Workshop sui software di riconoscimento delle immagini AI

Attori coinvolti

Insegnanti, studenti e programmatore di IA.

Tecnologie AI utilizzate

Software di riconoscimento delle immagini per la robotica.

Attività pianificate

Il software di riconoscimento delle immagini è stato utilizzato per sviluppare un esempio per gli studenti su come un rotolo di nastro adesivo può essere identificato tramite il riconoscimento delle immagini, indipendentemente dalla sua posizione. Il rotolo di nastro adesivo viene quindi posizionato su un rullo di svolgimento da un robot

Risultati attesi

Non esiste un sistema standardizzato per l’uso dell’IA che potrebbe essere insegnato agli apprendisti per l’utilizzo nelle loro aziende. Di conseguenza, finora tutte le aziende hanno dovuto fare affidamento su alcune aziende pioniere nell’IA come fornitori di servizi esterni per le applicazioni di intelligenza artificiale. Tuttavia, queste aziende adottano una politica di prezzi che rende le applicazioni di IA economicamente poco sostenibili per la maggior parte delle aziende sin dall’inizio, a causa della loro posizione individuale. Sarebbe necessario sviluppare un software applicativo per gli apprendisti che renda possibile utilizzare l’IA per applicazioni operative in modo universale con pochi sforzi di programmazione, come un’applicazione low-code o no-code, e che si affermi come uno standard quasi universale nell’industria e nel commercio o sia supportato anche da un organismo di standardizzazione.

Origine del progetto

Il software sviluppato per l’insegnamento nelle scuole professionali è stato sviluppato dagli insegnanti delle scuole professionali come esempio molto semplificato per dimostrare e insegnare agli studenti le funzioni di base dell’IA. In questo esempio non è previsto alcun finanziamento pubblico da parte del governo federale.

Pianificazione delle lezioni

L’offerta esistente è integrata nelle sequenze didattiche sulla robotica.

Requisiti tecnici

Smart Factory di Festo – fornisce un esempio di come l’IA possa funzionare in linea di principio.

Stakeholders esterni

Gli insegnanti hanno contattato noti sviluppatori di IA per parlare delle loro soluzioni e dei loro metodi e per sviluppare ulteriormente il loro software di apprendimento, ma le aziende hanno citato la riservatezza come segreto commerciale e non hanno mostrato alcun interesse a sviluppare uno strumento di facile utilizzo.

Problemi

Oltre al software, è necessario procurarsi un hardware altrettanto potente. Il riconoscimento delle immagini in questo contesto tecnico-didattico è stato classificato come eticamente acritico, poiché non vengono trattati dati personali, ma sono stati fotografati solo componenti campione.

Risultati

I risultati sono stati discussi con gli studenti e tra gli insegnanti. I risultati sono stati diffusi anche attraverso il sito web della scuola e presentati in occasione di eventi scolastici.