Інформатика | 7 клас | Урок 10. Перша ШІ модель Micro:bit

Зустрічай ШІ на основі MIcro:bit!

Штучний інтелект (ШІ) — це технологія, яка використовується комп’ютерами й пристроями для “навчання”, розпізнавання об’єктів, голосу, рухів, приймання рішень та виконання складних завдань, подібно до людини. ШІ вже використовується у багатьох сферах: смартфонах, розумних колонках, автомобілях, медичних пристроях, роботах і навіть у побутовій техніці.

Micro:bit — це маленький комп’ютер, який можна програмувати для створення різних проєктів. Завдяки сучасним інструментам, таким як CreateAI, Micro:bit може використовувати прості моделі ШІ: розпізнавати голос, жести, рухи, реагувати на навколишнє середовище. Наприклад, Micro:bit може “вчитися” розпізнавати, коли ви плескаєте в долоні, або визначати, чи голосно у кімнаті. Такі види ШІ, які ґрунтуються на навчанні техніки правильніше називати "Машинне навчання" (запамʼятайте це, бо це має різницю).

Використання ШІ з Micro:bit допомагає зрозуміти, як працюють сучасні технології, і дає змогу створювати “розумні” пристрої власноруч.

Щоб зрозуміти як можна використати Micro:bit, щоб він зміг розпізнавати патерни, уважно подивись відео нижче. В ньому також розповідається суть сьогоднішньої роботи.

Отже, процес тренування ШІ на Micro:bit складається з кількох простих кроків:

1. Збір даних. Спочатку потрібно зібрати приклади даних, які Micro:bit буде розпізнавати. Наприклад, це можуть бути різні звуки, жести або рухи. Дані збираються за допомогою вбудованих сенсорів (мікрофон, акселерометр тощо).

2. Позначення даних. Кожен приклад потрібно підписати (наприклад, “тихо”, “голосно”, “нахил вліво”, “нахил вправо”), щоб ШІ знав, що означає кожен сигнал.

3. Навчання моделі. На основі зібраних і підписаних даних Micro:bit або онлайн-сервіс (наприклад, CreateAI) створює модель ШІ. Модель “вчиться” розпізнавати різницю між різними прикладами.

4. Тестування. Після навчання модель перевіряють: Micro:bit отримує нові сигнали й визначає, до якої категорії вони належать.

5. Використання моделі. Готову модель завантажують на Micro:bit. Тепер пристрій може розпізнавати нові сигнали й реагувати на них у реальному часі (наприклад, показувати іконку, вмикати звук чи керувати пристроями).

Візуально цей процес можна представити у вигляді схеми, запамʼятай її, це необхідно для наступного завдання:Нижче зображено проєкти, які ми будемо робити найближчим часом:

Для виконання цього завдання можна використовувати відео, яке ми вже подивились:

Для Початку требу підʼєднати Micro:bit на основі bluetooth. Зайдіть на сайт https://createai.microbit.org/new та почніть новий проєкт.

Щоб зібрати дані для навчання вашої моделі машинного навчання, потрібно підключити micro:bit до комп’ютера. Цей micro:bit називається micro:bit для збору даних. Оскільки ви будете збирати дані про рухи бездротовим способом. Є два способи підключення: через Bluetooth або радіозв’язок. Ми будемо працювати саме по bluetooth:

Тепер треба обрати іконку та назвати наш майбутній набір зразків (samples):

Настав час "натренувати" наш ШІ певними обраними вами рухами (хлопки, вітання чи будь-що інше):

Як видно з нотаток, нам рекомендують задати як мінімум три записи руху. Проте, є й інший варіант — записувати однакові рухи протягом 10 секунд:

Запишіть семпли та зробіть подібні кроки з іншим набором даних. Памʼятайте, що рухи треба вибрати максимально не схожі між собою. В результаті ви отримаєте приблизно наступні результати:

Ви можете додавати ще набори, проте зупинімось на двох і спробуємо натренувати нашу модель, щоб вона розпізнавала рухи (натисніть "Train model"):

Натренувавши модель, спробуйте протестувати її. На різні рухи має відбуватись різна реакція Micro:bit:

Зробіть скріншоти (Shift+WIN+S) отриманих результатів і вставте (Ctrl+V) в поле відповіді нижче.

Проте, якщо ви помітили, то модель поки працює неідеально, і щоб покращити її роботу можна додати ще семплів (запишіть ще, щоб сумарно було 10 шт. у кожного):

Знову натисніть "Train model" та перевірте якість роботи нової моделі.

Зробіть висновки по отриманим результатам та зробіть скріншоти (Shift+WIN+S) отриманих результатів і вставте (Ctrl+V) все в поле відповіді нижче.

На найбільший бал пропоную вам додати ще 2 набори даних і повністю їх натренувати з 10 семплами.

Покажіть на скріншотах, що у вас дійсно вийшло натренувати різні набори даних і вони ідеально реагують на ваші рухи.

Зробіть короткі висновки по отриманим результатам (або загалом по роботі) та зробіть скріншоти (Shift+WIN+S) отриманих результатів і вставте (Ctrl+V) все в поле відповіді нижче.