackster.io illustra un approccio innovativo che combina AI conversazionale generativa con l’interfaccia software e hardware per controllare componenti fisici, come un buzzer, attraverso conversazioni naturali in linguaggio umano.
La soluzione proposta si basa su un agente vocale in grado di comprendere l’intento del parlante, andando oltre il semplice riconoscimento di parole chiave e interpretando il significato contestuale delle richieste. L’agente viene ospitato su ElevenLabs, una piattaforma di AI che facilita la creazione di agenti conversazionali, e comunica con un backend realizzato mediante Firebase Realtime Database per sincronizzare lo stato del dispositivo. Il processo di controllo hardware inizia con la configurazione di Firebase RTDB, usato come hub centrale per memorizzare lo stato del dispositivo. Attraverso Make.com viene definito uno scenario che riceve webhook dall’agente AI e aggiorna il valore del campo “state” nel database, rappresentante lo stato di attivazione del buzzer (acceso/spento). L’agente vocale interpreta i comandi dell’utente, genera il payload corretto e attiva il webhook personalizzato, che rende a sua volta possibile l’invio di segnali operativi in tempo reale verso Firebase.
Un elemento chiave è il microcontrollore Seeed Studio XIAO ESP32S3, programmato con Arduino IDE per collegarsi a Firebase e leggere costantemente il valore aggiornato nel database. Quando il valore cambia da zero ad uno o viceversa, il firmware reagisce di conseguenza, attivando o disattivando il buzzer collegato attraverso un Grove Shield, il che consente controlli hardware bidirezionali senza imporre un rigido set di comandi vocali. Dal punto di vista dello sviluppo, la scelta di utilizzare strumenti low-code come Make.com e servizi cloud come Firebase riduce notevolmente la complessità tecnica e temporale del progetto, rendendolo accessibile anche a makers e sviluppatori con competenze di programmazione limitate. Questo modello è scalabile per altri tipi di dispositivi e attuatori, includendo sensori, relè e attuatori di vario genere. Nel complesso, questa soluzione è un valido esempio di come la convergenza tra AI generativa vocale e sistemi embedded possa andare oltre i semplici casi d’uso di assistenti vocali consumer, con possibilità di prototipi altamente personalizzati di automazione domestica, strumenti di accessibilità e dispositivi interattivi. Integrando conversazione naturale e controllo hardware, si crea un nuovo modello di interfaccia naturale per l’hardware intelligente. Per ulteriori dettagli tecnici, incluso il codice completo Arduino e la configurazione passo-passo di Firebase ed ElevenLabs, consultare la documentazione completa del progetto sulla piattaforma Hackster.io.
