Quero aprender
Explore a trilha para transformar um brinquedo e um celular em um laboratório de visão computacional.
Pesquisa aberta · Robótica acessível · Versão MVP
Um brinquedo.
Um smartphone.
Aprendizagem real?
Um laboratório para investigar como um cachorro robótico simples pode perceber, experimentar, acumular memória e desenvolver preferências — sempre com hipóteses verificáveis.
Experimentos reprodutíveis Dados locais Ciência aberta
MECH-01 · Foto real do protótipo
O laboratório em uma página
Três universos integrados: conhecimento, experimentação e evidências.
Propostas
07Hipóteses científicasH01–H07 · Ainda sem resultados conclusivosProtocolos
06Experimentos planejadosInclui EXP-001 — Aprendendo a virarNeste navegador
0Registros no diárioRegistros inseridos pelo usuário, não revisadosNeste navegador
0Evidências anexadasArmazenadas localmente no navegadorO ciclo da inteligência incorporada
Por que observar o resultado físico é tão importante quanto emitir o comando.
01
PerceberCâmera, áudio e sensores02
InterpretarDetecções e incertezas03
AgirMovimento permitido04
AvaliarO que mudou?05
AprenderRevisar uma estratégiaTrês portas de entrada
Escolha como você quer experimentar o portal.
Quero experimentar
Simule uma hipótese, compare controladores e entenda o que é — e o que não é — evidência científica.
Quero registrar
Crie sessões de pesquisa e anexe observações e arquivos sem enviá-los para um servidor.
O compromisso científico
Já observado no protótipo
O cachorro se move e acompanha pessoas
O histórico do projeto relata testes reais de controle BLE, Siga-me e Explorar no MECH GUARDIAN. Isso demonstra uma base operacional, não aprendizagem persistente.
Hipótese a investigar
O cachorro pode aprender com o que vive?
Queremos comparar controladores fixos com estratégias adaptativas, rastreando decisões, experiências e resultados de forma reproduzível.
Importante: este HTML é uma interface de validação de UI/UX. Não possui conexão BLE, não acessa o robô, não executa visão computacional real e não publica dados. Simulações e exemplos serão sempre identificados como demonstrativos.
Estação 01 · Hardware experimental
Conheça o MECH-01
O corpo é um MECH GUARDIAN. O cérebro experimental é um smartphone Android. A ciência começa ao compreender o que cada componente realmente consegue fazer.
Protótipo real · vista superior
Montagem experimentalFotografias compartilhadas na documentação do protótipo. As imagens mostram uma etapa da montagem e não identificam necessariamente o modelo do smartphone usado em todos os testes.
Ficha técnica com rastreabilidade
Nem toda especificação de um anúncio corresponde necessariamente ao exemplar estudado.
Hardware do laboratório
Identificado| Robô | MECH GUARDIAN · MECH-01 |
| Corpo fotografado | Cinza, detalhes azul-esverdeados, quatro patas articuladas |
| Computador experimental | Redmi Note 13 Pro (proposta de arquitetura) |
| Aplicativos já explorados | MECH Vision e Dog Lite |
| Visão | Câmera traseira do smartphone, com detecção local de objetos |
| Sensores adicionais | Acelerômetro, giroscópio e orientação disponíveis no Android |
| Voz | Microfone e alto-falante do Android; reconhecimento offline condicionado ao dispositivo |
O que foi verificado no protótipo
Testes relatados| Canal de comando | BLE Advertising, sem conexão GATT |
| Fabricante BLE | 0x0006 |
| Payload | 23 bytes por comando |
| Ações validadas | Frente, trás, esquerda, direita e sentar |
| Parada | Interrupção da transmissão BLE |
| Autonomia já observada | Relato de Siga-me e Explorar no Dog Lite |
| Aprendizagem persistente | Ainda não demonstrada |
Especificações comerciais: atenção às variantes
Dados de anúncios semelhantes, não medições do MECH-01.
