Workshop para software de reconhecimento de imagem AI

Atores envolvidos

Professores, alunos e programadores de IA

Tecnologias IA utilizadas

Software de reconhecimento de imagem para robótica.

Atividades planeadas

O software de reconhecimento de imagem foi utilizado para desenvolver um exemplo para os alunos de como um rolo de fita adesiva pode ser identificado por reconhecimento de imagem, independentemente da sua posição. O rolo de fita adesiva é depois colocado num rolo de desenrolamento por um robô.

Resultados esperados

Não existe um sistema normalizado para a utilização da IA que possa ser ensinado aos formandos para utilização nas suas empresas. Em consequência, todas as empresas tiveram até agora de recorrer a algumas empresas pioneiras da IA como prestadores de serviços externos para aplicações de IA, que, no entanto, praticam uma política de preços que torna as aplicações de IA não económicas para a maioria das empresas desde o início, devido à sua posição individual.Teria de ser desenvolvido um software de aplicação para os formandos que possibilitasse a utilização universal da IA para aplicações operacionais com pouco esforço de programação, como uma aplicação de baixo código ou sem código, e que se estabelecesse como uma quase-norma na indústria e no comércio ou fosse também apoiado por um organismo de normalização.

Origem do projeto

O software desenvolvido para o ensino em escolas profissionais foi desenvolvido por professores de escolas profissionais como um exemplo muito simplificado para demonstrar e ensinar aos alunos a função básica da IA. Neste exemplo, não está envolvido qualquer financiamento público do governo federal.

Planeamento de lições

A oferta existente é integrada em sequências de ensino sobre robótica.

Requisitos técnicos

Smart Factory da Festo – fornece um exemplo de como a IA pode funcionar em princípio.

Partes interessadas externas

Os professores contactaram programadores de IA bem conhecidos para falarem sobre as suas soluções e métodos e para desenvolverem o seu software de aprendizagem, mas as empresas invocaram a confidencialidade como segredo comercial e não mostraram interesse em desenvolver uma ferramenta de fácil utilização.

Problemas encontrados

Para além do software, é necessário adquirir hardware potente correspondente. O reconhecimento de imagens neste contexto didático-técnico foi classificado como eticamente não crítico, uma vez que não são processados dados pessoais, mas apenas foram fotografados componentes de amostra.

Sobre os resultados

Os resultados foram discutidos com os alunos e com os professores. Os resultados são também divulgados através do website da escola e apresentados em eventos escolares.