Ghid complet de utilizare

Ghid atelier FoodLab AI: de la experiment la predicție explicată.

Pagina este destinată profesorilor de chimie și informatică care doresc să urmărească activitatea clasei în fiecare etapă, având detalii clare despre ceea ce se desfășoară.Începe cu fluxul în 6 pași, apoi intră în rolul fiecărui tab și în experimentele pH, determinarea glucidelor și determinarea proteinelor.

Rezumat

Fluxul în 6 pași pentru profesorii care pregătesc prima sesiune.

Experimente

pH, determinarea glucidelor și determinarea proteinelor, alese pentru semnal cromatic stabil și etichete utile pentru AI.

Explicabilitate

Heatmap-ul arată ce zonă din imagine a influențat predicția.

Rulare locală

Funcțiile de bază rulează pe dispozitiv; opțiunile avansate se activează separat.

Interfață interactivă FoodLab AI pentru lecții și interpretare

PWA educațională

Chimie alimentară + Inteligență Artificială pe telefonul elevului.

01 — Introducere

Ce face concret FoodLab AI în clasă

FoodLab AI este o aplicație web educațională în care elevii de liceu pornesc de la o reacție chimică reală și ajung până la captură de date, antrenarea modelului și discuția despre rezultat.

Pentru profesorii de chimie, platforma oferă un cadru în care reacția de identificare devine sursă de date. Pentru profesorii de informatică, oferă o introducere practică în machine learning fără programare, cu accent pe etichetare, validare și explicabilitate.

Pentru profesorii de chimie

Puteți porni de la reacții de identificare și puteți discuta, în aceeași oră, ce înseamnă set de date, etichetă și interpretarea unei predicții.

Pentru profesorii de informatică

Puteți introduce noțiuni de machine learning fără programare: clasă, antrenare, set de validare, eroare și explicabilitate.

smartphone

Fără instalare necesară

FoodLab AI este o aplicație web și se accesează direct prin browser, fără descărcare din App Store sau Google Play. Profesorul poate deschide atelierul prin cod QR, iar elevii intră direct în fluxul pregătit pentru sesiune.

02 — Fluxul de lucru

Fluxul în 6 pași pe care profesorul îl poate urmări de la început la final.

Fluxul este liniar și permite verificare la fiecare etapă: ce probă aveți, ce ați capturat, ce ați etichetat și ce ați testat pe exemple noi.

  1. Pregătire

    Materiale, QR, reguli de siguranță și alegerea experimentului

  2. Reacții chimice

    Pregătirea probelor și obținerea semnalului cromatic

  3. Colectare date

    Fotografiere, ROI, etichetare și salvare

  4. Verificare

    Număr minim de exemple, echilibru între clase, imagini utilizabile

  5. Antrenare AI

    Model CNN în browser, 40 de epoci, split 80/20

  6. Testare & Evaluare

    Probe noi, top probabilități, Grad-CAM și discuție despre eroare

lock

Două niveluri de funcționare

Modul de bază: captură, etichetare, antrenare AI, testare, Grad-CAM, export/import și lecțiile „Învață AI” — acestea susțin miezul atelierului și pot rula local, fără cod de activare.
Modul avansat: funcții suplimentare precum Profesor AI, Asistent Laborator sau alte instrumente conversaționale și exploratorii, activate separat atunci când contextul o cere.

03 — Interfața aplicației

Fiecare tab are un scop precis în procesul de învățare.

Interfața este împărțită în 5 zone clare: Învață AI, Manual, Captură, Date și AI Lab. Fiecare ecran corespunde unei etape din atelier, astfel încât elevul să nu vadă mai mult decât are nevoie în momentul respectiv.

Tab-ul Învață AI din FoodLab — lecții interactive despre inteligența artificială Tab 1

Învață AI — 4 lecții interactive

Prima secțiune introduce conceptele de bază prin 4 lecții scurte, numerotate și ușor de parcurs. Explicațiile folosesc analogii familiare, astfel încât noțiunile de rețea neuronală, antrenare și clasificare să nu rămână abstracte.

