Aplicativo móvel para criação e validação de modelos de reconhecimento de padrões

Abstract

O avanço da Inteligência Artificial (IA) tem ampliado sua presença em diversas áreas, mas o processo de criação e treinamento de modelos ainda é restrito a ambientes especializados. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um aplicativo móvel capaz de simular a criação, o treinamento e a validação de modelos de reconhecimento de padrões em ambiente totalmente local e offline. O sistema, denominado AI Model Trainer, foi desenvolvido com React Native e o framework Expo para execução multiplataforma, utilizando SQLite para persistência local de dados. O aplicativo permite ao usuário criar projetos, adicionar conjuntos de dados rotulados, simular o processo de treinamento com visualização de progresso e testar os modelos com novas entradas. A proposta tem caráter educacional, visando democratizar o acesso ao aprendizado prático em IA, eliminando a necessidade de infraestrutura em nuvem ou recursos computacionais avançados. O projeto combina autonomia técnica, usabilidade e valor pedagógico, oferecendo uma plataforma intuitiva para estudantes e entusiastas compreenderem os princípios básicos de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões.

The exponential growth of artificial intelligence (AI) has made it present in many areas of society, but the process of creating and training AI models remains complex and limited to specialized environments. This project proposes the development of a mobile application capable of simulating the creation, training, and validation of pattern recognition models in a completely local and offline environment.The system, named AI Model Trainer, was developed using React Native with the Expo framework for cross-platform implementation and SQLite for local data persistence. The application allows users to create projects, add labeled datasets, simulate training with progress visualization, and test the models with new inputs. This educational approach aims to democratize access to AI experimentation by enabling practical learning without the need for cloud services or advanced infrastructure. The project combines technical autonomy, usability, and pedagogical value, providing an intuitive platform for students and enthusiasts to understand the basic principles of machine learning and pattern recognition.