micro:bit AI storytelling friend

Aby zaprzyjaźnić się z opowiadaniem historii opartym na sztucznej inteligencji, wytrenujesz

model uczenia maszynowego (ML), aby rozpoznawał, kiedy zabawka porusza się na różne sposoby.

Następnie połączysz ten model z kodem, aby wydawać różne dźwięki i wyświetlać różne

ikony na wyświetlaczu LED micro:bit.

Następnie pobierzesz model i kod do micro:bit i użyjesz go na swojej zabawce, aby opowiedzieć historię.

Nasza historia dotyczy niedźwiedzia o imieniu Lucy, ale możesz zmienić projekt, aby pasował do własnego.

[MUZYKA] To jest niedźwiedź Lucy.

Kiedy dorośnie, chce zostać gimnastyczką, więc każdego dnia, gdy się budzi, ćwiczy skakanie.

Skacze wysoko, aż po sufit. Potem, po śniadaniu, ćwiczy skręcanie.

Kręci się w kółko, aż cały jej świat wiruje.

Potem robi sobie przerwę i ma małą drzemkę.

Aby rozpocząć tworzenie historii AI jako przyjaciela, kliknij „Otwórz w micro:bit CreateAI”, aby uruchomić projekt.

Ten projekt zawiera 8 próbek danych dotyczących ruchu dla trzech różnych czynności:

skakania, turlania się i spania.

micro:bit CreateAI zbiera próbki danych o ruchu za pomocą akcelerometru, czujnika ruchu micro:bit.

Aby dodać własne próbki danych, musisz utworzyć zbiór danych micro:bit.

Jeśli Twój komputer ma włączoną funkcję Bluetooth, potrzebujesz tylko 1 micro:bit i przewodu USB do transmisji danych.

Jeśli nie masz połączenia Bluetooth, będziesz musiał użyć 2 micro:bitów.

Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby się połączyć.

Po podłączeniu urządzenia micro:bit do gromadzenia danych, przymocuj je do zabawki w ten sposób.

Zobaczysz, jak linie na wykresie na żywo zmieniają się w miarę przesuwania zabawki. Ponieważ projekt ten zawiera już sporo

próbek danych, sugerujemy dodanie na razie 1 próbki dla każdego działania i zebranie większej ilości danych później.

Kliknij akcję „skakanie”, aby dodać do niej więcej próbek danych.

Przed rozpoczęciem 1-sekundowego nagrywania nastąpi odliczanie.

Kliknij przycisk „Nagraj” i natychmiast rozpocznij przenoszenie zabawki, aby mieć pewność, że otrzymasz czystą próbkę danych.

Czysta próbka to taka, w przypadku której poruszasz się przez całą próbkę,

nie zaczynasz późno ani nie kończysz ruchu wcześniej. Następnie spróbuj dodać dodatkową próbkę danych do

akcji „toczy się” i „śpi”.

Zauważysz, że kiedy zabawka śpi, linie x, y i z zmieniają miejsce w zależności od orientacji micro:bit.

Kliknij „Wytrenuj model”, aby zbudować model ML. Narzędzie tworzy teraz

model matematyczny, który powinien rozpoznawać różne działania podczas poruszania mikro:bitem.

Gdy tylko model zostanie przeszkolony, zostanie wyświetlona strona Testowanie modelu.

Twoje dane zebrane w micro:bit można teraz wykorzystać do sprawdzenia, jak dobrze działa model.

Powinien być nadal podłączony do narzędzia, a podczas przesuwania zobaczysz, że CreateAI

szacuje, jakie działanie wykonujesz.

Poruszaj zabawką na różne sposoby, aby zobaczyć szacunkową akcję i zmianę wykresu słupkowego pewności.

Wartość procentowa pokazuje, jak pewny jest model, że wykonujesz każde działanie.

Możesz zauważyć, że Twój model nie szacuje dokładnie niektórych działań.

W takim przypadku dobrym pomysłem jest kliknięcie opcji „Edytuj próbki danych” i ulepszenie modelu.

Modele uczenia maszynowego zwykle działają najlepiej, gdy jest więcej danych, więc zapisz dodatkowe próbki dla każdego

z działań lub skup się na zebraniu większej ilości danych dla działania, które było problematyczne podczas testowania.

Czyste próbki danych pomagają również w lepszym działaniu modelu uczenia maszynowego, dlatego sprawdź zestaw danych i

zidentyfikuj wszelkie próbki, które mogłyby zmylić model. Możesz je usunąć, naciskając X.

Po dodaniu większej ilości danych i sprawdzeniu zestawu danych kliknij ponownie „Wytrenuj model”. Następnie przetestuj

model ponownie na stronie „Testowanie modelu”.

Gdy będziesz zadowolony z zachowania modelu ML, możesz go użyć z gotowym kodem projektu.

Kliknij „Edytuj w MakeCode”, aby zobaczyć bloki kodu w specjalnej wersji Microsoft MakeCode.

W każdej chwili możesz wrócić do podglądu swoich danych w CreateAI,

korzystając ze strzałki w lewym górnym rogu ekranu. Bloki te korzystają z modelu utworzonego w kodzie.

Bloki „on ML… start” reagują, gdy model ML zdecyduje, że Twoja

zabawka wykonuje określony ruch lub akcję. W zależności od akcji, kod pokazuje różne

ikony na wyświetlaczu LED micro:bit i odtwarza różne dźwięki na głośniku.

Jeśli nie ma pewności, jakie działanie wykonuje Twoja zabawka – jeśli działanie jest „nieznane” – wyczyści ekran.

A kiedy każda akcja się kończy, kod zatrzymuje micro:bit wydawaniem jakiegokolwiek dźwięku.

Aby kod i model ML działały na twoim micro:bit,

wystarczy pobrać go na micro:bit.

Naciśnij „Pobierz” i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie.

Teraz przetestuj gotowy projekt na urządzeniu micro:bit przymocowanym do zabawki.

Czy odtwarzane są właściwe dźwięki i wyświetlane ikony, gdy zabawka wykonuje różne ruchy?

Czy działa równie dobrze, gdy ktoś inny porusza zabawką?

Jeśli nie, możesz wrócić, zebrać z nich więcej danych i ponownie nauczyć model.

Gratulacje, udało Ci się wytrenować swoją zabawkę, aby reagowała na różne rodzaje ruchu,

korzystając z zebranych danych, szkoląc model uczenia maszynowego AI i łącząc go z

kodem, aby stworzyć interaktywną zabawkę do opowiadania historii! Jakie inne działania lub ruchy może

wykonywać Twoja zabawka, być może w ramach opowiadania historii? Czy możesz je dodać za pomocą micro:bit i CreateAI?