Temporizador de atividades inteligente

Um projeto fácil de personalizar usando o micro:bit CreateAI. Faça um temporizador inteligente que pode detectar quanto tempo você dedica a diferentes atividades.

Passo 1: Entendendo o projeto

Como funciona?

Neste projeto você vai treinar um modelo de aprendizado de máquina (ML) para reconhecer quando você estiver fazendo movimentos específicos usando um BBC micro:bit.

Você combinará esse modelo com um programa MakeCode para fazer um temporizador de atividade e colocar o modelo e o código em seu micro:bit. Use o micro:bit enquanto estiver fazendo as atividades para que ele contabilize o tempo de cada movimento.

Pressione os botões A ou B para ver quantos segundos você fez cada atividade.

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina é uma espécie de inteligência artificial em que os computadores podem aprender e tomar decisões com base em dados.

Modelos AM são treinados por humanos para ajudá-los a tomar essas decisões, por exemplo, reconhecer diferentes "ações" quando você movimenta o micro:bit de formas diferentes.

O que precisarei fazer?

Sistemas de Inteligência Artificial precisam de humanos para design, testá-los e usá-los. Você vai recolher dados para treinar um modelo AM, testá-lo, melhorá-lo e combiná-lo com o código do computador para criar um dispositivo inteligente que use a IA. Você irá usar um micro:bit e o site micro:bit CreateAI para fazer isso.

Passo 2: Criando o projeto

Do que é que precisas

• Um micro:bit V2, cabo de dados USB, soquete de bateria com duas baterias AAA
• Um computador (por exemplo, desktop, laptop ou Chromebook) com acesso ao site micro:bit CreateAI, e navegador Chrome ou Edge
• Se o seu computador não tiver a função Bluetooth, você precisará de um micro:bit V2 extra
• Uma faixa e um gancho, ou outra maneira de fixar o micro:bit ao seu pulso (por exemplo, pulseira elástica ou borrachinha de dinheiro)
• Você também pode ler nossas Dicas de uso do micro:bit CreateAI

Coletar amostras de dados

Quando você abrir o projeto no micro:bit CreateAI, você verá que lhe demos alguns exemplos de dados para "andar", "pular" e "ficar imóvel":

Você irá adicionar seu próprio movimento usando os sensores ou o acelerômetro do micro:bit .

No micro:bit CreateAI, clique no botão 'Conectar' para conectar a sua coleção de dados micro:bit e seguir as instruções.

Anexe o micro:bit que irá coletar os dados ao seu tornozelo direito com o botão B para cima; é importante que todos os micro:bit do projeto estejam na mesma posição no corpo. Se você quiser mudar como usá-los, substitua todas as amostras de dados.

Adicionea sua própria amostra de dados de movimento para andar, pular e ficar imóvel. Clique em cada ação, por vez, e clique em 'Gravar' para gravar uma breve amostra de cada uma. Se você cometer um erro, pode excluir quaisquer amostras que não desejar. Você também pode pressionar o botão B no micro:bit para começar a gravar.

Examinar as amostras de dados: todas as amostras de ‘andar’ parecem semelhantes? Do the ‘jumping’ samples look different to ‘walking’ and ‘being still’?

Treine e teste o modelo

Clique no botão "Treinar modelo" para treinar o modelo, e então teste-o. Tente andar e ver se 'andar' é mostrado como a ação estimada. Tente pular e ficar imóvel .   Dê seu micro:bit para outra pessoa testar e veja se ele funcionará da mesma forma.

Melhore seu modelo

Este é o passo onde você vai trabalhar iterativamente. A maioria dos modelos pode ser melhorado com mais dados. Se o modelo precisa ser melhorado para reconhecer suas ações, clique em ‘Editar amostras’.

Você pode limpar seus dados definidos, excluindo quaisquer amostras de dados que você acha que não se encaixam (porque elas parecem completamente diferentes das outras amostras para a mesma ação). Você também pode melhorar o modelo adicionando mais amostras de si mesmo e de outras pessoas.