O anúncio específico do AliExpress não pôde ser aberto automaticamente. Lojas que vendem modelos denominados MECH GUARDIAN ou QF660-2 apresentam diferenças de tamanho, massa e bateria. Os valores abaixo são relatados por outra oferta, não devem ser tratados como especificações verificadas do seu exemplar.
Dimensões anunciadas¹31×16×19centímetros · um anúncio de modelo QF660-2
Massa anunciada¹≈700 goutras variantes podem diferir
Bateria anunciada¹3,7 V600 mAh no anúncio consultado; não confirmada no protótipo
Fontes e grau de confiança
¹ Dados de uma oferta comercial externa para MECH GUARDIAN QF660-2. A fonte original AliExpress foi fornecida como referência, porém o conteúdo não pôde ser verificado nesta consulta. Para pesquisa reprodutível, confirme etiqueta, manual, massa real e medidas de seu próprio exemplar.
Anúncio informado (AliExpress) ↗ · Oferta alternativa consultada ↗Quem faz o quê?
Separar corpo e cérebro ajuda a entender a pesquisa.
Câmera
Percepção
Redmi
Modelo · Memória · Decisão
BLE
Anúncio de comando
MECH GUARDIAN
Movimento físico
O movimento não é medido pelo Bluetooth. O sistema precisa observar o resultado, por exemplo com câmera e sensores.
Comandos estudados (referência BLE)
| Ação | Payload do fabricante (23 bytes) |
|---|
Segurança: não há payload de parada independente validado. No protótipo, parar significa encerrar os anúncios BLE. O aplicativo Android precisa implementar limite de tempo e parada de emergência; este portal HTML não emite comandos ao robô.
Método científico · Ciência aberta
Perguntas que viram
experimentos.
Uma boa hipótese precisa permitir comparação, medição e possibilidade de refutação. Aqui distinguimos comportamentos conhecidos de aprendizagem ainda não demonstrada.
Pergunta central
Um cachorro robótico simples pode desenvolver preferências individuais e aprender com suas experiências?
A resposta exige evidências repetidas, não apenas demonstrações visualmente interessantes.
Princípio de avaliação
01
Controle
Medir uma estratégia fixa de referência.
02
Comparação
Trocar apenas o mecanismo experimental relevante.
03
Replicação
Repetir as tentativas e validar em novos cenários.
Banco de hipóteses
Abra uma hipótese para ver desenho experimental, medidas e limitações.
Como validar um resultado
Do relato interessante à evidência.
Não basta
“O robô melhorou.”
Uma impressão subjetiva não informa quantas tentativas ocorreram nem as condições de comparação.
Melhor
“O erro caiu em 10 testes.”
Já existe uma métrica, mas faltam controlador de referência, variabilidade e validação externa.
Evidência mais forte
“Ganho replicado em cenários novos.”
Comparações controladas, protocolos, registros e análise permitem uma conclusão provisória.
Protocolo-piloto: a proposta é começar com 20–30 tentativas por condição, distribuídas em sessões e com ordem alternada. Esse número não é um requisito estatístico definitivo; deverá ser revisto segundo a variabilidade observada.
Bancada didática · EXP-001
Aprendendo a virar
Uma simulação interativa para compreender o desenho de um experimento. Compare giros fixos com giros adaptativos e observe por que aprender significa melhorar uma métrica observável.
SIMULAÇÃO PEDAGÓGICA, NÃO TESTE FÍSICO. Os movimentos, erros e resultados são calculados neste navegador com um modelo simplificado. Nada é enviado ao MECH GUARDIAN. Os números não provam desempenho do robô real.
Cenário sintético
Demo interativaUma pessoa fora do centro da câmera
CAMPO VISUAL NORMALIZADO · −1 … +1
Posição inicial da pessoa+0.65
0 representa o centro; valores negativos representam esquerda e positivos representam direita. Arraste para explorar.