Blocurile „Știai că?” adaugă context și mențin ritmul lecturii fără a cere activare suplimentară.

Manual general FoodLab AI cu misiuni și obiective Tab 2

Manual — Ghidul live al experimentului

Manualul se schimbă automat în funcție de experimentul ales și pune într-un singur loc misiunea laboratorului, obiectivele, pașii practici, regulile de siguranță și întrebările utile pentru profesor.

Pentru pH, determinarea glucidelor și determinarea proteinelor, elevii primesc un ghid coerent; funcțiile conversaționale se activează separat, doar când contextul le cere.

Ecranul Captură cu camera pornită și butonul de captură Tab 3

Captură — Camera live și colectarea datelor

Tab-ul de captură deschide camera și conduce elevul de la fotografie la selecția zonei utile. După captură apar controalele pentru ROI, etichetare și verificarea de bază a imaginii.

Analiza chimică asistată și alte funcții AI suplimentare sunt opționale și se activează separat.

După captură — zona ROI selectată și panoul de adnotare Adnotare

ROI, etichetare și Asistent Lab

Aici elevul selectează doar lichidul colorat, nu eticheta eprubetei, stativul sau fundalul. Această alegere influențează direct ce va învăța modelul din imagine.

După selectare, proba primește eticheta corectă și intră în setul local de date folosit ulterior la antrenare.

Biblioteca de Date cu probele colectate Tab 4

Biblioteca de date & export

Tab-ul Date arată galeria probelor și distribuția lor pe clase, astfel încât elevii și profesorul să poată verifica rapid dacă setul este suficient și echilibrat.

Importul, backup-ul și exportul permit continuarea activității sau analiza ulterioară în alte instrumente, fără să pierdeți colecția construită în atelier.

AI Lab cu antrenare și testare model Tab 5

AI Lab — Antrenare CNN & predicție live

AI Lab este locul în care elevul pornește antrenarea modelului și urmărește în timp real progresul, acuratețea și pierderea.

După antrenare, testarea live afișează predicția, topul probabilităților, vederea redusă la 28px și harta Grad-CAM folosită pentru interpretare.

04 — Arhitectura modelului AI

Rețeaua neurală convoluțională funcționează direct în browser.

Modelul combină informația din imagine cu câțiva parametri tehnici ai capturii și calculează probabilitățile direct în browser. Pentru atelier, important nu este memorarea arhitecturii, ci faptul că elevii pot vedea cum date diferite influențează rezultatul final.

Arhitectura CNN — Multi-Input Model

Ramura imagine

input Input: 28×28×3 (RGB)
filter_alt Conv2D (16 filtre, 3×3, ReLU)
compress MaxPooling → 14×14
filter_alt Conv2D (32 filtre, 3×3, ReLU)
compress MaxPooling → 7×7
view_in_ar Flatten → 1568 valori
hub Dense (64 neuroni, ReLU)
merge

Fuziune & ieșire

join Concatenare (72 valori)
hub Dense (64 neuroni, ReLU)
bar_chart Dense (N clase, Softmax)
speed Adam (lr=0.001) · 40 epoci
analytics Split 80/20 · Prag 50%
merge

Ramura senzori

input Input: 10 valori numerice
sensors ISO, expunere, zoom, K...
hub Dense (16 neuroni, ReLU)
hub Dense (8 neuroni, ReLU)
visibility

Grad-CAM: Explicabilitate vizuală

După predicție, Grad-CAM produce o hartă termică suprapusă pe imaginea de intrare. Zonele roșii/galbene indică părțile care au influențat cel mai mult decizia modelului, iar zonele albastre indică părțile ignorate. Elevii pot verifica dacă modelul a învățat corect (se uită la culoarea lichidului) sau greșit (se uită la eticheta eprubetei).

