Proyecto escolar con impacto ambiental

Machine learning para mirar los residuos con datos.

Una web para presentar el proceso, los modelos entrenados y los codigos que usamos para detectar, clasificar y explicar residuos durante el acto del medio ambiente.

Ver proceso Simular impacto

Proceso

Fotos y videos del armado

Espacio preparado para mostrar el recorrido: investigacion, recoleccion de muestras, entrenamiento del modelo, pruebas y preparacion de la presentacion.

Foto 01 Recoleccion de materiales

Muestras separadas por tipo de residuo.

Foto 02 Entrenamiento

Carga de imagenes para alimentar el modelo.

Video 01

Prueba del clasificador con la camara.

Foto 03 Equipo trabajando

Registro del proceso y organizacion del stand.

Video 02

Demostracion para el acto del medio ambiente.

Foto 04 Resultados

Comparacion entre prediccion y residuo real.

Machine Learning

Que es y como lo implementamos

Machine learning es una forma de ensenarle a una computadora a reconocer patrones a partir de ejemplos. En vez de escribir todas las reglas a mano, le mostramos muchos casos etiquetados y el modelo aprende a identificar caracteristicas comunes.

Datos y categorias

Definimos clases como plastico, papel, organico, metal y vidrio. Luego reunimos imagenes variadas para que el modelo no dependa de una sola forma, color o iluminacion.

Machine Learning for Kids

Creamos el proyecto, cargamos ejemplos por categoria, entrenamos el modelo y lo conectamos con Scratch para construir una experiencia visual y facil de explicar.

Teachable Machine

Usamos la camara o imagenes cargadas, entrenamos un modelo de clasificacion y probamos si reconoce correctamente nuevos residuos. Despues podemos exportarlo o usar su enlace.

Prueba y mejora

Revisamos errores, agregamos mas ejemplos y volvemos a entrenar. Asi el modelo mejora su precision y se vuelve mas util para separar residuos en situaciones reales.

Resultado

Codigos del proyecto

Los bloques de abajo son placeholders editables para pegar el codigo final en Python o la logica del proyecto en Scratch.

# Pegar aca el codigo Python del proyecto.
# Ejemplo base editable para explicar la clasificacion de residuos.

def clasificar_residuo(prediccion):
    if prediccion == "plastico":
        return "Separar en reciclables limpios."
    if prediccion == "papel":
        return "Guardar seco para reciclar."
    if prediccion == "organico":
        return "Derivar a compost."
    return "Revisar manualmente."

residuo_detectado = "plastico"
mensaje = clasificar_residuo(residuo_detectado)
print(mensaje)

al presionar bandera verde
por siempre
  decir "Acerca un residuo a la camara"
  esperar hasta que el modelo tenga una prediccion
  si prediccion = "plastico" entonces
    decir "Va a reciclables limpios"
  si prediccion = "papel" entonces
    decir "Guardarlo seco para reciclar"
  si prediccion = "organico" entonces
    decir "Puede ir a compost"
fin

Futuro

Calculadora de impacto ambiental

Ingresen mediciones semanales de residuos para generar una infografia estimada. La idea es mostrar como un sistema con machine learning podria ayudar a ordenar mejor los materiales y reducir su impacto.

0 kg residuos medidos

0 kg recuperables con mejor separacion

0 kg CO2e estimado a evitar