SmartScope

Descriere scurtă:
SmartScope este un proiect care abordează rețele neuronale convoluționale în scopul îmbunătățirii experienței de utilizare a unui aparat optic convențional. Acesta constă din două subproiecte: SmartScope Micro și SmartScope Macro. SmartScope Micro este un microscop bazat pe inteligență artificială ce clasifică natura materialului cu care vine în contact. SmarScope Macro este un telescop care utilizează conceptul de machine learning pentru a detecta și evidenția traiectoria obiectelor celeste în timp real.

Proiectul SmartScope este un instrument flexibil și util pentru detecție și clasificare într-un spectru mai larg de domenii cum este astronomia, biologia, medicina etc.
SmartScope Micro poate servi drept un laborator mobil pentru a detecta materiale și țesuturi precum:
– Țesuturi vegetale
– Țesături
– Roci
– Epitelii
– Organisme unicelulare
De asemenea, poate fi utilizat în medicină pentru a analiza potențialul melanocitic al nevilor.
Nu în ultimul rând, SmatScope poate servi drept o unealtă pentru motivarea copiilor, introducându-i într-un mod interactiv în lumea științelor naturale.
Pe lângă acestea, proiectul oferă un număr de instrumente pentru manipularea ponderilor și a rezultatelor obținute. Dintre acestea se remarcă funcționalitatea Instatrain, care permite antrenarea propriilor ponderi fără a scrie cod a avea cunoștințe în domenii precum machine learning sau data science.
SmartScope Macro este destinat astronomilor amatori pentru a înțelege mai bine fenomenele cosmice capturate de propriile telescoape, rețelele neuronale fiind capabile să distingă între diferite obiecte celeste.
De asemenea, SmartScope Macro permite înregistrarea și capturarea ecranului direct din aplicație. În același timp oferă funcționalitatea de evidențiere a traiectoriei obiectelor în timp real, care se dovedește utilă pentru studierea comportamentelor obiectelor celeste.
Codul sursă a proiectului SmartScope a fost scris în limbajul de programare Python.
Pentru a afișa datele procesate am folosit modulul OpenCV.
Interfața grafică a fost realizată cu ajutorul pachetului Tkinter.
Pentru SmartScope Micro am folosit modulele imutils pentru manipularea imaginilor și Selenium pentru obținerea imaginilor pentru antrenare.
Pentru rețelele neuronale am utilizat arhitectura Inception din modulul TensorFlow în cadrul SmartScope Micro, respectiv arhitectura Darknet pentru SmartScope Macro.
Am folosit bibliotecile NVIDIA CUDA și cuDNN pentru a accelera procesele de interpretare, respectiv antrenare a rețelelor neuronale.
Ambele subproiecte dispun de un meniu de ajutor.
Captarea imaginilor este realizată cu ajutorul unui microscop digital USB 1000x în subproiectul SmartScope Micro și a unui telescop optic cu o cameră digitală atașată în subproiectul SmartScope Macro. Pentru interpretare este utilizat un calculator de o performanță modestă.
SmartScope rulează pe sistemele de operare:
– Linux
– Windows
– Mac OS X
Cu privire la hardware, proiectul necesită un procesor de minim 1.2 GHz și cel puțin 1 GB de RAM.
Pe lângă acestea, SmartScope Macro pretinde o placă video care să poată rula biblioteca CUDA.
În concluzie, proiectul vizează îmbunătățirea a două dispozitive, având ca scop automatizarea unor sarcini ale utilizatorilor acestora. În urma automatizării, posibilitățile dispozitivelor permit analiza unor situații la nivel micro și macro (în special în domeniul științelor naturale).