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Inteligencia Artificial
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La treintena de participantes han desarrollado siete proyectos de inteligencia artificial con impacto social, entre ellos uno destinado a detectar el grado de soledad en personas mayores. Los organizadores del programa, entre los que se encuentra la Cátedra Cuatroochenta, apuestan por celebrar una segunda edición para acercar la IA a más personas y poder abordar técnicas de aprendizaje profundo.

La Universitat Jaume I (UJI) de Castelló ha acogido este sábado 19 de febrero el DemoDay para clausurar la primera edición del curso formativo Saturdays AI Castellón, en el que el alumnado ha presentado los siete proyectos desarrollados durante el curso. LactIA, un chatbot de apoyo a la lactancia, y Machine Orange, un sistema de detección temprana de enfermedades en naranjas son los ganadores de esta primera edición. Gracias a la ayuda de mentores voluntarios, los participantes han aprendido, durante 14 sábados entre octubre y febrero, cómo aplicar inteligencia artificial a soluciones tecnológicas destinadas a mejorar el día a día de las personas.

7 proyectos basados en machine learning con impacto social y de código abierto

LactIA: Chatbot de apoyo a la lactancia

Ha sido el premio ganador del jurado en esta primera edición y sus cuatro integrantes han obtenido un descuento en el Máster Saturdays AI online de deep learning. Han desarrollado un chatbot que incluye técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), una de las tecnologías de inteligencia artificial con mayor proyección y algoritmos transformers que efectúan procesos semánticos. Responde de forma ágil a dudas sobre lactancia materna y, además, lo hace en cualquier momento, facilitando el acceso a la información.

“En internet hay mucha información sobre lactancia pero a veces es difícil encontrar la correcta. Nos pareció interesante crear un chatbot para que las madres lactantes pudieran tener acceso a resolver sus preguntas de manera continua y cuando lo necesitaran”.

Pilar Espinosa, integrante del grupo LactAI

Machine Orange: Detección de enfermedades en naranjas

Este prototipo ha recibido el premio del público con el 32% de los votos. Es un sistema de detección semi-automático que permite determinar si una naranja está o no enferma cuando aún está en el árbol. Está pensada para que los agricultores hagan una foto y a partir de esa imagen el sistema detecte si padece algún tipo de plaga, como el cotonet, el trips o el piojo rojo, algunas de las enfermedades más habituales en cítricos.

"En un futuro un dron podría integrar esta solución para detectar enfermedades en cultivos y no solo de naranjas, sino de cualquier hortaliza".

Antonio Rubio, integrante del grupo Machine Orange

AIsolation: Detección de la soledad

Motivado por el aumento del aislamiento social provocado por la pandemia, han desarrollado un modelo para poder determinar el estado de soledad de una persona. Este prototipo ha aprovechado la base de datos de la Cátedra Cuatroochenta que investiga la fragilidad y la soledad no deseada en personas mayores. A través de diversas preguntas e información personal, el sistema es capaz de determinar el grado de soledad de una persona.

AIntiscam: Detección de estafas en RRSS

Su objetivo es identificar métodos fraudulentos en los comentarios en redes sociales. El algoritmo que han creado analiza los textos de los comentarios en Youtube y localiza los posibles patrones fraudulentos para predecir si existen signos de estafa. Se trata de un modelo supervisado de machine learning para localizar los patrones empleados por los estafadores a través de bots.

VolcanAI: Anticipación y prevención de erupciones volcánicas

Diseño de un modelo secuencial, basado en una red neuronal personalizada, que busca anticiparse a las erupciones de los volcanes, tal como hacen los sistemas de predicción de lluvias o de olas de calor.

Line brAIk: Detección y cálculo de la velocidad de lectura

Herramienta que permite estimar la velocidad de la lectura mediante el seguimiento de la mirada con el objetivo de detectar los momentos de mayor concentración y optimizar el tiempo de estudio. El sistema estima la productividad del estudiante detectando el número de líneas leídas correctamente durante un tiempo determinado.

NutridAlet: Recomendador de comidas

App que tiene en cuenta los valores nutricionales y las preferencias de la persona usuaria para recomendar recetas sanas y apetecibles. A través de una encuesta inicial el algoritmo aprende cuáles son tus preferencias. Además, se basa en los ingredientes que tienes disponibles en tu nevera, ya que tiene la función de escanear el ticket de la compra y elaborar una despensa on-line con los alimentos que tienes en casa.

Todos los proyectos tienen impacto social, se alinean con al menos uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y están publicados en el repositorio de código abierto Github. Durante casi cuatro meses, la treintena de alumnos han adquirido los conocimientos necesarios en machine learning para, posteriormente, colaborar en grupo e inventar una solución tecnológica que permita mejorar un problema social.

El evento de clausura del curso tuvo lugar en el Salón de Actos de la FUE de l’UJI. Los directores de la Cátedra Cuatroochenta, que participaron en una de las sesiones iniciales del curso, acudieron para conocer los proyectos. Al evento también asistieron representantes de los partners locales Cuatroochenta, Asociación de Big Data y Analytics (ANBAN), IOTSENS y Xarxatec. Los organizadores esperan poder lanzar una segunda edición de Saturdays en Castellón. Un programa que nació en 2018 y que ha formado a más de 3.000 personas en 30 ciudades de Europa, Latinoamérica, EEUU, Canadá y África.

La Cátedra Cuatroochenta de Inteligencia Artificial Bienestar y Salud de la Universitat Jaume I ha apoyado el despliegue del curso formativo Saturdays AI en Castellón.

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