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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Creo que a todo el mundo que le guste crear y cacharrear le gustan los LEGO. El sueño de todo niño es tener cubos gigantes llenos de diferentes piezas de LEGO, pero uno de los mayores problemas que todos nos hemos encontrado es la organización de los diferentes tipos de piezas. Daniel West ha estado trabajando durante dos años para crear una máquina que es capaz de clasificar cualquier pieza de LEGO y para eso ha utilizado una red neuronal entrenada para reconocer cualquier pieza. Por supuesto l parte mecánica también tiene su dificultad y no puede ser menospreciada. Es muy interesante conocer el sistema que ha utilizado para entrenar la red de neuronas ya que en principio pensó en generar en 3D todas las piezas pero no ha funcionado, al final se decantó por una solución mucho más elegante y que puedes ver en el vídeo que te dejo a continuación...
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La detección de caras está a la orden del día y tiene multitud de aplicaciones. Se puede implementar una detección de caras fácilmente con JavaScript en pocas líneas de código utilizando la librería FaceAPI basada en Tensorflow. Incluso nos permite, además de la detección de las caras, de reconocer el estado de ánimo o la edad del sujeto. Parar estar ejecutado directamente sobre un navegador web, la velocidad de ejecución es más que aceptable.
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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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Si lo que te va es el tema de reconocimiento de imágenes, inteligencia artificial, machine learning y todas esas cosas que parecen estar tan de moda últimamente, es posible que si todavía no sabes de qué va te encuentres bastante perdido. No voy a decir que es algo trivial y requiere de cierta experiencia en varios campos como por supuesto las matemáticas (y no hablamos de sumas y restas, funciones estadísticas principalmente entre otras) así como diversos lenguajes como Python y algunas herramientas como Keras. Todo esto permite realizar todo tipo de experimentos con redes neuronales para identificar objetos en una imagen, clasificar contenidos y todo tipo de artefactos donde la programación "normal" de toda la vida no es viable. Aquí se trata de que en lugar de programar un código para resolver un problema determinado, generas un modelo según el problema a resolver y luego entrenes una red neuronal para que aprenda. Luego al consultar lla red con un dato no conocido y en base a su entrenamiento, será capaz de reconocer patrones en un determinado porcentaje de acierto.
A continuación te dejo un completo vídeo con un imprescindible enlace sobre cómo instalar todo un sistema escalable para realizar programas de Deep Learning y así analizar gran cantidad de datos de forma inteligente.
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