Raspberry Pi 5, combinado con Wolfram Mathematica, se consolida como una de las plataformas educativas y experimentales más potentes para ciencia, ingeniería e inteligencia artificial. En la Wolfram Technology Conference 2025 (WTC25), Bart ter Haar Romeny (Eindhoven University of Technology) presentó la tercera parte de su serie Wolfram & Raspberry Pi 5, demostrando cómo este microordenador puede convertirse en un laboratorio STEM completo, capaz de ejecutar redes neuronales, procesamiento de imágenes y simulaciones físicas, todo en hardware accesible y sin configuraciones complejas.

Raspberry Pi 5 como laboratorio STEM con Mathematica

Todas las aplicaciones demostradas en esta presentación se ejecutan directamente en una Raspberry Pi 5 con 16 GB de RAM y 256 GB NVMe, utilizando Mathematica gratuito para Raspberry Pi. Esto elimina barreras tradicionales como:

• Hardware especializado costoso

• Aceleradores externos o “AI hats”

• Drivers complejos de cámaras o sensores

El resultado es una plataforma ideal para estudiantes, docentes, investigadores y padres, que permite explorar conceptos avanzados de ciencia y tecnología de forma práctica y visual.

Redes neuronales: la forma más sencilla de programar IA

Uno de los puntos más destacados es el uso del Wolfram Neural Network Repository, que ofrece más de 165 redes neuronales preentrenadas listas para usar.

Con una sola instrucción en Wolfram Language es posible explorar este ecosistema:

Short[NetModel[], 5]

Y verificar cuántos modelos están disponibles actualmente:

Length[NetModel[]]

Resultado: más de 166 modelos que abarcan visión por computadora, clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación, análisis de poses y más.

Este enfoque reduce drásticamente la curva de aprendizaje en machine learning, permitiendo que los usuarios se concentren en la experimentación y no en la infraestructura.

Detección de objetos con cámara USB y YOLO en Raspberry Pi 5

Una de las demostraciones más impactantes es la detección de objetos en tiempo casi real utilizando una cámara USB estándar conectada a los puertos USB 3.0 de la Raspberry Pi 5.

Mediante modelos como YOLOv5, YOLOv8 y YOLOX, es posible realizar:

• Detección (localización de objetos)

• Clasificación (identificación por nombre)

• Segmentación y pose estimation

Aunque el procesamiento se realiza únicamente en CPU, se alcanza un rendimiento aproximado de 1 cuadro por segundo, lo cual es notable para un sistema embebido sin aceleración dedicada.

Lo más relevante:
No se requiere software adicional, configuraciones avanzadas ni hardware especializado. Simplemente conectar la cámara y ejecutar unas pocas líneas de código.

Procesamiento de imágenes, simulaciones físicas y arte matemático

Más allá de la inteligencia artificial, Mathematica en Raspberry Pi 5 permite:

• Procesamiento de imágenes en tiempo real

• Visualización de datos de sensores

• Simulaciones físicas interactivas

• Generación de arte matemático de alta calidad

Esto convierte al sistema en una herramienta transversal para física, matemáticas, ingeniería, ciencia de datos y educación STEAM.

Un enfoque ideal para educación, investigación y divulgación científica

Tal como lo resume Bart ter Haar Romeny en su presentación:

Raspberry Pi 5 + Mathematica es una auténtica central de creatividad STEM.

Este enfoque democratiza el acceso a tecnologías avanzadas, permitiendo que conceptos como redes neuronales, visión por computadora y simulación científica sean accesibles desde etapas tempranas de formación.

La integración de Wolfram Mathematica con Raspberry Pi 5 redefine lo que es posible en un entorno educativo y experimental de bajo costo. Desde detección de objetos con YOLO, hasta simulaciones físicas y visualización avanzada, esta plataforma ofrece un entorno completo, potente y sorprendentemente sencillo de usar.

Sin duda, una de las propuestas más sólidas para quienes buscan enseñar, aprender o experimentar con inteligencia artificial y ciencia computacional en 2025.