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by Team Weturtle, 22-06-2023

Sfruttare il Potenziale dell'Intelligenza Artificiale con ML4K e App Inventor: costruiamo un classificatore di immagini

Introduzione

Nel panorama tecnologico in continua evoluzione, l'Intelligenza Artificiale (AI) sta diventando sempre più presente e rilevante nelle nostre vite quotidiane. Partendo dagli assistenti virtuali ai sistemi di riconoscimento dell'immagine, l'AI offre una vasta gamma di possibilità per arricchire le applicazioni e migliorare l'esperienza dell'utente.

In questo articolo, esploreremo un tutorial emozionante che unisce l'AI e App Inventor, una piattaforma di sviluppo di app visuale intuitiva. Più specificamente, ci concentreremo su come integrare l'ML4K (Machine Learning for Kids) in un'app creata con App Inventor. Questa combinazione di strumenti ci consentirà di introdurre capacità di apprendimento automatico alle nostre applicazioni, aprendo nuove opportunità creative e innovative, prestazioni che sarebbe impossibile raggiungere con un semplice algoritmo.

Attraverso questo tutorial, impareremo i fondamenti dell'uso di ML4K per addestrare un modello di intelligenza artificiale e successivamente incorporarlo in un'app attraverso l'utilizzo di App Inventor. Esploreremo le potenzialità dell'IA principalmente andando a sfruttare la classificazione di immagini.

Sia che tu sia un appassionato di programmazione, uno sviluppatore di app o un insegnante curioso di scoprire nuove tecnologie, questo tutorial ti guiderà passo dopo passo attraverso il processo di integrazione di AI su App Inventor. Preparati ad esplorare le potenzialità dell'intelligenza artificiale e a creare app sorprendenti che possono imparare e adattarsi alle esigenze degli utenti.

Senza ulteriori indugi, immergiamoci nel mondo affascinante dell'integrazione dell'AI con App Inventor tramite ML4K.

Nel tutorial saranno presenti questi step:

• Step preliminari
• Progettazione intelligenza artificiale
• Progettazione dell’interfaccia grafica
• Stesura del codice
• Possibili sviluppi

Tecnologie utilizzate:

• Pc
• MACHINE LEARNING FOR KIDS
• App Inventor 2
• Smartphone o tablet Android con installata l'applicazione MIT AI2 Companion
• Connessione per potere utilizzare i siti qui sopra

Approfondimenti:

Per avere maggiori informazioni sul funzionamento di APP INVENTOR, o nel caso in cui sia il primo tutorial che vedi e vuoi approfondire, cliccare al seguente link: INTRODUZIONE AD APP INVENTOR.
Se, invece, sei interessato alla creazione di giochi con App Inventor, ti consigliamo anche il tutorial SCHIACCIA LA ZANZARA CON APP INVENTOR,  LA PALLA 8 MAGICA CON APP INVENTOR.

Step preliminari: Il login

Come tutti i siti al giorno d’oggi, anche su questi due siti (ossia App Inventor e Machine Learning for Kids) avrai bisogno di sapere come effettuare il login.

• MACHINE LEARNING FOR KIDS:

1. Una volta entrato nel sito, basta cliccare il pulsante: INIZIAMO.
2. Comparirà un elenco di opzioni di login, per fare questa prova, basterà cliccare l’opzione: prova subito.

È ORA DI PROGRAMMARE!

1.  Si aprirà la schermata che mostra i tuoi progetti (giustamente vuota), e basterà fare clic sul pulsante ”CREA UN NUOVO PROGETTO”.

2.  Verrai portato nella scheda in cui si aprirà con un menù a tendina le varie opzioni di riconoscimento che si possono utilizzare, per questo tutorial l’opzione che ci interessa è: “IMMAGINI”, ora occorre dare un nome al tuo progetto.3.  Subito dopo aver dato il nome al progetto il pulsante CREA diventerà cliccabile, cliccare sul progetto appena creato e ci ritroveremo davanti una schermata del genere con tre opzioni:4. Per ora clicchiamo ADDESTRAMENTO, che ci darà l’opzione di creare una nuova etichetta, clicchiamo sul pulsante a destra per aggiungerla.5.  L’etichetta non è altro che un contenitore in cui andremo a mettere tutti oggetti con caratteristiche simili, in questo caso noi abbiamo deciso di creare due contenitori in cui andremo ad aggiungere dei cani e dei gatti.

6.  Per fare in modo che il programma funzioni è necessario addestrare nel modo corretto la nostra macchina, andando ad aggiungere almeno 5 oggetti, in questo caso almeno 5 immagini di gatti o cani nei rispettivi contenitori.
Se siamo stati in grado di addestrare bene il nostro programma, questo farà in modo che sia in grado di determinare se l’animale fotografato sia un cane o un gatto.

