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Estudiante de la ETSIT utiliza señales inteligentes para supervisar el ejercicio

Un estudiante de la ETSIT desarrolla una investigación en redes neuronales para aplicar la inteligencia artificial en la recuperación de lesiones y el fomento de hábitos saludables.

Parece magia. Ya no se encuentra sólo en las películas de ciencia ficción. La inteligencia artificial (IA) forma parte de los dispositivos cotidianos. Aprende de las personas y se adelanta a sus gustos y necesidades utilizando conocimientos cargados con anterioridad. No es una tecnología más, es un aliado para crecer y no quedarse rezagado de la competencia global. Para poder tomar la vía correcta, lo más importante es hacerse con una brújula que navegue en un rumbo preciso y se rodee de todos los actores necesarios para triunfar. Un proceso que dinamiza el mundo a través de las negociaciones comerciales, las infraestructuras o la salud.

Sobre este último campo, las posibilidades se multiplican, ya que se desarrollan nuevos métodos que cambian lo más importante en el mundo: la vida. Con la meta de aplicar los últimos avances de la tecnología, el estudiante de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid (UVA) Sergio Sáez ha desarrollado un proyecto que estudia las novedosas técnicas de inteligencia artificial para la identificación y análisis de actividades físicas, a partir de señales que provienen de sensores de tipo vestible (wearables), es decir, aquellos que se pueden colocar en la ropa o por el cuerpo.

La técnica incluye redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. En concreto, se han empleado redes de aprendizaje profundo, que es una variante del aprendizaje máquina utilizado de forma amplia hoy en día por empresas como Google. «El proyecto ha consistido en la programación de redes neuronales artificiales que, a partir de señales provenientes de los sensores colocados en el sujeto, sean capaz de aprender cómo se realiza una actividad, para, posteriormente, poder reconocerla cuando reciba señales nuevas», resume el estudiante de la ETSIT.

Sáez comenta que las aplicaciones futuras del trabajo incluyen, entre otras, la rehabilitación física de lesiones o después de intervenciones quirúrgicas, así como el fomento de hábitos saludables en el ámbito de las ciencias de la actividad física y del deporte. En particular, dice que podría servir para reconocer si un paciente está realizando correctamente los ejercicios que el médico le ha prescrito. Otra posible utilidad sería incluirla en aplicaciones móviles deportivas para el seguimiento de la actividad física.

El Trabajo Fin de Grado arrancó a principios de año y la idea inicial fue de su tutor Mario Martínez Zarzuela, que está especializado en el campo del deep learning, junto a la utilización de GPUs (unidades de procesamientos de gráficos) para la aceleración computacional y las tecnologías de realidad virtual y aumentada. El TFG de Sergio Sáez ha obtenido Matricula de Honor en la titulación de Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación.

Su proyecto podría interesar a todo tipo de empresas, ya que, tal y como defiende, las redes neuronales artificiales no solamente se pueden aplicar al campo de la salud o la recuperación física, sino que abarcan otros ámbitos, tales como la conducción autónoma de vehículos, la identificación de objetos, animales y personas en una imagen o vídeo, el reconocimiento de voz o el aprendizaje de preferencias de una persona, como ocurre con las recomendaciones de YouTube o Netflix.

16-10-2018

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