Daniel Espinoza
La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en múltiples aspectos de la vida actual, a partir de posibilitar automatizar tareas complejas, optimizar la toma de decisiones y diseñar sistemas más eficientes en áreas donde antes no era posible. En particular, el avance del Machine Learning (ML) -o aprendizaje automático- embebido en sistemas electrónicos, permite que sensores, microcontroladores y otros dispositivos funcionen de manera autónoma, eficiente y sin necesidad de conexión a internet.
En el marco de un convenio de investigación y desarrollo entre el CONICET y la empresa EMTECH S.A., la investigadora del Consejo Laila Kazimierski, trabaja con su equipo en el desarrollo de un dispositivo capaz de captar y clasificar sonidos en tiempo real mediante técnicas de Machine Learning, que podría tener múltiples aplicaciones sociales, comerciales, ambientales y de seguridad.
“El dispositivo no solo monitorea y almacena audios, sino que también cuenta con un modelo entrenado e integrado que le permite clasificarlos en tiempo real. Además, puede tomar decisiones inmediatas, como emitir una alarma o generar un aviso ante una situación puntual”, explica Kazimierski, que integra la División de Física Estadística e Interdisciplinaria en el Centro Atómico Bariloche de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA).
Laila Kazimierski junto a su equipo en laboratorio. Fotos: gentileza investigadora.
La científica ya ha avanzado en el desarrollo de un sistema para monitorear y clasificar señales acústicas del canto de las aves en tiempo real, algo que, por ejemplo, podría resultar de gran utilidad en proyectos de conservación de la biodiversidad. “Este tipo de tecnología posibilita realizar, mediante el uso de algoritmos, un monitoreo ambiental autónomo”, indica.
A su vez, señala que esta tecnología es altamente versátil y puede aplicarse a distintos ámbitos, como la detección de situaciones críticas, ya sea emergencias en la vía pública o fallas en sistemas industriales.
Según Kazimierski, sin automatización, el análisis manual de señales acústicas puede requerir semanas o meses de trabajo en la clasificación, ya que cada audio debe ser revisado y filtrado de manera individual. Sin embargo, un modelo de Machine Learning entrenado realiza esta tarea en cuestión de segundos y permite optimizar el flujo de trabajo y el análisis de los resultados.
Sobre la diferencia con otros sistemas de monitoreo, Kazimierski detalla: “Si el modelo ya está correctamente entrenado, puede funcionar e inferir en tiempo real y tomar decisiones en función de lo que detecta”. La científica destaca esta acción inmediata del sistema, y lo que representa este nuevo enfoque, que también posibilita procesar enormes volúmenes de información de manera más rápida, ágil y eficiente, con precisión.
Una asociación público-privada para brindar soluciones innovadoras: EMTECH S.A. es una empresa argentina especializada en el desarrollo de sistemas electrónicos y software, que brinda servicios de diseño para diversas industrias y desarrolla sistemas espaciales y de defensa, aplicaciones industriales, sistemas de computación y redes de alto rendimiento.
En cuanto a la articulación con el CONICET, el CEO de la empresa, Guillermo Guichal, asegura: “La empresa está comprometida en ofrecer productos y soluciones innovadoras que complementen sus servicios. Para eso es muy importante formar asociaciones con instituciones de investigación como el CONICET y laboratorios de universidades nacionales, colaborando activamente con académicos e investigadores en proyectos conjuntos para asegurar su permanencia en la vanguardia tecnológica”. Y añade: “La inteligencia artificial está cambiando casi todos los aspectos de nuestra vida y para EMTECH es importante dominar e innovar en los aspectos relacionados a la IA embebidos en los sistemas electrónicos y su uso en las aplicaciones en las que trabaja, como comunicaciones, procesamiento de señales y aplicaciones industriales”.
En ese sentido, Kazimierski indica que, con este proyecto, apuntan al desarrollo de un dispositivo funcional pero también a fortalecer las capacidades conjuntas. “Nos interesa, junto con la empresa, aprender y compartir conocimiento: Desde el procesamiento de las señales, el diseño y desarrollo del modelo y su entrenamiento hasta su evaluación y optimización”, puntualiza.
Por último, pone en valor las capacidades que permiten responder con tecnología nacional a necesidades concretas, “como científicos, nos interesa que el conocimiento que generamos dialogue con las necesidades sociales y productivas del país. La ciencia argentina ha demostrado ser capaz de dar respuestas en momentos críticos, como durante la pandemia o en desarrollos tecnológicos estratégicos. Este tipo de convenios son una muestra de esa capacidad aplicada”, reflexiona la investigadora.
Por Mariela Méndez – Área Comunicación CONICET Patagonia Norte
