{"id":324541,"date":"2020-01-20T16:25:16","date_gmt":"2020-01-20T19:25:16","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=324541"},"modified":"2020-01-20T19:11:51","modified_gmt":"2020-01-20T22:11:51","slug":"las-maquinas-que-todo-lo-ven","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/las-maquinas-que-todo-lo-ven\/","title":{"rendered":"Las m\u00e1quinas que todo lo ven"},"content":{"rendered":"

Las m\u00e1quinas ya pueden \u201cver\u201d, mediante el procesamiento e interpretaci\u00f3n de la realidad que las rodea. Esto se ha vuelto una realidad gracias a los sistemas que simulan la cognici\u00f3n humana y obtienen informaci\u00f3n a partir de im\u00e1genes. Lo que hoy en d\u00eda se denomina visi\u00f3n computarizada o computacional es una de las tecnolog\u00edas que sostienen la ingenier\u00eda avanzada, e intervienen, sobre todo, en el monitoreo y en el an\u00e1lisis de diversos procesos y actividades. Cient\u00edficos de diversos pa\u00edses, de Brasil inclusive, est\u00e1n abocados a perfeccionar esta tecnolog\u00eda, con miras a diversificar su uso. La meta es incorporarla en sistemas que ayuden al diagn\u00f3stico de enfermedades, a dispositivos de asistencia para que las personas con problemas de locuci\u00f3n puedan comunicarse o en veh\u00edculos aut\u00f3nomos, entre otras aplicaciones.<\/p>\n

\u201cLa visi\u00f3n computacional utiliza sistemas asociados a tecnolog\u00edas de captura de im\u00e1genes y soporte para la toma de decisi\u00f3n basados en algoritmos de an\u00e1lisis o de inteligencia artificial\u201d, dice el ingeniero mec\u00e1nico Paulo Gardel Kurka, de la Facultad de Ingenier\u00eda Mec\u00e1nica de la Universidad de Campinas (FEM-Unicamp), un importante centro nacional de investigaci\u00f3n en el \u00e1rea. Los estudios con sistemas de procesamiento de imagen cobraron relevancia en los a\u00f1os 1970, con el aumento de la capacidad de procesamiento de las computadoras y con la creaci\u00f3n de sensores electr\u00f3nicos capaces de capturar im\u00e1genes y digitalizarlas. En las d\u00e9cadas posteriores, el avance de los estudios con materiales semiconductores y la miniaturizaci\u00f3n de la electr\u00f3nica impuls\u00f3 la creaci\u00f3n de sistemas m\u00e1s sofisticados, capaces de obtener, procesar y analizar con mayor eficiencia las informaciones de esas im\u00e1genes.<\/p>\n

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Acta Visio <\/span><\/a> EyeTalk: esta aplicaci\u00f3n utiliza la c\u00e1mara del smartphone<\/em> para detectar comandos oculares y convertir el texto en vozActa Visio <\/span><\/p><\/div>\n

La tecnolog\u00eda de visi\u00f3n computacional se basa en tres etapas de procesamiento de imagen. La primera involucra la captura de la imagen por medio de un dispositivo, como por ejemplo, una c\u00e1mara. Esa imagen queda registrada en una red bidimensional de elementos sensibles a la luz. Cada uno de esos elementos es capaz de almacenar una cifra num\u00e9rica binaria, correspondiente a la intensidad luminosa que incide sobre ella. Los elementos de esa red corresponden a los p\u00edxeles que se utilizan para la exhibici\u00f3n de la imagen en una pantalla luminosa. \u201cEsos datos se someten a t\u00e9cnicas de procesamiento para mejorar la calidad de la imagen y realzar o eliminar ciertas caracter\u00edsticas que no agregan informaci\u00f3n al uso que se desea darle\u201d, explica Kurka.<\/p>\n

Esa segunda etapa se realiza por medio de t\u00e9cnicas que identifican y seleccionan las zonas de la red de elementos de la imagen que contienen datos relevantes. \u201cDurante el procesamiento se definen las regiones de inter\u00e9s que se utilizan en los an\u00e1lisis posteriores, que servir\u00e1n para adecuar las caracter\u00edsticas de cada imagen a los objetivos que se pretende alcanzar\u201d. La \u00faltima etapa involucra el an\u00e1lisis, clasificaci\u00f3n y reconocimiento de los datos de inter\u00e9s. Eso se hace tomando como base el tipo de aplicaci\u00f3n para el cual se desarroll\u00f3 cada sistema de visi\u00f3n computacional.<\/p>\n

