Je crée une IA qui me tire dessus quand je suis distrait

Table des matières

1. Introduction
2. La difficulté de rester concentré
3. L'approche extrême : utilisation de la vision par ordinateur
   • 3.1 Détection des distractions
   • 3.2 Suivi du visage
   • 3.3 Contrôle du matériel
4. Avantages des ordinateurs portables Nvidia GeForce RTX 30 Series
5. Utilisation de TensorFlow pour la détection d'objets
   • 5.1 Installation et configuration de TensorFlow
   • 5.2 Utilisation de l'API de détection d'objets
   • 5.3 Exécution de la détection d'objets en temps réel
6. Utilisation d'OpenCV pour le suivi du visage
   • 6.1 Définition du flux vidéo
   • 6.2 Implémentation du suivi du visage
7. Contrôle des servomoteurs à l'Aide d'Arduino
   • 7.1 Configuration du pan tilt rig
   • 7.2 Programmation de l'Arduino
   • 7.3 Réglage des mouvements des servomoteurs
8. Construction et tests du distract bot
   • 8.1 Assemblage du matériel
   • 8.2 Tests de fonctionnement
9. Résultats et conclusion
10. Ressources supplémentaires

🤖 Projet Distract Bot : Une approche extrême pour rester concentré

De nos jours, il est de plus en plus difficile de se concentrer, que ce soit au travail, à l'école ou à la maison. Les distractions sont omniprésentes, des appels téléphoniques incessants aux notifications de réseaux sociaux en passant par les vidéos en ligne tentantes. Pour remédier à ce problème persistant, j'ai décidé d'adopter une approche extrême en utilisant la vision par ordinateur pour détecter et contrer ces distractions. Dans cet article, je vais vous expliquer en détail la construction d'un projet que j'ai nommé Distract Bot.

Le Distract Bot utilise une webcam montée sur un rig pan tilt, ainsi qu'un pistolet Nerf pour me tirer dessus lorsque je suis distrait. Mais ne vous inquiétez pas, je vous expliquerai étape par étape comment j'ai mis en place ce projet étonnant.

2. La difficulté de rester concentré

Avant de plonger dans les détails techniques du Distract Bot, permettez-moi de vous parler brièvement des défis auxquels nous sommes confrontés lorsqu'il s'agit de rester concentré. Même en travaillant par blocs de codage de quatre heures, les distractions parviennent toujours à se faufiler. Que ce soit un appel téléphonique incessant, une notification YouTube pendant que je regarde un tutoriel de programmation, ou une forme de procrastination productive où je fais avancer les choses, mais pas la tâche que je devrais faire, les distractions sont partout.

3. L'approche extrême : utilisation de la vision par ordinateur

Pour résoudre ces problèmes de concentration et éliminer toutes les distractions, j'ai dû adopter une approche radicale. J'ai décidé de combiner l'utilisation de la vision par ordinateur, de la détection d'objets et du suivi du visage pour créer un système qui m'aide à rester concentré. L'idée était d'utiliser un modèle de détection d'objets pour repérer les distractions, puis d'utiliser le suivi du visage pour ajuster la position de la webcam sur moi, afin que je sois toujours au centre de l'image. Enfin, j'ai ajouté un pistolet Nerf pour me tirer dessus lorsque je suis distrait.

3.1 Détection des distractions

La première étape de mon projet consistait à développer un script Python utilisant TensorFlow et l'API de détection d'objets pour détecter les distractions. J'ai choisi d'utiliser un ordinateur portable Nvidia GeForce RTX 30 Series pour bénéficier de la puissance de calcul du GPU. Cette série de cartes graphiques est idéale pour les étudiants en STEM, car elle leur permet de réaliser des projets complexes, tels que des modèles d'intelligence artificielle avancés et des simulations mathématiques détaillées, de manière plus efficace.

3.2 Suivi du visage

Une fois les distractions détectées, j'ai utilisé OpenCV et un autre script Python pour mettre en œuvre le suivi du visage. Cette étape permettait de contrôler le rig pan tilt afin que la webcam soit toujours orientée vers moi. Bien que le suivi du visage ne fonctionne pas parfaitement dans toutes les conditions, j'ai pu obtenir des résultats satisfaisants pour ce projet.

3.3 Contrôle du matériel

Enfin, j'ai écrit du code pour un Arduino qui contrôlait les servomoteurs du rig pan tilt. Cela me permettait d'ajuster les mouvements des servos en fonction des coordonnées fournies par le suivi du visage, afin de maintenir ma position centrale dans le cadre de la webcam. Une fois le code terminé et téléversé sur l'Arduino, j'ai pu constater que le système fonctionnait correctement.

4. Avantages des ordinateurs portables Nvidia GeForce RTX 30 Series

Avant de plonger plus profondément dans les détails techniques de mon projet, permettez-moi de prendre un moment pour vous parler des avantages des ordinateurs portables de la série Nvidia GeForce RTX 30. Ces ordinateurs portables sont équipés de cartes graphiques puissantes qui offrent des performances optimales pour tous les projets, qu'il s'agisse de jeux vidéo, de création d'applications créatives ou même de modèles d'intelligence artificielle.

Les GPU GeForce RTX permettent aux étudiants en STEM d'optimiser leurs études et d'accomplir leurs projets plus rapidement. Grâce à la puissance de ces cartes graphiques, des semaines de travail peuvent être réduites à quelques jours seulement. Si vous êtes étudiant en STEM et que vous avez besoin d'un ordinateur portable performant, je vous recommande vivement de considérer les ordinateurs portables de la série Nvidia GeForce RTX 30.

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