Você pode precisar incluir movimentos muito sutis como parte das amostras de dados para ajudar o modelo a diferenciar entre diferentes ações. Coletar amostras com micro:bit imóvel em diferentes orientações também ajuda o modelo.

Treine o modelo de novo e teste-o novamente.

Coloque o modelo e o código no seu micro:bit

No micro:bit CreateAI clique em 'Editar no MakeCode' para ver o código do projeto no editor MakeCode.

Você pode modificar o código da mesma forma que faria em qualquer projeto micro:bit MakeCode, ou apenas experimente do jeito que ele está. Anexe o micro:bit usando o cabo de dados USB, clique no botão 'Download' na tela MakeCode e siga as instruções para transferir seu modelo IA e os blocos de código para o micro:bit. Desconecte o micro:bit, conecte-o a um soquete de bateria, use-o e teste-o.

• Pressione o botão A para ver quantos segundos você esteve andando.
• Pressione o botão B para ver quantos segundos você esteve pulando.
• Pressione A & B juntos para ver quantos segundos você esteve parado.
• Redefina o temporizador pressionando o botão reiniciar no verso do micro:bit, ou desconecte e reconecte o soquete da bateria.

Como os blocos de código funcionam

O código usa três variáveis para acompanhar por quanto tempo você está fazendo uma atividade específica. Quando o programa é executado pela primeira vez, ele define essas variáveis do temporizador para 0.

Os blocos 'em ML... início' são acionados quando o modelo ML decide que você iniciou uma atividade que ele reconhece. Eles mostram diferentes ícones na tela de LED do micro:bit dependendo da ação que você está fazendo.

Os blocos 'em ML... stop' são acionados quando o modelo ML decide que você terminou uma ação, por exemplo, caminhar, pular ou ficar parado. Código dentro de cada bloco limpa a tela e adiciona a duração da ação que acabou de terminar para a variável armazenando o tempo total de caminhada, puxando, ou estando parado.

O bloco 'no botão... pressionado' contém código para exibir as variáveis mostrando o tempo total que você esteve fazendo cada ação. O temporizador conta em milissegundos (milésimos de um segundo), então o número mostrado é dividido por 1000 para mostrar a duração total em segundos.

Avaliação

O quão ele é preciso em medir quanto tempo você esteve fazendo uma atividade específica? Será que funciona igualmente bem para pessoas diferentes?

Teste se o código do temporizador está funcionando bem com o modelo em três etapas simples:

1. Pressione o botão de reiniciar.
2. Pule por 30 segundos.
3. Pressione o botão B. Você deve ver um número perto de 30 na tela.

• Se quiser melhorar seu modelo, clique na <  seta no editor MakeCode que fica no canto superior esquerdo, adicione mais dados e treine seu modelo.

Compare a atividade do temporizador de atividades inteligente com o   Contador de passosou Contador de passos sensível projetos que não usam ML (aprendizado de máquina)

• Como usar ML cria um projeto mais útil?
• IA / AM são sempre necessários para fazer projetos úteis?

Passo 3: Estendendo

• Adicione dados para uma ação diferente e use o botão toque no logotipo para ver a variável doa nova ação no temporizador.
• Adicione blocos de som para dar feedback de áudio quando diferentes atividades são detectadas.
• Você pode usar seus novos conhecimentos sobre aprendizagem de máquina, para 'quebrar o modelo'? Você pode mover-se de certas maneiras para enganar o modelo a tomar decisões incorretas sobre que atividade você está fazendo? Você também pode experimentar adicionar amostras de dados 'confusas' e avaliar o impacto deles no modelo ML. Comparando o que você sabe sobre o porquê de algumas amostras de dados funcionarem bem, e outras não, esta é uma boa forma de explorar seu entedimento.