AILang (Team: Żuczki)

Idea

Obraz wyraża więcej niż 1000 słów, ale słowa jednak dobrze jest znać. Jedną z najbardziej skutecznych metod nauki jest immersja czyli całkowite zanurzenie się w języku. Warto wspomnieć że aby swobodnie porozumiewać się w nowym języku wystarczy nam tylko 3000 słów. Dobrym sposobem jest opisywanie przedmiotów za pomocą karteczek post-it, które nakleja się na przedmioty codziennego użytku np. kubek, lustro, krzesło itd. Ale to rozwiązanie przestarzałe, zaś to które pozwala budować LEPSZE JUTRO nazywa się AILang.

Co już mamy?

Nasza aplikacja wykorzystuje kamerę aparatu, którą nakierowuje się na obiekt. Wówczas pojawia się napis w języku ojczystym i w języku, którego użytkownik się uczy. Dzięki głębokiemu uczeniu maszynowemu opartemu o bibliotekę Tensorflow rozpoznawanie obiektów odbywa się całkowicie offline tak, żeby rozwiązanie można było wykorzystywać choćby i za granicą przy wyłączonej transmisji danych. Wytrenowana sieć deep learningowa pozwala na rozpoznawanie obiektów w czasie rzeczywistym. Ponadto użytkownik może swobodnie przełączać się pomiędzy różnymi językami.

Co dalej?

Rozwiązanie jest unikatowe i ma potencjał biznesowy. Na potrzeby projektu wykorzystaliśmy sieci rozpoznające 500 obiektów, ale nic nie stoi na przeszkodzie, żeby wykorzystać dostępną sieć rozpoznającą 9000 obiektów lub nauczenie własnej sieci. Ponadto przygotowaliśmy system tworzący bazę tłumaczeniową dla ponad 100 języków. Najlepsze zostawiliśmy na koniec. Nasze rozwiązanie można łatwo przenieść na gogle rozszerzonej rzeczywistości, a w przyszłości planujemy użycie asystenta głosowego do nauki poprawnej wymowy słówek.

Built With

• artificial-intelligence
• deep-learning
• google-cloud
• google-cloud-translation
• google-cloud-translation-api
• keras
• neural-networks
• python
• swift
• tensorflow
• tensorflow.-python
• translation-api