Aderência do piso
95%Parâmetro fictício que influencia o giro
Incerteza da medição
4%Ruído ilustrativo na observação
Tentativas por condição
Ambos usam o mesmo conjunto sintético
Avaliação da hipótese H01
Aguardando execuçãoControlador fixo × adaptativo
Evolução por tentativaMédia móvel não aplicada
● Estratégia fixa● Estratégia adaptativa
O controlador fixo utiliza a mesma duração. O adaptativo ajusta uma estimativa de quanto o robô gira por milissegundo. Ao iniciar, você verá resultados exclusivamente simulados.
Registro de tentativas
Mesmo cenário sintético para comparar os dois métodos em cada tentativa.
| # | Erro inicial | Erro final · fixo | Erro final · adaptativo | Pulso escolhido (ms) |
|---|---|---|---|---|
| Os dados aparecerão após a simulação. | ||||
Outros experimentos planejados
Catálogo de protocolos, não resultados publicados.
O que você deve aprender aqui: a variável independente é o método de controle; a dependente é o erro final de centralização. Testes no robô devem registrar piso, iluminação, posição da pessoa, duração do comando e confirmação da ação observada.
Caderno científico · Registro local
Diário de aprendizagem
Transforme uma observação em registro rastreável. O diário distingue experiências relatadas manualmente de simulações didáticas, sem anunciar nenhuma delas como resultado revisado.
Nova entrada no diário
Registro manualSeus registros
0 entradasLinha do tempo do MECH-01
Nenhum registro ainda.
Como escrever uma boa entrada
01 · Observação
O que foi medido?
Ex.: pessoa detectada à esquerda antes de um giro, com posição horizontal conhecida.
02 · Interpretação
O que pode significar?
Ex.: giro pode ter reduzido o erro; iluminação e piso podem ter influenciado.
03 · Próximo teste
Como verificar?
Ex.: repetir em condições equivalentes e comparar uma estratégia fixa.
Rastreabilidade e privacidade
Biblioteca de evidências
Organize imagens, arquivos e anotações que ajudem a entender o que ocorreu em cada sessão. Este MVP mantém os anexos no próprio navegador e não os envia para a internet.
Aviso importante: armazenamento no navegador é limitado e pode ser apagado automaticamente. Para não perder registros, use “Exportar backup”. Fotografias são reduzidas e comprimidas; preservação científica de arquivos originais exigirá infraestrutura própria em uma versão futura.
Adicionar evidência local
Seu acervo local
0 itensTodos os itens nesta seção são enviados manualmente pelo usuário e ainda não passaram por revisão científica.
Ainda não há evidências.
Dados estruturados e backup
Exportar acervo completo
Diário, anexos compactados, parâmetros e histórico
Gere um JSON com os registros deste navegador. Guarde cópias separadas em lugar seguro.
Importar backup
Restaurar um arquivo exportado por esta versão
Os itens importados serão adicionados aos existentes. Confira os dados antes de importar arquivos de outras pessoas.
Dicionário de dados — o que registrar no robô real
Campos recomendados para uma futura instrumentação nativa, ainda não capturados automaticamente neste HTML.
| Campo | Explicação didática | Por que importa? |
|---|---|---|
session_id | Identificador da sessão | Relaciona eventos e evidências |
timestamp | Momento da observação | Ordena o ciclo percepção–ação |
frame_age_ms | Idade do último quadro analisado | Permite detectar decisões com informação desatualizada |
person_center_x | Posição da pessoa na imagem | Permite avaliar centralização |
action | Comando escolhido | Identifica a decisão do agente |
duration_ms | Duração do pulso de controle | Relaciona comando e resultado |
ble_start_status | Confirmação do anúncio pelo Android | Não equivale a movimento físico confirmado |
error_after | Erro observado após ação | Mede desempenho |
controller_version | Versão exata do algoritmo | Permite reprodução |
safety_event | Parada ou falha | Rastreabilidade da segurança |
Agente artificial · Sandbox conceitual
Uma personalidade que muda
com experiências.
