Rezumat
Fluxul în 6 pași pentru profesorii care pregătesc prima sesiune.
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. Începe cu fluxul în 6 pași, apoi intră în rolul fiecărui tab și în experimentele pH, determinarea glucidelor și determinarea proteinelor.
Experimente
pH, determinarea glucidelor și determinarea proteinelor, alese pentru semnal cromatic stabil.
Explicabilitate
Heatmap-ul Grad-CAM arată ce zonă din imagine a influențat predicția.
Rulare locală
Funcțiile de bază rulează pe dispozitiv; opțiunile avansate se activează separat.
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.
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. 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.
-
checklist
Pregătire
Materiale, QR, reguli de siguranță și alegerea experimentului
-
science
Reacții chimice
Pregătirea probelor și obținerea semnalului cromatic
-
camera_alt
Colectare date
Fotografiere, ROI, etichetare și salvare
-
fact_check
Verificare
Număr minim de exemple, echilibru între clase, imagini utilizabile
-
model_training
Antrenare AI
Model CNN în browser, 40 de epoci, split 80/20
-
visibility
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".
Modul avansat: funcții suplimentare precum Profesor AI sau Asistent Laborator, 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.
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.
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.
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.
Adnotare
ROI, etichetare și Asistent Lab
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.
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.
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. 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. 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.
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. În mediu neutru, predomină forma violetă. 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
- Pregătiți indicatorul fierbând varza roșie. Lichidul violet obținut este reactivul.
- Puneți 5 mL apă în fiecare eprubetă și adăugați 10 picături de suc de varză roșie.
- Eprubeta 1: adăugați 10 picături de bicarbonat (proba alcalină — albastru/verde).
- Eprubeta 2: rămâne cu apă + indicator (proba neutră — violet).
- 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 donează electroni cuprului, reducându-l la Cu₂O — precipitat roșu-cărămiziu. Intensitatea culorii este proporțională cu concentrația de zahăr. 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
- Turnați 2 mL de lichid alimentar într-o eprubetă.
- Adăugați 2 mL de reactiv determinarea glucidelor (albastru).
- Încălziți în baie de apă fierbinte (95°C) timp de 3–5 minute.
- 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 din proteine. Acest complex are culoare violetă caracteristică. Cu cât proteina este mai mare, cu atât culoarea violetă este mai intensă. Semnalul pozitiv și cel negativ se separă vizual rapid.
Materiale necesare
- water_drop Lichid alimentar de testat
- science NaOH 10%
- science Sulfat de cupru (CuSO₄)
- lab_research Eprubete
Procedura
- Puneți 2 mL de lichid alimentar în eprubetă.
- Adăugați 2 mL de NaOH 10% (bază).
- Adăugați câteva picături de sulfat de cupru (CuSO₄).
- 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.
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
- checkVerificați că rețeaua WiFi suportă numărul de dispozitive (1 per elev).
- checkPregătiți codurile QR tipărite și codurile de activare AI.
- checkTestați aplicația pe propriul telefon înainte de atelier.
- checkPregătiți materialele de laborator (eprubete, reactivi, stative).
- checkPregătiți halate, mănuși și ochelari de protecție.
- checkRezervați 5-10 minute pentru acces, onboarding și primele verificări.
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 numai pentru sesiunile publicate.