En 2018, el mercado global de sistemas de procesamiento de im\u00e1genes moviliz\u00f3 11.900 millones de d\u00f3lares, y podr\u00eda llegar a 17.300 millones de d\u00f3lares en 2023, seg\u00fan datos de la consultora estadounidense Markets and Markets. Siete de las veinte empresas que realizan m\u00e1s inversiones en esta tecnolog\u00eda se encuentran en Estados Unidos. Una de ellas es Google. La gigante del Valle del Silicio est\u00e1 abocada a la aplicaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda en veh\u00edculos aut\u00f3nomos. La idea es equiparlos con c\u00e1maras y sensores capaces de producir, procesar y analizar im\u00e1genes, diferenciando personas de objetos y colaborando en su desplazamiento. Todo ello en tiempo real.<\/p>\n<\/div>

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Los avances tambi\u00e9n se dan en el sector acad\u00e9mico. Dos de los principales centros de investigaci\u00f3n del \u00e1rea en el mundo, los institutos de tecnolog\u00eda de California (Caltech) y de Massachusetts (MIT), trabajan en sistemas de procesamiento de im\u00e1genes con diversas aplicaciones. Parte del conocimiento generado en el Caltech se utiliz\u00f3 para la creaci\u00f3n de dispositivos de georreferenciaci\u00f3n en los robots que se enviaron a Marte. En el MIT, se emplea esta tecnolog\u00eda para la identificaci\u00f3n de objetos en lugares oscuros, en el perfeccionamiento de habilidades humanas en los robots, tales como sensibilidad y destreza, y en veh\u00edculos aut\u00f3nomos.<\/p>\n

En Brasil, una de las aplicaciones m\u00e1s frecuentes de la visi\u00f3n computarizada es el monitoreo de los procesos industriales, uno de los pilares de la industria 4.0. Ese es el caso de Autaza, una startup<\/em> en la localidad de S\u00e3o Jos\u00e9 dos Campos (SP), que ide\u00f3 un sistema de inspecci\u00f3n industrial en donde las c\u00e1maras fotograf\u00edan piezas en una l\u00ednea de producci\u00f3n y utilizan recursos de inteligencia artificial para detectar posibles defectos<\/a>.<\/p>\n

Estos sistemas tambi\u00e9n los utiliza en el pa\u00eds la industria maderera. Cient\u00edficos de la Universidade Estadual Paulista (Unesp), en su campus de Itapeva, y del Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas y de la Computaci\u00f3n de la Universidad de S\u00e3o Paulo (ICMC-USP), en S\u00e3o Carlos, crearon una tecnolog\u00eda capaz de indicar la calidad de las tablas y la especie de \u00e1rbol a la cual pertenecen<\/a>. El sistema, que se encuentra en uso en la maderera Sguario, de la localidad de Itapeva (SP), verifica si la madera es de origen leg\u00edtimo y la separa seg\u00fan el tipo de \u00e1rbol, algo que puede incidir el precio de venta.<\/p>\n

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Annals of Forest Science<\/span><\/a> Los sistemas de procesamiento de im\u00e1genes se utilizan en establecimientos madereros para indicar la calidad de las tablas y la especie de \u00e1rbol a la cual pertenecenAnnals of Forest Science<\/span><\/p><\/div>\n

Mejora de la comunicaci\u00f3n<\/strong>
\nLa visi\u00f3n computacional tambi\u00e9n se est\u00e1 utilizando para ayudar a las personas con limitaciones f\u00edsicas y pacientes hospitalarios. La startup<\/em> paulista Hoobox Robotics, fundada en 2016 por investigadores de la Unicamp, cre\u00f3 un sistema de reconocimiento facial que capta y traduce expresiones en comandos para controlar el desplazamientos de una silla de ruedas, sin necesidad de sensores corporales. La soluci\u00f3n, denominada Wheelie 7, puede identificar y reconocer m\u00e1s de 10 expresiones, tales como el arqueo de las cejas o una gui\u00f1ada de ojos. Por medio de una c\u00e1mara que enfoca el rostro del usuario, el sistema capta las expresiones, que son interpretadas a continuaci\u00f3n por un algoritmo. Un programa las transforma en comandos, tales como avanzar o girar a la izquierda.<\/p>\n

