Cómo controlar lo que hace tu gato con Machine Learning
Ben Hamm, gerente de productos de Amazon, tenía un problema con su gato. El pequeño felino como muchos otros, salía por las noches a la caza de ratones de vez en cuando y traía sus presas a casa de Ben. Hasta ahora todo bien, pero resulta que muchas veces sus presas aún estaban vivas o medio atontadas y se le llenaba la casa de rodedores indeseados. Para intentar solucionar el problema pero sin eliminar las costumbres de su gato de salir por las noches, ha desarrollado un sistema de puerta automática que solo abre la puerta al gato si viene sin ninguna presa. Gracias a la cámara Amazon DeepLens, una cámara específicamente desarrollada para programadores, ha implementado un sistema de reconocimiento de imagen que analiza con machine learning si el pequeño felino trae algo en su boca o no y así decidir si se puede abrir la puerta. Para eso tuvo que entrenar una red neuronal con grandes cantidades de fotos de gatitos con y sin presa para poder analizar correctamente lo que ocurre. Claro está que primeramente tuvo que entrenar la red neuronal para saber lo que es un gato, entre otros muchos desafíos. Desde luego un proyecto muy interesante que nos cuenta el propio Ben en una conferencia con todos los detalles técnicos que os dejo a continuación.
