Evolução do desenvolvimento de uma extensão para a implantação de modelos de Machine Learning em aplicativos com o App Inventor

Abstract

A Inteligência Artificial é uma área da computação cada vez mais presente no cotidiano das pessoas, prometendo revolucionar diversos setores da sociedade. Neste contexto, surge também a necessidade de difundir e popularizar conhecimentos nessa área, tanto para conscientização da população quanto para a exploração do potencial da IA para a sociedade, formando novos profissionais capazes de trabalhar com esta tecnologia. Existem diversas iniciativas que visam difundir esse conhecimento entre os alunos do ensino fundamental e médio do Brasil, uma delas sendo a iniciativa Computação na Escola, da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), ensinando conceitos de Machine Learning, algoritmos de aprendizagem e fundamentos de redes neurais para estudantes entre 12 e 18 anos. Uma das ferramentas utilizadas neste curso é o TMIC, uma extensão para a plataforma de desenvolvimento de aplicativos móveis MIT App Inventor que permite a desenvolvedores importar modelos de classificação de imagem treinados no framework Google Teachable Machine. Embora, atualmente, a extensão seja a única capaz de fazer isso, mostrando sua relevância, algumas limitações ainda presentes, como a dependência de conexão à internet ou a impossibilidade de classificar imagens obtidas previamente, limitam as situações em que o TMIC pode ser utilizado. Assim, o presente trabalho visa evoluir a extensão TMIC, reduzindo estas limitações e ampliando a possibilidade do uso da mesma em mais cenários. Como resultados, foram desenvolvidas uma nova versão da extensão TMIC, além de novos materiais didáticos para a iniciativa Computação na Escola, ensinando alunos a usarem as novas funcionalidades da extensão resultantes deste trabalho.