Um futuro mais sustentável através da IA de visão e do Ultralytics YOLO
Descubra a TrashBestie, uma aplicação inovadora que utiliza o Ultralytics YOLOv8 para tornar a separação de resíduos mais inteligente com IA. Junte-se ao movimento ecológico com uma solução digital.
TrashBestie é uma nova aplicação que nos ajuda a separar e gerir resíduos de uma forma diferente e melhor, utilizando visão computacional. A TrashBestie utiliza aprendizagem profunda e tecnologia avançada para ajudar as pessoas a agir e tornar o planeta mais limpo e sustentável.
A equipa por trás da TrashBestie imagina um futuro em que os resíduos já não sejam um incómodo, mas uma oportunidade para uma mudança positiva. Separar os resíduos é importante para proteger o ambiente, poupar recursos e reduzir a poluição. Com isto em mente, a TrashBestie tornou-se a solução digital que permite às pessoas tomar decisões informadas sobre a gestão de resíduos sem esforço. O objetivo é claro: inspirar um movimento coletivo em direção a uma gestão responsável dos resíduos e promover um planeta mais limpo para as gerações futuras.
Conhece a equipa por trás da TrashBestie#
Antes de nos aprofundarmos na tecnologia inovadora por trás da TrashBestie, vamos conhecer os seus criadores:
- Helge Rölleke: Com experiência em vendas na área da saúde, Helge transitou para a ciência de dados e realizou investigação inovadora sobre o desempenho das empresas e a remuneração dos executivos. Também é um entusiasta de cogumelos e está aberto a novas oportunidades na área da ciência de dados.
- My: Cientista de dados e programadora frontend que combina competências para enfrentar desafios complexos e criar aplicações web fáceis de utilizar.
- Simantini Shinde: Cientista de dados júnior com experiência em análise de dados, aprendizagem automática, entre outras áreas. Simantini é uma forte defensora do desenvolvimento de código aberto, explora constantemente novas tecnologias e procura um estilo de vida equilibrado e sustentável.
O percurso até à aprendizagem automática e à IA de visão#
Helge começou a estudar aprendizagem automática durante a sua tese de mestrado, analisando a relação entre a remuneração de um gestor e o sucesso de uma empresa. Isto envolveu a utilização de modelos de regressão e técnicas de aprendizagem automática. Helge conseguiu aprofundar-se no mundo da IA de visão no Bootcamp da Spiced Academy. Aqui, experimentou a aprendizagem profunda e determinou a utilidade dos modelos Ultralytics YOLO.
My tinha um amigo que partilhava os seus projetos de ciência de dados, o que despertou o seu interesse pela aprendizagem automática. Ficou fascinada pela forma como os dados podiam revelar conhecimentos e otimizar processos. Por isso, juntou-se ao Bootcamp, onde conheceu Simantini e Helge.
Simantini começou a explorar a aprendizagem automática durante a sua tese de mestrado. Descobriu o seu potencial na sua área de trabalho, que envolve a avaliação de danos em edifícios causados por terramotos. Depois de se formar, Simantini teve vários empregos relacionados com dados. Esses empregos acabaram por conduzi-la a um bootcamp de ciência de dados e despertaram o seu interesse por ML e IA de visão.
Escolher o Ultralytics YOLO para a TrashBestie#
A utilização do Ultralytics YOLOv8 como ferramenta principal pela TrashBestie é uma decisão estratégica.
- Fácil de utilizar: Como o Ultralytics YOLOv8 é de código aberto e fácil de utilizar, era altamente acessível à equipa.
- Precisão: O Ultralytics YOLOv8 proporcionou uma melhor precisão, especialmente nas métricas de precisão.
- Flexibilidade: A equipa conseguiu integrar perfeitamente o Ultralytics YOLOv8 com o Roboflow, melhorando o seu fluxo de trabalho.
Como funciona a TrashBestie?#
A TrashBestie funciona como um assistente pessoal de separação de resíduos, utilizando inteligência artificial para simplificar o processo em quatro passos simples:
- Deteta com a tua câmara. Utiliza a câmara do teu dispositivo para captar uma imagem do resíduo que não sabes como eliminar.
- Reconhecimento instantâneo. Graças à tecnologia de reconhecimento de imagens do Ultralytics YOLOv8, a aplicação pode analisar rapidamente as imagens e identificar diferentes tipos de resíduos.
- Informações educativas. A TrashBestie não se limita a apresentar recomendações. Esta ferramenta fornece informações educativas para ajudar os utilizadores a compreender os métodos de eliminação de resíduos sugeridos. Por sua vez, isto promove uma aprendizagem a longo prazo e hábitos conscientes de eliminação de resíduos.
- Fácil de utilizar e acessível. A aplicação é fácil de utilizar e acessível a todos, tornando a separação ambientalmente responsável de resíduos possível para qualquer pessoa que utilize um dispositivo Android.
Deteção de objetos com webcam
Desenvolvimento da TrashBestie#
O processo de desenvolvimento da TrashBestie envolve uma série de passos cruciais:
- Rotulagem e anotação. As imagens são cuidadosamente rotuladas e anotadas utilizando ferramentas como o Roboflow para criar um conjunto de dados robusto para o treino.
- Exportação do conjunto de dados. Depois de exportar o conjunto de dados rotulado, o conjunto de dados de deteção de objetos está pronto para o treino.
- Treino com o Ultralytics YOLOv8. O modelo YOLOv8 é treinado com o conjunto de dados exportado, com foco no ajuste fino dos seus parâmetros para melhorar a precisão da deteção de objetos.
- Implementação com Streamlit. O modelo Ultralytics YOLOv8 é integrado na aplicação Streamlit, garantindo uma deteção de objetos eficiente e precisa. Esta aplicação está alojada no GitHub e utiliza YOLOv8 e Streamlit para a deteção e o rastreamento de objetos.
O futuro da TrashBestie#
A TrashBestie continua a melhorar ao adicionar localização, tornar-se mais acessível no iOS e Android e aperfeiçoar as técnicas de processamento de imagens. A equipa está empenhada em melhorar continuamente o desempenho e a precisão da aplicação.
Consulta o projeto no Devpost, que inclui uma galeria de imagens e um vídeo do YouTube que apresenta os detalhes do trabalho realizado.
A TrashBestie tem como missão revolucionar a gestão de resíduos e tornar o nosso planeta mais limpo e sustentável. Este é um primeiro passo em direção ao futuro, que pode até revolucionar a conceção das carreiras na área da gestão de resíduos. Junta-te à equipa nesta emocionante jornada rumo a um futuro mais verde!
Entra em contacto com a equipa da TrashBestie:#
Helge: LinkedIn, GitHub
Simantini: LinkedIn, GitHub, Medium
My: LinkedIn
