micro:bit AI storytelling friend

Para tornar seu amigo contador de histórias de IA, você treinará um

modelo de aprendizado de máquina, ou ML, para reconhecer quando um brinquedo se move de maneiras diferentes.

Em seguida, você combinará este modelo com código para emitir sons diferentes e mostrar

ícones diferentes no display LED do micro:bit.

Depois você baixará o modelo e o código para um micro:bit e os usará em seu brinquedo para ajudar a contar uma história.

Nossa história é sobre uma ursa chamada Lucy, mas você pode alterar o projeto para se adequar ao seu.

[MÚSICA] Esta é a ursa Lucy.

Ela quer ser ginasta quando crescer, então todos os dias, ao acordar, ela pratica saltos.

Ela salta tão alto quanto o teto. Depois do café da manhã ela pratica rolar.

Ela rola e gira até que todo o seu mundo esteja girando.

Então ela faz uma pausa e tira uma soneca.

Para começar a tornar seu amigo contador de histórias de IA, clique em ‘Abrir em micro:bit CreateAI’ para iniciar o projeto.

Este projeto vem com 8 amostras de dados de movimento para três ações diferentes:

pular, rolar e dormir.

micro:bit CreateAI coleta amostras de dados de movimento usando o acelerômetro, o sensor de movimento do micro:bit.

Para adicionar suas próprias amostras de dados, você precisa fazer uma coleta de dados micro:bit.

Se o seu computador tiver Bluetooth ativado, você só precisará de 1 micro:bit e um cabo de dados USB.

Se não tiver uma conexão Bluetooth, você precisará usar 2 micro:bits.

Siga as instruções na tela para conectar.

Assim que o micro:bit de coleta de dados estiver conectado, anexe-o ao seu brinquedo desta forma.

Você verá as linhas no gráfico ao vivo mudarem conforme você move seu brinquedo. Como este projeto já inclui muitas

amostras de dados, sugerimos que você adicione 1 amostra para cada ação por enquanto e colete mais dados posteriormente.

Clique na ação 'pular' para adicionar mais amostras de dados a ela.

Você receberá uma contagem regressiva antes do início da gravação de 1 segundo.

Clique em gravar e comece a mover seu brinquedo imediatamente para garantir uma amostra de dados limpa.

Uma amostra limpa é aquela em que você move toda a amostra,

não começa tarde nem termina cedo. Em seguida, tente adicionar uma amostra de dados extra às

ações 'rolling' e 'sleeping'.

Você notará que quando seu brinquedo está dormindo, as linhas x, y e z mudam de lugar dependendo da orientação do micro:bit.

Clique em 'Treinar modelo' para construir o modelo de ML. A ferramenta agora constrói um

modelo matemático que deve reconhecer diferentes ações quando você move seu micro:bit.

Assim que o modelo for treinado, você verá a página Testando modelo.

Sua coleta de dados micro:bit agora pode ser usada para testar o funcionamento do modelo.

Ele ainda deve estar conectado à ferramenta e você verá que, conforme você o move, o CreateAI

estima a ação que você está realizando.

Mova seu brinquedo de maneiras diferentes para ver a ação estimada e a mudança no gráfico de barras de certeza.

A porcentagem mostra o quão certo ou confiante o modelo está de que você está realizando cada ação.

Você pode perceber que seu modelo não está estimando algumas ações com precisão.

Nesse caso é uma boa ideia clicar em ‘Editar amostras de dados’ e melhorar o seu modelo.

Os modelos de aprendizado de máquina geralmente funcionam melhor com mais dados, portanto registre algumas amostras extras para cada uma

das ações ou concentre-se na coleta de mais dados para a ação que foi problemática no teste.

Amostras de dados limpas também ajudam um modelo de ML a funcionar melhor, portanto, examine seu conjunto de dados e

identifique quaisquer amostras que possam confundir o modelo. Você pode excluí-los pressionando X.

Depois de adicionar mais dados e verificar seu conjunto de dados, clique em 'Treinar modelo' novamente. Em seguida, teste

o modelo novamente na página ‘Testando modelo’.

Quando estiver satisfeito com o comportamento do modelo de ML, você poderá usá-lo com o código do projeto pronto.

Clique em 'Editar no MakeCode' para ver os blocos de código em uma versão especial do Microsoft MakeCode.

Você pode voltar a ver seus dados no CreateAI a qualquer momento

usando a seta no canto superior esquerdo da tela. Esses blocos usam o modelo que você criou no código.

Os blocos 'on ML… start' reagem quando o modelo de ML decide que seu

brinquedo está fazendo um determinado movimento ou ação. Dependendo da ação, o código mostra

ícones diferentes na saída do display LED do micro:bit e reproduz sons diferentes no seu alto-falante.

Se não tiver certeza da ação que seu brinquedo está realizando – se a ação for “desconhecida” – ele limpa a tela.

E quando cada ação para, o código impede o micro:bit de emitir qualquer som.

Para fazer o código e o modelo ML rodarem no seu micro:bit,

você só precisa baixá-lo para um micro:bit.

Pressione 'Download' e siga as instruções na tela.

Agora teste o projeto finalizado em um micro:bit anexado ao seu brinquedo.

Os sons e ícones corretos são reproduzidos quando o brinquedo faz movimentos diferentes?

Funciona igualmente bem quando outra pessoa move o brinquedo?

Caso contrário, você pode voltar e coletar mais dados deles e treinar novamente o modelo.

Parabéns, você treinou seu brinquedo para reagir a diferentes tipos de movimento

usando os dados coletados, treinando um modelo de aprendizado de máquina de IA e combinando-o com

código para criar um brinquedo interativo para contar histórias! Que outras ações ou movimentos o seu brinquedo pode

realizar, talvez como parte da narração de uma história? Você pode adicioná-los usando micro:bit e CreateAI?