Implementación de Inteligencia Artificial en un módulo práctico de Robótica para la enseñanza a estudiantes preuniversitarios

Abstract

En este documento se describirá el desarrollo necesario para la creación de lecciones de Inteligencia Artificial con la implementación de un brazo robótico Magician de Dobot para el aprendizaje de estudiantes preuniversitarios. Se verá la metodología de Eppinger y Ulrich, la cual se aplicará para la creación de las lecciones. Donde además se seleccionará un brazo robótico para su compra e implementación de Inteligencia Artificial. También se realizará un análisis de cuatro modelos de Inteligencia Artificial de tipo de aprendizaje supervisado (árboles de decisión, regresión polinomial, vecinos cercanos/kNN’s y red neuronal). Para la unión del brazo robótico con la Inteligencia Artificial, se decidió usar el tipo de sensor de cámara. Esta se añade al brazo robótico en la muñeca y de la cual se sacaron imágenes para la creación de la base de datos a usar para el aprendizaje supervisado. Donde se implementó cada modelo con datos obtenidos por el robot y se obtuvieron resultados de MSE y R2 y diferentes gráficas. Se detallará cada gráfica, junto con un análisis de resultados respectivo y se seleccionará un modelo ganador para las lecciones.

In this document is going to be described the development necessary for the creation of Artificial Intelligence lessons with the implementation of a robotic arm (Magician, from Dobot) for the learning of pre-university students. Eppinger and Ulrich methodology will be used for the creation of the teaching units. In which the robotic arm will be chosen for purchase and the Artificial Intelligence implementation. In addition, there will be an analysis of four Artificial Intelligence models of supervised learning (decision trees, nearest neighbors/kNN’s, neural network and polynomial regression). For the union of Artificial Intelligence in the robotic arm, the usage of the sensor type was decided: camera. It was added to the wrist of the robot and employed to take snapshots for the dataset used in supervised learning. Each model was implemented in the software, in which results and graphics were obtained. Each graphic will be detailed with its respective analysis and only one model will be selected for the teaching units.