Temporizador de actividad con IA

Un proyecto fácil y personalizable usando micro:bit CreateAI. Crea un temporizador inteligente que pueda detectar el tiempo que llevas realizando diferentes actividades.

Paso 1: entiéndelo

¿Cómo funciona?

En este proyecto, entrenarás un modelo de aprendizaje automático (ML) para reconocer cuándo hagas determinados movimientos mientras llevas contigo una BBC micro:bit.

Combinarás ese modelo con un programa MakeCode para hacer un temporizador de actividades, y pondrás tanto el modelo como el código en tu micro:bit. Solo tienes que llevar puesto el micro:bit para cronometrar el tiempo que has estado realizando diferentes actividades.

Pulsa los botones A o B para ver cuántos segundos has estado haciendo cada actividad.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (AM) es un tipo de inteligencia artificial (IA) en la que los ordenadores pueden aprender de los datos y tomar decisiones basadas en ellos.

Los modelos de ML son entrenados por humanos para ayudarles a tomar esas decisiones, por ejemplo, para reconocer diferentes «acciones» cuando mueves tu micro:bit de diferentes maneras.

¿Qué tengo que hacer?

Los sistemas de IA necesitan humanos que los diseñen, programen, prueben y utilicen. Recogerás datos para entrenar un modelo de ML, probarlo, mejorarlo y combinarlo con código informático para fabricar un dispositivo inteligente que utilice IA. Para ello utilizarás un micro:bit y el sitio web de micro:bit CreateAI.

Paso 2: créalo

Lo que necesitas

• Un micro:bit V2, un cable de datos USB, una batería con 2 pilas AAA
• Un ordenador (por ejemplo, de sobremesa, portátil o Chromebook) con acceso al sitio web de micro:bit CreateAI, utilizando un navegador web Chrome o Edge.
• Si tu ordenador no tiene Bluetooth activado, necesitarás un micro:bit V2 adicional
• Una correa y un soporte u otra forma de sujetar el micro:bit a tu muñeca (por ejemplo, varillas de manualidades flexibles o gomas elásticas)
• También te pueden resultar útiles nuestros consejos didácticos para micro:bit CreateAI

Recoger muestras de datos

Cuando abras el proyecto en micro:bit CreateAI, verás que te hemos dado algunas muestras de datos para «caminar», «saltar» y «estar quieto»:

Añadirás tus propias muestras de movimiento utilizando el sensor de movimiento o acelerómetrodel micro:bit.

En micro:bit CreateAI, haz clic en el botón «Conectar» para conectar tu micro:bit de recogida de datos y sigue las instrucciones.

Coloca el micro:bit de recogida de datos en la parte interior del tobillo derecho con el botón B en la parte superior; es importante que todas las muestras de un proyecto utilicen la misma colocación del micro:bit en el cuerpo. Si quieres cambiar la forma de llevarlo, simplemente sustituye todas las muestras de datos.

Añade tu propia muestra de datos de movimiento para caminar, saltar y estar quieto. Haz clic en cada acción sucesivamente y, a continuación, haz clic en «Grabar» para grabar una breve muestra de cada una. Si te equivocas, puedes eliminar las muestras que no quieras. También puedes pulsar el botón B del micro:bit para iniciar la grabación.

Examina las muestras de datos: ¿se parecen todas las muestras de «andar»? ¿Parecen diferentes los ejemplos de «saltar» a los de «caminar» y «estar quieto»?

Entrenar y probar el modelo

Pulsa el botón «Entrenar modelo» para entrenar el modelo y, a continuación, pruébalo. Prueba a caminar y comprueba si «caminar» aparece como acción estimada. Prueba también a saltar y a estarte quieto. Dale tu micro:bit a otra persona para que lo use y comprueba si le funciona igual de bien.

Mejorar tu modelo

Este es el paso en el que trabajarás de forma iterativa. La mayoría de los modelos pueden mejorarse con más datos. Si el modelo necesita mejoras para reconocer tus acciones, haz clic en '← Editar muestras de datos'.