Supraadaptarea (overfitting)

Apare când modelul „memorează” exemplele în loc să învețe tipare generale. Semnul clasic este acuratețe foarte bună la antrenare, dar slabă la validare; soluția este un set de date mai variat.

Echilibrul claselor

Dacă o etichetă are mult mai multe exemple decât celelalte, modelul va tinde să o favorizeze. Echilibrați numărul de probe per clasă și urmăriți minimum 10 exemple pentru fiecare etichetă.

05 — Experimentele de laborator

Experimentele produc clase cromatice stabile, ușor de observat și utile pentru model.

Experimentele au fost alese pentru că produc diferențe de culoare clare, sigure și didactic utile. Tocmai aceste diferențe devin datele pe care modelul AI le învață, iar fiecare activitate include fundamentul științific, materialele și pașii de lucru.

colorize

Experimentul pH cu indicator de varză roșie

Detectivul pH-ului — Antociani ca indicatori naturali

Fundament științific

Antocianii sunt pigmenți naturali din varza roșie care funcționează ca indicatori de pH. În mediu acid, structura moleculară favorizează forma roșie (cation flaviliu). În mediu neutru, predomină forma violetă (bază quinoidală). În mediu bazic, se formează anionul albastru-verde. Pentru machine learning, experimentul este util fiindcă aceleași probe pot fi grupate în trei clase cromatice distincte: acid, neutru și bazic.

Materiale necesare

  • water_drop Suc de varză roșie
  • science Oțet / suc de lămâie
  • science Soluție de bicarbonat
  • science Apă minerală
  • lab_research Eprubete + pipete
  • view_column Stativ

Procedură de laborator

  1. Pregătiți indicatorul fierbând varza roșie. Lichidul violet obținut este reactivul.
  2. Puneți 5 mL apă în fiecare eprubetă și adăugați 10 picături de suc de varză roșie.
  3. Eprubeta 1: adăugați 10 picături de soluție de bicarbonat (proba alcalină — albastru/verde).
  4. Eprubeta 2: rămâne cu apă + indicator (proba neutră — violet).
  5. Eprubeta 3: adăugați 10 picături de suc de lămâie (proba acidă — roșu/roz).
local_cafe

Experimentul glucide — Reacția determinarea glucidelor

Vânătorul de zahăr ascuns — Detectarea zaharurilor reducătoare

Fundament științific

Reactivul determinarea glucidelor conține ioni de Cu²⁺ în mediu bazic. La încălzire (95°C), zaharurile reducătoare (glucoză, fructoză, maltoză) donează electroni cuprului, reducându-l la Cu₂O (oxid de cupru I) — precipitat roșu-cărămiziu. Intensitatea culorii este proporțională cu concentrația de zahăr. Pentru machine learning, reacția este utilă deoarece creează o progresie cromatică ordonată, iar elevii pot discuta atât clasificarea, cât și limitele dintre clase. Zaharoza NU este reducătoare și nu reacționează.

Materiale necesare

  • science Reactiv determinarea glucidelor
  • water_drop Lichide alimentare de testat
  • lab_research Eprubete
  • local_fire_department Baie de apă 95°C

Procedura

  1. Turnați 2 mL de lichid alimentar într-o eprubetă.
  2. Adăugați 2 mL de reactiv determinarea glucidelor (albastru).
  3. Încălziți în baie de apă fierbinte (95°C) timp de 3–5 minute.
  4. Observați schimbarea de culoare: albastru → verde → galben → portocaliu → roșu.
biotech

Experimentul proteine — Reacția determinarea proteinelor

Detectivul proteinelor — Complex de coordonare violet

Fundament științific

În mediu bazic puternic (NaOH), ionii Cu²⁺ formează un complex de coordonare cu atomii de azot din legăturile peptidice (-CO-NH-) din proteine. Acest complex are culoare violetă caracteristică. Cu cât proteina este mai mare (mai multe legături peptidice), cu atât culoarea violetă este mai intensă. Pentru machine learning, experimentul este util deoarece semnalul pozitiv și cel negativ se separă vizual rapid, iar intensitatea violetului poate fi comparată între probe.

