Érase una vez tres amigas...

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Había una vez una araña llamada Ariadna, una centolla de nombre Maulla y una mariposa de alas amarillas, la pequeña Inés, que vivían en un ecosistema litoral de la Ría de Arousa. Cada una de ellas tenía características únicas, de su grupo animal, que las hacían diferentes entre sí.

• Ariadna era una araña peluda con ocho patas y un cuerpo ovalado. Tejía telas densas para atrapar a sus presas entre los arbustos de las dunas costeras.

• Maulla era un crustáceo con un caparazón duro y peludo, que vivía en el mar. Le gustaban los fondos blancos de arena y las rocas

• Inés era un insecto con seis patas y alas translúcidas, que volaba alrededor de la playa cosechando néctar de flores.

Un día, las tres amigas se encontraron en la orilla de la playa y comenzaron a discutir sobre cómo podrían distinguirse entre sí. Ariadna dijo que era la más fácil de distinguir porque siempre estaba sentada en su tela de araña. Maulla dijo que su caparazón duro la hacía fácilmente reconocible e Inés comentó que sus alas transparentes y su capacidad para volar la hacían única.

Para poner a prueba su teoría, decidieron hacer una carrera por la arena. Ariadna corrió sobre su tela de araña, Maulla se arrastró entre las conchas con sus patas e Inés voló por encima de ellas. Fue una carrera muy discutida, pero finalmente Inés fue la ganadora.

Después de la carrera, se dieron cuenta de que, aunque eran muy diferentes, cada una tenía habilidades únicas que las hacían especiales. Así que decidieron seguir siendo amigas y apreciar sus diferencias. Desde entonces, cada vez que alguien las confunde y les pregunta por su origen, recuerdan su carrera y se ríen juntas.

Cesta de materiales

Presiona en los puntos interactivos de la imagen.

Manos a la obra

Cuando un día encuentres alguno de estos tres animalillos, tendrás que diferenciarlos por sus carácteristicas morfológicas, pero puedes tener una ayuda. Empleando la Inteligencia Artificial puedes entrenar una máquina, en este caso tu equipo informático,  para que sea capaz de reconocer la categoría del animal hallado y mostrarla.

Sigue estos sencillos pasos.

Paso 1

Vamos a probar el potencial de Machine Learning for Kids, una herramienta educativa para aprender a realizar un machine learning reconociendo textos, imágenes o sonidos. 

En este caso emplearemos imágenes ya hechas.

Paso 2

Ve a la página web de ML for Kids presionando en este enlace.

Paso 3

Presiona en "Empezar" y, como lo vamos a probar sin registro, presionamos en "Pruébalo ahora".

Seguimos presionando en "Añadir un nuevo proyecto".

Ahora tenemos que incorporar un "nombre" para el entrenamiento que vas a crear, piensa en uno que sea ingenioso.

Paso 4

Escoge "Imágenes" y finalmente presiona "Crear".

Paso 5

 Ahora tenemos que entrenar a la máquina, por lo que precisaremos adjudicar una categoría para clasificar las imágenes. En este caso, crearemos 3:

• crustáceos,
• arácnidos e
• insectos

Se crean automáticamente las cajas donde arrastraremos las imágenes.

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Paso 6

Tienes que tener seleccionadas las imágenes con anterioridad. Escoge bien.

Arrastra cada imagen a la caja correspondiente o escribe la url de cada una de ellas (botón de la derecha en el ratón). 

Entrena tu máquina y comprueba cómo funciona el modelo mostrándole una imagen tester no usada en el entrenamiento inicial. 

Mostrará el resultado y la fiabilidad de la respuesta en porcentaje. Si tuviste éxito y fuiste capaz de acertar e identificar al animal, ¡enhorabuena!

Tips docentes

 Para emplear esta herramienta tu alumnado no precisa hacer login.

 Recuerda que no se guardan los entrenamientos hechos.

 En la busqueda de imágenes es mejor hacer un chequeo de bancos de recursos gratuitos, recordando la autoría de las imágenes y los tipos de licencias que permiten su empleo y reutilización. No todas las imágenes pueden emplearse.

 Para incorporar una imagen a las categorías, arrastra hasta ese espacio o copia la url.

 Puede ser que el reconocimiento no sea fiable, mostrando un falso positivo o falso negativo. En este caso, conviene depurar el entrenamiento revisando las imágenes incluidas, mejorándolas e intentándolo de nuevo.

 Puede incluirse una reflexión sobre la fiabilidad del modelo, recuerda que los errores son una fuente de aprendizaje.

Tu clase en un clic

Implementa esta microsecuencia en tu aula Moodle (Descarga disponible en gallego y castellano ).

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