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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El campeón europeo y jugador profesional originario de China, Fan Hui, fue vencido de manera aplastante por AlphaGo con un marcador de 5-0. Go es un juego chino de mesa antiguo para dos contrincantes cuyas reglas lo hacen especialmente difícil para sistemas de inteligencia artificial. AlphaGo es un programa desarrollado por un grupo de Google para jugar al juego Go y que utiliza la tecnología de inteligencia artificial DeepMind con redes neuronales creando árboles ramificados de partidas diferentes estableciendo las probabilidades de ganar o no. El reto fue muy similar al realizado en 1996 por el super ordenador Deep Blue que ganó una partida de aljedrez al entonces campeón del mundo Gari Kasparov. El tema es que tal y como comenta uno de los desarroladores del sistema, el juego Go es mucho más complejo y ofrece muchas más posibilidad que el aljedrez. Además señala que un jugador profesional técnicamente está en desventaja por el simple hecho que durante toda su vida puede jugar unas cuántas miles de partidas, sin embargo AlphaGo puede jugar millones de ellas en un solo día. Eso quiere decir que en base a su aprendizaje y con un buen entenamiento, podría incluso superar la capacidad de juego de cualquier humano fácilmente. Esto de la Inteligencia Artificial se está poniendo muy caliente y temo que el profesor Hawking no esté tan equivocado...
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