Ahora, con ayuda de la IA
Vuestro reto consiste en diseñar un programa que sea capaz de reconocer distintas especies de animales cuando se le muestran a la cámara del ordenador. Para conseguirlo vais a utilizar mBlock, que es un lenguaje de programación por bloques basado en Scratch. mBlock tiene una extensión llamada Máquina Educable, con la que podemos crear nuestro propio modelo de entrenamiento y utilizarlo en nuestros programas.
Los requisitos que debe cumplir vuestro programa son los siguientes:
- Debe estar hecho en mBlock y utilizar la extensión Máquina Educable.
- El modelo debe ser entrenado con las imágenes de los reptiles de vuestro cuaderno de campo.
- Tras ser entrenado, el modelo debe ser utilizado en un programa que, cuando se le muestra a la cámara una de las tarjetas, será capaz de identificar a la especie y mostrar su nombre científico y su nombre común.
- Opcionalmente podéis hacer que el programa muestre algo más de información una vez identificada la especie, o que muestre por pantalla una imagen.
En los sobres con las pistas encontraréis algunas indicaciones sobre cómo hacer el modelo de aprendizaje automático y cómo utilizarlo después en un programa de mBlock.
¡Ánimo!
Anexo 1: Animales del cuaderno de campo: archivo PDF y archivo editable.
Anexo 2: Ficha de enlaces: archivo PDF y archivo editable.
Anexo 7. Fichas de entrenamiento Machine Learning :PDF y archivo editable.
Fondos e imágenes para el programa: enlace de descarga.
Pista 1
En este vídeo podéis encontrar cómo añadir la extensión Máquina Educable a mBlock, cómo crear vuestro modelo de entrenamiento, entrenarlo y utilizarlo en vuestros programas.
Pista 2
Si necesitáis algo más de ayuda, aquí tenéis algunas fichas con indicaciones para hacer vuestro programa. No está la solución completa, pero disponéis de suficiente información y os presenta las herramientas con las que podréis conseguir vuestro reto.
Anexo 8. Tarjetas de programación mBlock Reto 3: PDF y archivo editable.
Dimensiones del pensamiento computacional
Mientras abordamos este reto estaremos trabajando fundamentalmente las siguientes dimensiones del pensamiento computacional:
- Secuenciación y nociones algorítmicas: diseñar el algoritmo que da respuesta al problema. Usar condicionales.
- Pensamiento lógico:estudiar los pasos que hay que seguir y el orden en el que hay que hacerlos para solucionar el problema, y anticipar posibles resultados.
- Paralelismo y sincronización mediante eventos: utilizar eventos para disparar la ejecución de acciones.
- Representación de la información: utilizar variables para almacenar y consultar los resultados del modelo de aprendizaje.
- Detección de errores y perseverancia: Poner en marcha el programa y depurar su funcionamiento.
Diario de Aprendizaje
No olvides, tras acabar cada reto, completar tu diario de aprendizaje.
Orientaciones docentes
El aprendizaje automático (Machine Learning) consiste en entrenar con datos un sistema para hacer predicciones a partir de ellos. Estos sistemas son utilizados en diversos ámbitos relacionados con la Biología y la Geología, en campos como el censo de especies, la investigación de nuevos fármacos o la genética. A modo de ejemplo citamos AI-CENSUS, un sistema de censo y seguimiento de fauna que utiliza las imágenes obtenidas de cámaras de fototrampeo, o Deepfish, que persigue diseñar un sistema de identificación y tallaje de peces utilizando algoritmos de Inteligencia Artificial.
El objetivo en este reto es implementar un sistema sencillo que sea capaz de identificar la especie a la vista de la imagen que se le presenta. Nos limitaremos a utilizar las ocho tarjetas de los animales, pero conviene destacar que un sistema real sería capaz de identificar un número mayor de especies, y con imágenes distintas, aunque para ello sería necesario entrenarlo con un número mayor de ejemplos.
Utilizaremos la extensión Máquina Educable de mBlock, un lenguaje basado en Scratch 3.0, que además permite la conexión y el uso de placas y robots. Para esta práctica recomendamos utilizar la versión online, aunque también se puede usar la versión de escritorio, que se puede obtener en la página de descargas de mBlock.
Anexo 9. Solución: archivo PDF y archivo editable.
Solución formato mBlock: enlace de descarga.
Anexo 16. Fichas para el sobre del reto: PDF y archivo editable.