Adolescentes criam óculos de IA por menos de US$ 100

Resumo Rápido

Três adolescentes californianos desenvolveram óculos inteligentes com IA que convertem texto em fala para estudantes com deficiência visual. O dispositivo custa menos de US$ 100 para ser construído.

Akhil Nagori, Evann Sun e Lucas Shengwen Yen passaram cinco meses criando o protótipo. Os óculos usam uma placa de computador Raspberry Pi, câmera, bateria e alto-falantes para capturar imagens, extrair texto e reproduzir áudio através dos alto-falantes embutidos.

Os estudantes inscreveram seu projeto no Thermo Fisher Scientific Junior Innovators Challenge e ganharam um prêmio de US$ 10.000. A competição seleciona apenas 300 finalistas nacionais de aproximadamente 2.000 candidatos.

Os óculos alcançam mais de 90% de precisão com um tempo médio de carregamento de 13 segundos. A equipe treinou seu software usando 800 imagens de livros didáticos coletadas sob três condições de iluminação.

Nagori também recebeu o Thermo Fisher Scientific Leadership Award, enquanto Sun ganhou o Lemelson Foundation Award for Invention. Os estudantes receberam uma subvenção de US$ 5.000 para escalar a produção e planejam distribuir os óculos por toda a Califórnia.

A Inovação Por Trás dos Óculos

Três estudantes de 15 anos de Santa Clara criaram óculos inteligentes de texto para fala alimentados por inteligência artificial. A tecnologia vestível ajuda estudantes com deficiência visual a acessar materiais de leitura de qualquer formato.

O protótipo exigiu cinco meses de desenvolvimento e custou menos de US$ 100 para ser construído. Akhil Nagori explicou a motivação por trás do projeto: "Nosso principal objetivo era criar uma maneira fácil e econômica de transcrever texto de qualquer formato para estudantes com deficiência visual".

Os óculos funcionam tirando fotos do texto, extraíndo o conteúdo e convertendo-o em áudio reproduzido através de pequenos alto-falantes embutidos nas armações. O dispositivo usa uma placa de computador Raspberry Pi, câmera, bateria e alto-falantes. Ele também inclui um pequeno interruptor de liga/desliga.

Métricas de desempenho mostram que o protótipo alcança mais de 90% de precisão ao traduzir texto em fala. Lucas Shengwen Yen destacou a importância da velocidade: "Um dos aspectos mais importantes do nosso projeto é o tempo de carregamento. E isso ficou em média em torno de 13 segundos".

A inspiração veio de uma experiência pessoal. Nagori viajou para a Índia para visitar familiares, incluindo seu tio-avô que tem deficiência visual e trabalha como caixa. Ele observou: "Ele tem todas essas caixas cheias de recibos em braille. Ele tem que passar por eles linha por linha. Quando vi isso, disse: 'Deve haver uma maneira mais fácil que não seja tão tediosa'".

Processo de Desenvolvimento Técnico

Os estudantes enfrentaram três desafios principais durante o desenvolvimento: design de hardware, programação de software e coleta de dados através de testes.

Design de Hardware

Evann Sun liderou o design de hardware usando o software CAD Fusion 360 e uma impressora 3D para criar armações personalizadas. A equipe pesquisou as dimensões médias de óculos para estudantes do ensino fundamental e médio para garantir o ajuste adequado. Sun explicou: "Como estamos tentando ter todos os componentes nos óculos, tivemos que projetar personalizadamente as áreas para todos eles".

A vida da bateria foi uma consideração crítica. Sun declarou: "Queremos que os estudantes usem isso por, mais ou menos, todo o dia escolar. Estamos realmente preocupados com a vida da bateria, especialmente quando usamos uma bateria tão pequena".

Treinamento de Software

Nagori treinou personalizadamente uma rede neural recorrente convolucional (CRNN) usando um conjunto de dados de 800 imagens. Os dados de treinamento vieram de livros didáticos escolares e outros materiais educacionais, com imagens coloridas e vários estilos de fonte.

A equipe coletou imagens por conta própria sob três condições de iluminação: iluminação de sala de aula, iluminação baixa e iluminação externa para garantir que o modelo funcionasse em diferentes ambientes.

Testes e Refinamento

Os estudantes conduziram testes extensivos para melhorar a precisão. Sun descreveu o processo: "Depois que todo o nosso hardware e software estavam prontos, testamos nossa parte de software. Nós inseríamos imagens que víamos online ou que tirávamos nós mesmos em nosso modelo de software. Então, ele extraía o texto e nos dava um arquivo MP3, que podíamos usar para melhorar nossa precisão".

Sucesso na Competição e Desafios

O Thermo Fisher Scientific Junior Innovators Challenge representa uma das principais competições de pesquisa STEM para estudantes. O processo de seleção é altamente competitivo: estudantes do ensino fundamental devem primeiro competir em feiras de ciências ou engenharia locais, onde os juízes nominam os 10% melhores projetos. Aproximadamente 2.000 vencedores se candidatam à competição nacional, mas apenas 300 são selecionados. Desses, os juízes escolhem 30 finalistas que apresentam suas pesquisas em Washington, D.C.

A equipe enfrentou obstáculos significativos durante sua jornada. Nagori admitiu: "Nós tivemos muitas noites em claro". O desafio mais dramático ocorreu horas antes de sua apresentação quando os óculos sofreram uma falha crítica.

Yen descreveu a crise: "No voo para lá, parte da nossa soldagem se soltou da Raspberry Pi. Sem a soldagem, nada funcionava, e os óculos não iniciavam. Nós estávamos todos em modo de pânico".

A equipe correu para consertar o dispositivo. Yen continuou: "Na noite anterior à nossa apresentação, meu pai correu para a loja de mecânica mais próxima e pegou um ferro de solda. Os três de máscaras, curvados, consertamos".

Apesar de não receberem uma nomeação inicial, juízes do nível estadual compareceram à sua competição e reconheceram o valor do projeto. Sun refletiu sobre a experiência: "Acho que isso realmente nos ensinou que, mesmo que não obtenhamos o que queremos da primeira vez, enquanto trabalharmos duro e nos mantivermos comprometidos, podemos voltar e ser melhores".

Além do prêmio de US$ 10.000 para o projeto dos óculos, Nagori ganhou o Thermo Fisher Scientific Leadership Award, e Sun recebeu US$ 10.000 pelo Lemelson Foundation Award for Invention.

Planos Futuros e Escalabilidade

A pesquisa permanece na fase de protótipo, mas os estudantes têm planos de expansão ambiciosos. Eles receberam uma subvenção de US$ 5.000 para escalar seus óculos e alcançar mais de sua comunidade.

Nagori delineou seus objetivos imediatos: "Estamos atualmente trabalhando na implementação de muitos dos nossos óculos por toda a Califórnia".

A equipe já está se preparando para uma produção em maior escala. Nagori observou que eles têm "uma grande impressora 3D em minha garagem agora com 30 Raspbe[rry Pis], 30 câmeras, 30 baterias".

O projeto demonstra como tecnologia inovadora pode ser desenvolvida de forma acessível, contrastando com empresas do Vale do Silício que estão arrecadando bilhões para desenvolver produtos de IA vestível. Enquanto grandes empresas de tecnologia investem recursos massivos, esses te