Tecnología

La inteligencia artificial de detección de tapabocas y cuerpos de Tryolabs da vuelta al mundo

La compañía tecnológica uruguaya cosecha logros a nivel internacional gracias a un trabajo de perfeccionamiento de diferentes desarrollos de inteligencia artificial. 

Foto: Cortesía Tryolabs
Foto: Cortesía Tryolabs

Cuando en 2009, los fundadores de Tryolabs decidieron dedicarse a la inteligencia artificial encontraron muchas personas que les dijeron que mejor pasaran su tiempo en otra cosa. Once años después y, gracias a la pandemia, su trabajo es valorado cada vez más en el mundo.

En el mes de julio, Alan Descoins, CTO de Tryolabs, contó a El País sobre un desarrollo que era capaz de detectar si una persona llevaba puesta o no una mascarilla en la vía pública.

Casi dos meses después, la tecnología uruguaya conquista nuevos mercados gracias a la repercusión internacional. Por ejemplo, el pasado 11 de septiembre, la revista NatGeo publicó un profundo análisis sobre cómo funciona la tecnología.

Sebastián González, CEO de la Tryolabs, señaló a El País que desde el sitio especializado se comunicaron con la compañía y se interesaron en ver cómo la tecnología funcionaba en un nivel más profundo. Para eso se crearon visualizaciones especializadas en la materia.

“El tema del facial recognition (reconocimiento facial) es polémico en Estados Unidos e incluso en algunos estados está prohibido; entonces, se nos acercaron porque querían saber un poco más. Nuestro énfasis estuvo en explicar en que en este desarrollo respetamos la privacidad”, destacó Descoins.

Este software no almacena datos ni utiliza los rasgos de las personas para cumplir con sus funciones, añadió.

Los jefes de Tryolabs destacaron que esta tecnología puede utilizarse para detectar otro tipo de usos: desde un chaleco reflectivo hasta el uso de cascos en una obra, por ejemplo.

Una de ellos comentó: “La misma tecnología que usamos para detectar una máscara se puede aplicar para un chaleco o casco protector; también para monitorear en el caso de una construcción para que se cumplan las normas de seguridad o de personas que ingresan en zonas peligrosas”.

El equipo está trabajando para que el software funcione de manera más rápida y pueda usarse a mayor escala.

Este desarrollo, que además permite seguir un objeto en una filmación, forma parte ahora de una biblioteca de código abierto. “Decidimos liberarlo a la comunidad y en pocos días ya vemos que obtuvo muy buena aceptación”, destacó González.

Más proyectos destacados

El pasado viernes, González y Descoins anunciaron un nuevo logro de Tryolabs: el equipo puso en funcionamiento un paper de Google llamado Personlab –que detecta el cuerpo y la posición de una persona– al que hicieron funcionar de forma eficiente. Su trabajo fue incorporado a TensorFlow, la biblioteca de código abierto de Google para entrenar inteligencia artificial que detecta y descifra patrones similares a cómo lo hacen los sistemas neuronales de aprendizaje y razonamiento propios del humano.

“La novedad es que nuestra implementación usa Swift (lenguaje de programación que habitualmente utiliza iOS) y tuvo mucho mejor rendimiento que las soluciones conocidas hasta el momento”, indicó González.

“Trabajamos junto con el equipo de Google para que quede pronto para incorporarlo al repositorio oficial de Tensorflow. Luego de varias idas y vueltas, finalmente, esta semana fue aprobado el código y pasamos oficialmente a ser contributors de Tensorflow, una de las herramientas más usadas para hacer machine learning”, concluyó.

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