Inspiration
Nuestra inspiración surge de la incapacidad de las herramientas actuales de monitoreo para detectar actividad vulnerable en aplicaciones difíciles de supervisar, por ejemplo, los videojuegos.
What it does
Nuestro proyecto monitorea la actividad de un hijo o hija de familia a través de un proceso que corre en segundo plano y toma capturas de pantalla con base en la actividad. Estas capturas son enviadas a nuestro servidor y, con ayuda de la IA de Gemini, categorizamos la actividad como peligrosa o no.
Con esta información, el tutor tiene la capacidad de visualizar la actividad reflejada en una interfaz web, a la cual puede acceder sin ningún problema desde cualquier parte del mundo.
How we built it
La aplicación se compone de 3 módulos principales: el frontend, el backend y la aplicación de monitoreo. Usamos las siguientes tecnologías:
Frontend
- React
- JS/HTML/CSS
Backend
- Node.js
- Express
- Gemini
- MongoDB
Monitoreo
- Python
Challenges we ran into
Fue nuestra primera experiencia usando MongoDB; conectar nuestro servidor en Node.js con MongoDB fue un proceso largo, aunque no complejo.
Usar la API de Gemini también resultó un reto para algunos de nuestros compañeros de equipo.
De igual manera, definir qué información enviar a través de nuestros endpoints tomó tiempo.
Accomplishments that we're proud of
Logramos implementar un flujo en el cual una imagen podía ser clasificada como información peligrosa.
What we learned
Aprendimos mucho sobre las capacidades de los modelos multimodales de Google. En general, todos adquirimos experiencia colaborando de manera más eficiente.
What's next for Take a Look
El proyecto tiene mucho potencial de crecimiento, específicamente en el monitoreo con base en las aplicaciones que estén corriendo activamente, y en discernir entre aquellas que sean peligrosas o no por la naturaleza de la aplicación.
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