Puedes limpiar tu conjunto de datos eliminando las muestras de datos que creas que no encajan (porque tienen un aspecto completamente distinto al de otras muestras de la misma acción). También puedes mejorar el modelo añadiendo más muestras tuyas y de otras personas.

Puede que necesites incluir movimientos muy sutiles como parte de tus muestras de datos de «estar quieto» para ayudar al modelo a diferenciar entre las distintas acciones. Recoger muestras fijas con el micro:bit en diferentes orientaciones también ayuda al modelo.

Vuelve a entrenar el modelo y vuelve a probarlo.

Pon el modelo y el código en tu micro:bit

En micro:bit CreateAI, haz clic en «Editar en MakeCode» para ver el código del proyecto en el editor de MakeCode.

Puedes modificar el código como lo harías en cualquier proyecto MakeCode de micro:bit, o simplemente probarlo tal cual. Conecta un micro:bit mediante un cable de datos USB, pulsa el botón «Descargar» en la pantalla MakeCode y sigue las instrucciones para transferir tu modelo de IA y los bloques de código a un micro:bit. Desenchufa el micro:bit, ponle una batería, llévalo puesto y pruébalo.

• Pulsa el botón A para ver cuántos segundos llevas caminando.
• Pulsa el botón B para ver cuántos segundos llevas saltando.
• Pulsa A y B a la vez para ver cuántos segundos has estado quieto.
• Reinicia el temporizador pulsando el botón de reinicio de la parte posterior del micro:bit o desconectando y volviendo a conectar la batería.

Cómo funcionan los bloques de código

El código utiliza tres variables para llevar la cuenta del tiempo que has estado haciendo una actividad concreta. Cuando el programa se ejecuta por primera vez, pone a 0 estas variables del temporizador.

Los bloques «en ML... iniciar» se activan cuando el modelo de ML decide que has iniciado una actividad que reconoce. Muestran distintos iconos en la pantalla LED del micro:bit en función de la acción que haya estimado que estás realizando.

Los bloques «en ML... parar» se activan cuando el modelo de ML decide que has terminado una acción, por ejemplo, caminar, saltar o estar quieto. El código dentro de cada bloque limpia la pantalla y añade la duración de la acción que acaba de terminar a la variable que almacena el tiempo total de caminar, saltar o estar quieto.

Los bloques "con el botón... pulsado" contienen código para mostrar las variables que indican el tiempo total que llevas realizando cada acción. El temporizador cuenta en milisegundos (milésimas de segundo), por lo que el número mostrado se divide por 1000 para mostrar la duración total en segundos.

Evaluación

¿Es preciso para medir el tiempo que llevas haciendo una actividad concreta? ¿Funciona igual de bien para distintas personas?

Comprueba si el código del temporizador funciona bien con el modelo en tres sencillos pasos:

1. Pulsa el botón de reinicio.
2. Salta durante 30 segundos.
3. Pulsa el botón B. Deberías ver un número cercano a 30 desplazarse por tu pantalla.

• Si quieres mejorar el modelo, haz clic en la flecha < de la parte superior izquierda del editor de MakeCode para añadir más muestras de datos y volver a entrenar el modelo.

Compara el temporizador de actividad de la IA con el Contador de pasos o Contador de pasos sensible de los proyectos que no utilizan ML (aprendizaje automático):

• ¿Cómo facilita el uso del ML la creación de un proyecto más útil?
• ¿Siempre se necesita IA/ML para hacer proyectos útiles?

Paso 3: extiéndelo

• Añade datos para una acción diferente y utiliza el botón del logotipo táctil para ver la variable del temporizador para la nueva acción.
• Añade bloques de sonido para dar respuesta sonora cuando se detecten diferentes actividades.
• ¿Puedes utilizar tus nuevos conocimientos sobre aprendizaje automático para «romper el modelo»? ¿Puedes moverte de determinadas maneras para engañar al modelo y que tome decisiones incorrectas sobre la actividad que estás realizando? También podrías experimentar añadiendo muestras de datos «confusas» y evaluar su impacto en el modelo de ML. Comparar lo que sabes sobre por qué algunas muestras de datos funcionan bien, mientras que otras no, es una buena forma de explorar tu comprensión de esta tecnología.