Explore como curiosidade, sociabilidade, cautela e outras tendências poderiam influenciar decisões. Estes valores são parâmetros de um modelo didático, não traços psicológicos nem medidas reais do cachorro.
Protótipo explicativo: este simulador de personalidade não aprende a partir da câmera nem controla o MECH-01. Botões de experiência apenas aplicam regras de atualização artificiais, para permitir testar e compreender a interface.
Perfil MECH-01
Demo localTendências comportamentais
Mova os controles. Cada valor varia de 0,00 a 1,00. As alterações são salvas no navegador.
Experiências simuladas
Como pequenas interações podem alterar preferências?
Cada botão altera parâmetros por uma regra simples e registra um instantâneo. Observe como mudanças persistentes podem ser testadas futuramente.
Evolução registrada0 estados
● Curiosidade● Sociabilidade● Cautela
Como pesquisar personalidade cientificamente?
Perfil inicial
1. Parametrizar
Definir variáveis computacionais e seus efeitos sobre escolhas possíveis. Não atribuir emoções humanas ao robô.
Histórias diferentes
2. Expor a experiências
Perfis digitais inicialmente equivalentes recebem feedbacks diferentes, sob condições documentadas.
Avaliação cega
3. Medir diferenças
Aplicar tarefas padronizadas e verificar se as diferenças de comportamento persistem além de variações aleatórias.
Conceito-chave: a personalidade artificial é um modelo de preferências persistentes; o aprendizado científico depende de resultados observáveis, grupos de comparação e reprodução. Deslocar sliders não prova emergência espontânea de comportamento.
Aprendizagem aberta · Faça você mesmo
Da caixa do brinquedo
ao laboratório científico.
Uma trilha progressiva, com linguagem acessível e desafios verificáveis. Comece pelo controle manual, valide a visão e só então avance para memória e aprendizagem.
Sua trilha no navegador
0% concluído13 módulos didáticos
Marque cada etapa depois de realizá-la. Seu progresso é salvo apenas no navegador.
Princípio de segurança
Primeiro o controle, depois a autonomia.
Comando PARAR comprovado fisicamente, área preparada, câmera e sensores verificados, supervisão humana. O robô não deve ser tratado como capaz de evitar escadas.
Módulos do percurso
Abra cada capítulo para ver conceitos, ações práticas, diagnósticos e critérios de conclusão.
Glossário para quem está começando
IA incorporada (Embodied AI)
Um agente computacional cujas decisões afetam um corpo físico e que pode observar as consequências de suas ações.
Visão computacional
Técnicas para extrair informações de imagens. Detectar uma pessoa não significa saber sua identidade ou distância exata.
BLE Advertising
Transmissão de anúncios Bluetooth Low Energy. No protótipo MECH-01, anúncios de fabricante codificam comandos ao brinquedo.
Hipótese falsificável
Uma afirmação que pode ser testada de modo que resultados observáveis consigam contrariá-la.
Controlador de referência
Estratégia simples usada como base para comparar uma nova técnica. Sem isso, melhoria pode ser confundida com acaso.
Memória episódica
Registro de experiências em sessões específicas. É diferente de uma variável de estado que dura apenas alguns segundos.
Código livre · Reprodutibilidade
Ciência que qualquer pessoa
pode estudar e reproduzir.
O CITAP pretende tornar documentação, protocolos, código original e dados autorizados abertos. Esta versão é um único HTML demonstrativo e ainda não é um repositório público de produção.
Software
Componentes Android, modelos de comportamento, interfaces de dados, testes e documentação técnica. Licença proposta: MIT ou Apache 2.0, a confirmar.
Documentação
Guias de montagem, protocolos, teoria, desenhos de experimento e limitações. Licença sugerida: CC BY 4.0, quando for conteúdo próprio.
Dados
Conjuntos revisados com proveniência, consentimento, dicionário de campos e licença apropriada. Sem publicação automática de dados pessoais.