Materiale necesare

  • water_drop Lichid alimentar de testat
  • science NaOH 10%
  • science Sulfat de cupru (CuSO₄)
  • lab_research Eprubete

Procedura

  1. Puneți 2 mL de lichid alimentar în eprubetă.
  2. Adăugați 2 mL de NaOH 10% (bază).
  3. Adăugați câteva picături de sulfat de cupru (CuSO₄).
  4. Agitați ușor și așteptați colorarea în violet.
health_and_safety

Reguli de siguranță obligatorii

Experimentele se realizează sub supraveghere directă, cu halat, mănuși și ochelari de protecție. Reactivii nu se ingeră. Lichidul de la reacția determinarea glucidelor este fierbinte. NaOH este o bază puternică — se manipulează cu atenție. Materialele se descarcă conform protocolului.

06 — Bune practici

Calitatea datelor decide cât de bun devine modelul.

Iluminare

Folosiți lumină uniformă și evitați umbrele puternice sau soarele direct. Aplicația avertizează când imaginea este prea întunecată.

Fundal

Alegeți un fundal deschis și curat. Evitați culorile și texturile care pot devia atenția modelului de la probă.

Zona ROI

Selectați doar lichidul colorat. Eticheta eprubetei, stativul sau reflexiile introduc zgomot inutil în date.

Consistență

Păstrați aceeași distanță, poziție și iluminare pentru toate probele. Variațiile necontrolate sunt una dintre cele mai frecvente surse de eroare.

checklist_rtl

Checklist profesor — înainte de atelier

Verificare completă pentru o sesiune fără probleme

  • check Verificați că rețeaua WiFi suportă numărul de dispozitive (1 per elev).
  • check Pregătiți codurile QR tipărite și codurile de activare AI.
  • check Testați aplicația pe propriul telefon înainte de atelier.
  • check Pregătiți materialele de laborator (eprubete, reactivi, stative).
  • check Pregătiți halate, mănuși și ochelari de protecție.
  • check Rezervați 5-10 minute pentru acces, onboarding și primele verificări.
school

Sfaturi pentru elevi

Reguli esențiale pentru rezultate bune

  • check Citiți secțiunea Manual ÎNAINTE de a începe experimentul.
  • check Respectați ÎNTOTDEAUNA regulile de siguranță.
  • check Fotografiați cu grijă: lumină bună, telefon stabil, probă centrată.
  • check Etichetați corect — etichetele greșite dăunează mai mult decât lipsa datelor.
  • check Adăugați cât mai multe exemple diverse (minimum 10 per clasă).
  • check După antrenare, testați pe probe NOI (pe care NU le-ați folosit la antrenare).
  • check Folosiți Grad-CAM pentru a înțelege deciziile modelului — NU vă bazați doar pe AI.
  • check Faceți Backup la date după fiecare sesiune de lucru.

07 — Limitări și context

FoodLab AI este un instrument educațional, nu un substitut pentru analiza profesională.

Rezoluția de intrare este mică, antrenarea depinde de puterea dispozitivului, iar datele locale se pierd dacă browserul își șterge cache-ul. Funcțiile avansate cer internet și activare suplimentară, iar modelul poate suferi de supraadaptare când are prea puține exemple.

Tocmai aici stă valoarea educațională a platformei: arată că AI-ul nu este o „cutie neagră” magică, ci un instrument care depinde direct de datele și deciziile luate de utilizator.

Dacă urmăriți o sesiune pentru o clasă, consultați mai întâi pagina de evenimente și folosiți formularul de înscriere pentru atelierul FoodLab AI numai pentru sesiunile publicate.