Publicado por Oscar Gonzalez
en Arduino
el 25/11/2020
Cuando hablamos de Machine Learning o AI, lo normal es utilizar ordenadores, computación en Cloud o grandes procesadores, pero también puedes adentrarte en el aprendizaje de máquinas con una placa Arduino. En los últimos años han aparecido en la familia Arduino varios modelos interesantes para eso y una de ellas es la Arduino Nano 33 BLE, que tiene un microcontrolador ARM bastante potente y que permite hacer cosas muy interesantes. Con la ayuda de TensorFlowLite para Arduino, podemos hacer cosas bastante chulas como reconocer patrones de movimientos usando los sensores incorporados, o incluso reconocer sencillas palabras de voz utilizando un micrófono digital externo. En la web de Arduino hay una completa guía para iniciarse en el mundillo y aprender a crear proyectos inteligentes que puedan aprender en cierta manera.
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Rober Lucian Chiriac escribió un interesante artículo sobre la creación de un dispositivo casero que pueda reconocer y leer las matrículas de los vehículos. Utiliza una combinación de computación en el dispositivo y en la nube usando Amazon AWS para trabajar en tiempo real. El hardware para el proyecto se basa en una Raspberry Pi, una cámara, una antena 4G y una antena GPS. Todo guardado en una caja impresa en 3D. Utiliza varios modelos interesantes como Yolo3 para localizar la matrícula, CRAFT para recuperar letras y números, Keras-OCR y CRNN. Os dejo el vídeo demosntración sin desperdicio a continuación así como el enlace al vídeo original con el código fuente.
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Publicado por Oscar Gonzalez
en DIY
el 07/11/2018
Éste simpático búho ha sido creado por Alex Glow, una persona muy activa en la comunidad maker, pero no es un búho cualquiera ya que utiliza el Google Vision Kit para poder realizar análisis de imágenes. Gracias a esto, puede hacer cosas tan chulas como reconocer las emociones de una cara, reconocer objetos o todo lo que permita el sistema de Google AI.
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Aún hay mucha gente que dice eso de "La IA se va introducir en breve" pero lo cierto es que ya está aquí. El conocimiento de voz se hace cada vez más preciso y eficiente con aparatos como Amazon Echo, Google Home o por supuesto un simple smartphone. IBM Debater pretende ir mucho, pero mucho más allá de todo esto ya que es capaz de participar y de manera activa y fluida en una conversación humana. Y no se trata de responder con palabras o frases planas, sino de que entiende el concepto de la conversación e incluso puede aportar datos a la misma. No sé cómo lo veis vosotros, pero la Interligencia Artificial y el Machine Learning están realmente On Fire y se va a poner esto extremadamente interesante.
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Programas que juegan al Ajedrez hay ya unos cuántos. Robots hay unos pocos también pero lo que ya no es tan común es cómo se lo ha montado el autor de éste proyecto que utiliza una combinación de la librería Open Source Sotckfish para resolver las jugadas, al mismo tiempo que utiliza un completo sistema basado en Machine Learning y visión artificial. Todo el conjunto lo gestiona una Raspberry Pi que corre una séries de scripts en Python para capturar y analizar las imágenes del tablero capturadas por la cámara. Me parece muy interesante el sistema ya que utiliza un modelo matemático para reconocer las diferentes piezas y colores basándose en un dataset (un conjunto de datos) para entrenar la máquina. Se generan unos datos estadísticos de cada imagen capturada y luego se prueba el porcentaje de acierto. En su web se pueden ver todos los detalles de forma muy detallada y todo el código e instrucciones está disponibles. ¡Altísimamente recomendado!
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