Publicado por Oscar Gonzalez
en Robótica
el 01/02/2019
Seguro que has jugado mil veces al juego de torres o más conocido como Jenga. Aquel juego con una torre formada por pequeño bloques de madera que consiste en ir retirando los bloques de la parte baja y poniéndolos en la la parte superior, hasta que alguien haga caer la torre. Pues tampoco es la primera vez que se usa un brazo robot para jugar al juego pero en el vídeo que te dejo a continuación, unos estudiantes del MIT han aplicado otra forma de interactuar con el juego usando machine learning pero con la diferencia en que el robot mediante unos sensores puede sabes si una pieza se resiste o no y decidir la mejor manera de sacarla. Es una buena forma de ver aplicaciones en el mundo real que reaccionan a su entorno. A parte que mola un montón ver el brazo robot jugar, claro está.
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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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Seguro que recuerdas al clásico libro de buscar a Wally donde había enormes ilustraciones con personajes y que solo uno de ellos era Wally, el cual debías encontrar entre la multitud. Por supuesto, esto llevaba un rato siendo bastante observado, pero gracias a la inteligencia artificial o Machine Learning, se puede optimizar o automatizar el proceso, tal y como hizo Matt Reed. Ha utilizado una nueva plataforma de Google llamada AutoML para poder reconocer la cara de Wally de forma automática. Éste sistema permite realizar aplicaciones de reconocimiento visual de forma fácil y ya que estaba, también ha conectado un pequeño brazo robot a una Raspberry Pi para señalar el resultado.
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He publicado aquí bastantes veces todo tipo de aplicaciones donde se aplica machine vision (reconocimiento de imagen) y sigue siendo un tema candente lleno de posibilidades. A continuación te dejo un vídeo tutorial muy completo que explica como reconocer diferentes objetos utilizando la librería de Machine Learning TensorFlow y OpenCV. Además, el ejemplo puede quedar muy apañado ya que se monta todo en una Raspberry Pi con su cámara para Raspberry.
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Google tiene una infinidad de departamentos que se dedican a explorar nuevos horizontes. Uno de ellos es Google Magenta que explora las posibilidades de generación de arte y música mediante redes neuronales y Deep Learning. Como parte de ese proyecto, creado NSynth Super, un aparato que pretende generar nuevos sonidos utilizando aprendizaje profundo para que puedan ser utilizados de forma sencilla por artistas y músicos. No es que mezcle sonidos existentes, sino que encuentra los patrones de los sonidos para crear unos nuevos basándose en dichos patrones.
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