Um futuro mais ecológico através da IA de visão e da Ultralytics YOLO

‍TrashBestie é um novo aplicativo que nos ajuda a separar e gerenciar o lixo de uma forma diferente e melhor, usando visão computacional. O TrashBestie usa aprendizado profundo e tecnologia avançada para ajudar as pessoas a tomar medidas para tornar o planeta mais limpo e sustentável.

A equipe por trás do TrashBestie vislumbra um futuro onde o lixo não é mais um incômodo, mas uma oportunidade de mudança positiva. A separação do lixo é importante para proteger o meio ambiente, economizar recursos e reduzir a poluição. Com isso em mente, o TrashBestie se tornou a solução digital que capacita os indivíduos a tomar decisões informadas de gestão de resíduos sem esforço. O objetivo é claro: inspirar um movimento coletivo em direção à gestão responsável de resíduos e promover um planeta mais limpo para as gerações futuras.

Conheça a Equipe Por Trás do TrashBestie

Antes de mergulharmos na tecnologia inovadora por trás do TrashBestie, vamos conhecer seus criadores:

• Helge Rölleke: Com experiência em vendas na área da saúde, Helge fez a transição para a ciência de dados e conduziu pesquisas inovadoras sobre o desempenho da empresa e a remuneração de executivos. Ele também é um entusiasta de cogumelos e está aberto a novas oportunidades na área de ciência de dados.
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• My: Cientista de Dados e Desenvolvedor Frontend que combina habilidades para enfrentar desafios complexos e criar aplicações web fáceis de usar.
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• Simantini Shinde: Uma Cientista de Dados Júnior com experiência em análise de dados, machine learning e muito mais. Simantini é uma forte defensora do desenvolvimento de código aberto, que explora constantemente novas tecnologias e busca um estilo de vida equilibrado e sustentável.
  

A Jornada para o Machine Learning e a Visão de IA

Helge começou a estudar a 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 teve a oportunidade de mergulhar mais profundamente no mundo da IA de visão no Bootcamp da Spiced Academy. Aqui, fez experiências com aprendizagem profunda e determinou a utilidade dos modelos Ultralytics YOLO .

My tinha um amigo que compartilhava seus projetos de ciência de dados, o que despertou seu interesse em machine learning. A forma como os dados podiam revelar insights e otimizar processos a fascinava. Foi por isso que ela se juntou ao Bootcamp, onde conheceu Simantini e Helge.

Simantini começou a explorar o machine learning durante sua dissertação de mestrado. Ela descobriu seu potencial em seu campo de trabalho, que envolve a avaliação de danos em edifícios causados por terremotos. Após sua graduação, Simanti teve diferentes empregos envolvendo dados. Esses empregos acabaram levando-a a um bootcamp de ciência de dados e despertaram seu interesse em ML e visão de IA.

Escolher o Ultralytics YOLO para o TrashBestie

A utilização pela TrashBestie do Ultralytics YOLOv8 como ferramenta principal é estratégica.

• Fácil de usar: Como YOLOv8 é de código aberto e fácil de usar, era altamente acessível para a equipa.
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• Exatidão: YOLOv8 proporcionou uma melhor exatidão, especialmente nas pontuações de precisão.
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• Flexibilidade: A equipa pôde integrar YOLOv8 sem problemas com o Roboflow, melhorando o seu fluxo de trabalho.
  

Como o TrashBestie Funciona?

O TrashBestie opera como um assistente pessoal de separação de lixo, usando inteligência artificial para simplificar o processo em quatro etapas diretas:

1. Detecte com sua câmera. Use a câmera do seu dispositivo para capturar uma imagem do item de lixo sobre o qual você não tem certeza de como descartar.
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2. Reconhecimento instantâneo. Graças à tecnologia de reconhecimento de imagem do YOLOv8, a aplicação pode analisar rapidamente imagens e identificar diferentes tipos de resíduos.
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3. Insights educacionais. O TrashBestie não para nas recomendações. Esta ferramenta fornece insights educacionais aos usuários para entender os métodos de descarte de lixo sugeridos. Por sua vez, isso promove o aprendizado de longo prazo e hábitos conscientes de descarte de lixo.
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4. Fácil de utilizar e acessível. A aplicação é de fácil utilização e acessível a todos, tornando a separação de resíduos ambientalmente responsável possível para qualquer pessoa que utilize um dispositivo Android .

Experimente

Construindo o TrashBestie

A jornada de desenvolvimento do TrashBestie envolve uma série de etapas cruciais:

1. Etiquetagem e anotação. As imagens são cuidadosamente rotuladas e anotadas utilizando ferramentas como o Roboflow para criar um conjunto de dados robusto para treino.
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2. Exportando o Conjunto de Dados. Após exportar o conjunto de dados rotulado, o conjunto de dados de detecção de objetos está pronto para o treinamento.
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3. Treino com YOLOv8. O modelo YOLOv8 é treinado no conjunto de dados exportado, concentrando-se no ajuste fino dos seus parâmetros para melhorar a precisão da deteção de objectos.
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4. Implementação do Streamlit. O modelo YOLOv8 está integrado na aplicação Streamlit, garantindo uma deteção de objectos eficiente e precisa. Esta aplicação está alojada no GitHub, utilizando YOLOv8 e o Streamlit para a deteção e rastreio de objectos.
   

O Futuro do TrashBestie

A TrashBestie continua a melhorar, adicionando localização, tornando-a mais acessível em iOS e Android e aperfeiçoando as técnicas de processamento de imagens. A equipa está empenhada em melhorar continuamente o desempenho e a precisão da aplicação.

Confira o projeto deles no Devpost, que inclui uma galeria de imagens e um vídeo no YouTube mostrando os detalhes do trabalho deles.

O TrashBestie tem a missão de revolucionar a gestão de resíduos e tornar nosso planeta mais limpo e sustentável. Este é um primeiro passo para o futuro, que pode até revolucionar a concepção de carreiras na gestão de resíduos. Junte-se a eles nesta emocionante jornada rumo a um futuro mais verde!

Entre em contato com a equipe do TrashBestie:

Helge: LinkedIn, GitHub

Simantini: LinkedIn, GitHub, Medium

My: LinkedIn