Estrutura proposta de repositórios
| Repositório proposto | Conteúdo | Situação |
|---|---|---|
citap-mech-lab-portal | Portal, visualizações e diários | Proposta |
citap-mech-android-agent | Aplicativo e integrações Android | Proposta |
citap-mech-experiments | Hipóteses, protocolos e análises | Proposta |
citap-mech-datasets | Conjuntos de dados autorizados e esquemas | Proposta |
Nenhum repositório listado nesta seção foi criado por este arquivo HTML. A publicação de código existente requer revisão de autoria, licenças de terceiros e remoção de dados pessoais.
Arquitetura de publicação
App Android
→Registro local
Exportação autorizada
→JSON / CSV
Revisão
→Privacidade e proveniência
Portal público
Pesquisa aberta
Fontes e leitura complementar
Anúncio fornecido — AliExpress
Referência de produto; conteúdo não verificado nesta consultaOferta externa — MECH GUARDIAN QF660-2
Exemplo de especificações comerciais de variante semelhanteVIVI DOG — aplicativo Android
Aplicativo de referência para cachorros robóticos BluetoothCapacitor — documentação oficial
Construção de interfaces web com plugins Android nativosMediaPipe — detecção de objetos
Documentação de modelos de visão e inferênciaAndroid — BLE Advertising
Documentação do sistema e limitações de hardware
Referência de produto; conteúdo não verificado nesta consultaOferta externa — MECH GUARDIAN QF660-2
Exemplo de especificações comerciais de variante semelhanteVIVI DOG — aplicativo Android
Aplicativo de referência para cachorros robóticos BluetoothCapacitor — documentação oficial
Construção de interfaces web com plugins Android nativosMediaPipe — detecção de objetos
Documentação de modelos de visão e inferênciaAndroid — BLE Advertising
Documentação do sistema e limitações de hardware
Este MVP é portátil
HTML + CSS + JavaScript, sem bibliotecas e sem backend.
Abra o arquivo local no computador ou celular. As fotos do protótipo estão incorporadas no próprio HTML. O conteúdo educativo funciona offline; apenas links externos requerem internet.
Integridade científica · Segurança primeiro
Liberdade para experimentar.
Limites para proteger.
Um laboratório com autonomia deve permitir curiosidade e aprendizagem sem transferir decisões críticas de segurança a um algoritmo experimental.
Obrigatório no sistema físico
Supervisor independente de segurança
O sistema de aprendizagem pode escolher entre ações permitidas, mas não deve conseguir prolongar pulsos indefinidamente, desligar o STOP ou continuar diante de falhas críticas.
Parada de emergência sempre acessível
Limite independente de duração de comandos
Interrupção ao perder câmera ou atividade do app
Testes iniciais com apoio estável e patas suspensas
Limitações de percepção
Uma câmera não garante navegação segura
O MECH-01 usa um smartphone com câmera monocular. Detecção de objetos não oferece prova de chão livre, distância exata nem identificação confiável de escadas, vidro ou desníveis.
Não operar próximo de escadas
Não testar perto de crianças ou animais sem espaço seguro
Não interpretar ausência de detecção como ausência de obstáculo
Não confiar em simulações para validar segurança física
Ética e privacidade
Pessoas e imagens
Registre preferencialmente dados derivados da percepção. Não publique rostos ou gravações identificáveis sem autorização adequada.
Dados locais
Este MVP não envia registros a servidores. Outros aplicativos e navegadores podem ter políticas diferentes. Faça backup e cuide dos dispositivos compartilhados.
Integridade da pesquisa
Declare origem do dado: simulação, observação relatada, medição instrumental ou resultado revisado. Registre resultados negativos.
Checklist antes de uma sessão física
0 de 5 condições verificadasChecklist educativo · não arma robô
Este portal não é uma central de controle. Não há conexão ao BLE nem acesso à câmera real. O checklist não substitui a avaliação física do ambiente nem autoriza o movimento do robô.