7.  Importante: le immagini devono essere trascinate da Google Immagini sulla rispettiva casella, in quanto la piattaforma non supporta l’upload dalle immagini salvate sul computer.8.  Una volta aver aggiunto gli elementi, clicchiamo sul bottone in alto a sinistra < RITORNA AI PROGETTI. Ci ritroveremo di nuovo davanti la schermata con le tre opzioni, ora è il momento di passare alla seconda e quindi cliccare su “Impara & Testa”.

9.  Ora comparirà questa schermata, cliccare “ADDESTRA NUOVI MODELLI DI MACHINE LEARNING ” ed attendere che finisca, fare due test e verificare la loro attendibilità fornendo al modello nuove immagini di cani o gatti che non erano state aggiunte precedentemente all’interno delle etichette e tornare indietro.10.  Ora è necessario esportare il progetto su App Inventor, per poterlo fare occorre cliccare sulla terza ed ultima opzione “Programma”. Si aprirà una schermata con 3 scelte, quella che ci interessa è APP INVENTOR. Cliccandoci sopra si aprirà un'altra scheda.11.  Basta seguire le istruzioni qui riportate e abbiamo finito con la prima parte.

PARTE 2: APP INVENTOR

• DESCRIZIONI BLOCCHI E FUNZIONI IN APP INVENTOR

1.  Andare sulla pagina di App Inventor e cliccare su “Create Apps!”.

2.  Fare il login.

3.  Ora occorre importare l'estensione precedentemente scaricata da ML4K, (quella con estensione .aix) scendendo in basso dal menù a sinistra, cliccando su Extensions e poi facendo click su: IMPORT EXTENSION. Si aprirà un’altra schermata piccolina in cui attraverso “scegli file” o trascinando l’estensione all’interno del rettangolino, possiamo caricarla.4.  Per il layout della nostra app avremo bisogno di: 2 pulsanti, 1 selettore immagine e 2 etichette.
 
5.  Risulta NECESSARIO, quindi il bottone TRAIN, quello VERIFY e l’etichetta dove verranno trasferiti i suoi valori.

• TRAIN serve ad addestrare l’AI, va fatto ad ogni accesso ed è fondamentale, senza di questo bottone l’app non potrà funzionare.

• VERIFY controlla lo stato dell’addestramento e attraverso l’etichetta è possibile essere aggiornati sul suo grado di preparazione, in modo da sapere quando l’applicazione è pronta per l’uso

6. Una volta fatto clic sul selettore immagine ed una volta selezionata la foto dalla galleria, le immagini vengono classificate. Questo avviene attraverso un ciclo while sempre vero (quando ottiene una classificazione), in pratica viene riportato sotto formato di testo il valore scritto in percentuale di ciò che l’AI crede che sia l’immagine che gli abbiamo posto in esame.

POSSIBILI SVILUPPI

Ricordo che come ogni altro linguaggio di programmazione, quella a blocchi è molto specifica nella sintassi ma un po’ meno nella logica, dato che siccome non stiamo scrivendo codice non è necessario seguire un andamento verticale in modo obbligatorio.
A parte la difficoltà del seguire certe regole o dovere usare modelli base precisi ed inalterabili, la programmazione a blocchi, specie in questo programma risulta abbastanza libera, supporta bene la creatività.
Nelle prossime righe vorremmo proporre alcuni spunti in modo da aiutarti a personalizzare l’app e renderla veramente tua.

1.  Aggiunta della possibilità di classificare foto fatte e registrate dall’app attraverso la fotocamera:

• Per poter implementare la fotocamera occorre trascinare l’icona all’interno dello schermo del cellulare che troviamo su App Inventor in modo poi da poter passare subito alla scrittura del codice:

• Il codice si compone di un ciclo while che come condizione ha che, quando il pulsante viene premuto, si apre la fotocamera dell'app. Successivamente, dopo il completamento di un ulteriore ciclo while nel quale viene scattata la foto, il programma procede alla fase di classificazione utilizzando l'Intelligenza Artificiale (AI).
• è possibile aumentare il numero di opzioni disponibili semplicemente aumentando le categorie e quindi le etichette su MACHINE LEARNING FOR KIDS nella maniera già mostrata precedentemente.

IL CODICE COMPLETO:IL RISULTATO FINALE:

In conclusione, un approccio divertente ed intuitivo

L'integrazione di ML4K con App Inventor ci ha permesso di creare un classificatore di cani e gatti in modo divertente ed intuitivo. Questo connubio di strumenti semplifica notevolmente il processo di apprendimento automatico per i principianti e offre un modo interessante per implementare funzionalità di riconoscimento delle immagini nelle app che sviluppiamo.

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