Engenheiro usou IA para evitar que seu gato trouxesse animais mortos para casa

Gatinhos podem ser uma fonte inesgotável de fofura, mas alguns deles também são caçadores implacáveis. Era o caso de Metric, o gatinho do engenheiro da Amazon Ben Hamm, que trazia roedores mortos ou muito feridos para casa. Durante o evento Ignite Seattle, Hamm contou como usou a inteligência artificial para solucionar esse problema. Ele usou […]
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Gatinhos podem ser uma fonte inesgotável de fofura, mas alguns deles também são caçadores implacáveis. Era o caso de Metric, o gatinho do engenheiro da Amazon Ben Hamm, que trazia roedores mortos ou muito feridos para casa. Durante o evento , Hamm contou como usou a inteligência artificial para solucionar esse problema.

Ele usou uma câmera com inteligência artificial chamada Amazon Deep Lens para identificar quando seu gato estava trazendo uma presa consigo e impedir que ele passasse pela portinha. Para fazer isso, ele usou ainda uma sistema de fechadura com Arduino.

O engenheiro da Amazon treinou a inteligência artificial da câmera com fotos do gatinho em diferentes situações. Ele precisou de fotos em que o gato não aparecia, além de imagens do gato de costas, indicando que estava saindo; de frente e, por fim, chegando com uma presa em sua boca.

Amostra de imagens usadas para treinar inteligência artificial

No total, foram 22.995 imagens utilizadas para treinar a IA. Se a câmera identificasse que Metric tinha trazido uma presa, a portinha ficava trancada por 15 minutos e Hamm recebia uma mensagem de texto – além disso, o engenheiro definiu um sistema para doar um dinheiro para a National Audubon Society, que protege pássaros, sempre que o gato trouxesse uma presa.

Segundo Hamm, em cinco semanas desde que o sistema começou a funcionar Metric ficou preso fora de casa injustamente uma vez – uma taxa de erro baixa, considerando que ele já usou a portinha 180 vezes. Por outro lado, ele chegou com presas seis vezes e foi barrado em cinco ocasiões. Você pode assistir a apresentação de Ben Hamm no Ignite Seattle abaixo. No vídeo, ele explica todo o processo de criação de seu sistema (em inglês):

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