Omschrijving

Samen met Hogeschool PXL starten we dit schooljaar het traject ‘Embeded Artificial Intelligence’ op.

Tijdens de workshops ga het AI concept toepassen aan de hand van een embedded sensormodule die programmeerbaar is in de Arduino software omgeving. Daarnaast zal je ook de mobiele telefoon gebruiken (je kan je eigen smartphone gebruiken, deze bevat immers al tal van sensoren die je kan gebruiken om AI modellen te trainen).

Doelgroep

Leraren 3de graad 

  • Elektriciteit- elektronica
  • Elektrische installatietechnieken
  • Industriële wetenschappen
  • Industriële ICT

Let op! Dit traject in enkel voor leraren dit schooljaar.

Inhoud

Het gebruikte platform omvat volgende sensoren:

  • Oranje LED
  • RGB LED
  • Luchtdruk sensor
  • Microfoon
  • Accelerometer, Gyroscoop en Magnetometer
  • Proximity, Light, Color, Gesture sensor
  • Temperatuur- en vochtigheidssensor

Volgende interfaces zijn ter beschikking:

  •  USB / UART Interface
  • Bluetooth 5 en BLE Interface

Laptop van deelnemende leraar is vereist.

Workshops

Workshop 1: [Introductie AI en Data sets verzamelen]
− Introductie tot AI, Machine Learning en Embedded AI.
− Kennismaking Softwareplatform, Arduino omgeving
− Uitlezen van de aanwezige sensoren (data acquisitie)
− Dataset versturen naar het platform( voor modellen te trainen)
− Visualiseren van de (sensor) dataset

Workshop 2: [Aanmaken en evaluatie van modellen]
− Trainen van (AI) modellen
− Visualiseren van modellen
− Interpreteren van modellen (goede vs. Slechte modellen)

Workshop 3: [Gebruik van AI Model]
− Implementatie van het getrainde model op een sensor node(toepassing)

Projectafsluiting
De verschillende deelnemers geven een demo en presentatie van hun toepassing met focus op things learned. Er wordt een tussentijds moment ingepland om vragen te stellen.

Project

  1. De leraar werkt naast de uitgewerkte voorbeelden in de workshops aan een zelf geselecteerde toepassing in de eigen schoolomgeving
  2. Hierbij wordt gedacht aan industriële machines, wasmachine, blender, luchtcompressor, diepvries, airco, ventilator,…
  3. De bedoeling is om aan te geven of deze geselecteerde machine/toestel werkt, in welke stand dit toestel staat en of er zich eventuele fouten voordoen op dit toestel (dan moet er misschien een onderhoudsbeurt gebeuren, blockage detecteren, predictive maintenance…) Dit aan de hand van een AI-model.
  4. Behuizing voor de sensormodule
    a. Kan door de school zelf ontworpen worden met eigen aanwezige 3D-printers, lasercutters,… of eventueel 3D-printers uitlenen bij RTC.

Toepassingen

De workshop omvat volgende voorbeelden:

  • Spraakherkenning
  • Bewegingsdetectie
  • Anomalie detectie (detectie van zaken die niet normaal zijn in de gewone werking van bijvoorbeeld een machine, dit kan gebruikt worden om machinefouten vast te stellen)

Verder verloop

Fase 1 (schooljaar 2021-2022):
Leraren doorlopen het traject zonder leerlingen om zo een voorsprong op te bouwen t.o.v. de leerlingen. Leraar maakt reeds kennis met de technologieën.

Fase 2 (schooljaar 2022-2023):
Leerlingen doorlopen het traject samen met hun leraar. Dit in kleine groepen van 2 à 3 leerlingen.

Voorkennis & mee te nemen

Voorkennis
Een voorkennis van programmeren met Arduino is een meerwaarde maar niet verplicht.

Meenemen?
Een flinke dosis motivatie om nieuwe dingen te leren en een eigen laptop.

Praktisch

Praktische informatie voor schooljaar 2022-2023 volgt binnenkort!

Partner