La soluci\u00f3n fue desarrollada con ayuda del programa Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe) de la FAPESP. Por ahora, la silla de ruedas se comercializa solamente en Estados Unidos a trav\u00e9s de una suscripci\u00f3n mensual de 300 d\u00f3lares. Mediante un convenio con el Hospital Albert Einstein, de S\u00e3o Paulo, Hoobox ya est\u00e1 testeando la tecnolog\u00eda para detectar comportamientos humanos, tales como agitaci\u00f3n o espasmos, en pacientes internados en unidades de terapia intensiva (UTIs).<\/p>\n

En una misma sinton\u00eda, el ingeniero mec\u00e1nico Marcus Lima, investigador de la FEM-Unicamp, aplic\u00f3 la visi\u00f3n computarizada a la creaci\u00f3n de una aplicaci\u00f3n para dispositivos m\u00f3viles que se vale de la c\u00e1mara frontal para detectar comandos oculares, permitiendo la comunicaci\u00f3n por medio de la conversi\u00f3n del texto en voz. El Eye Talk, tal como se bautiz\u00f3 a ese aplicativo, es fruto de investigaciones efectuadas en la esfera del Pipe. Seg\u00fan Lima, la intenci\u00f3n inicial era crear un sistema para la captura de comandos oculares para controlar el desplazamiento de drones. \u201cDurante la realizaci\u00f3n del proyecto, not\u00e9 que podr\u00eda adaptar la tecnolog\u00eda para que pudieran utilizarla personas con compromiso del habla\u201d, recuerda.<\/p>\n

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Hoobox<\/span><\/a> El dispositivo creado por la empresa Hoobox capta expresiones faciales…Hoobox<\/span><\/p><\/div>\n

La soluci\u00f3n funciona como un teclado virtual, con teclas que destellan en forma secuencial. La idea es simple: una tableta o un smartphone<\/em> con la aplicaci\u00f3n se acoplan a un soporte frente al usuario. La c\u00e1mara frontal queda enfocada a los ojos de la persona, quien con un gui\u00f1o elige las letras que desea para armar palabras y frases. Acto seguido, esas frases se transforman en audio mediante una voz digital. La soluci\u00f3n es similar a la que utilizaba el f\u00edsico brit\u00e1nico Stephen Hawking (1942-2018), quien padec\u00eda de esclerosis lateral amiotr\u00f3fica (ELA) y pas\u00f3 la mayor parte de su vida confinado en una silla de ruedas sin poder hablar. \u201cEl problema\u201d, dice Lima, \u201creside en que los modelos disponibles pueden llegar a costar hasta 15 mil libras esterlinas [alrededor de 75 mil reales], un costo inaccesible para la mayor\u00eda de la gente\u201d.<\/p>\n

En la actualidad, Lima est\u00e1 al frente de Acta Visio, una empresa fundada en 2017 para desarrollar soluciones basadas en la visi\u00f3n computacional. El investigador y su equipo trabajan en un prototipo de un sistema de procesamiento de imagen para monitorear la higienizaci\u00f3n de las manos de los profesionales de la salud. El objetivo es reducir las infecciones hospitalarias y proveer datos cuantitativos que puedan ayudarle al administrador del hospital en el an\u00e1lisis de los procedimientos de higienizaci\u00f3n. Los primeros test se realizar\u00e1n en abril, en el Hospital Universitario Cajuru, en Curitiba, en colaboraci\u00f3n con la empresa de gesti\u00f3n hospitalaria 2iM.<\/p>\n

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Hoobox<\/span><\/a> …y las traduce en comandos para controlar una silla de ruedasHoobox<\/span><\/p><\/div>\n

Un diagn\u00f3stico m\u00e1s preciso<\/strong>
\nTambi\u00e9n en el \u00e1rea de la salud, los sistemas de procesamiento de imagen tambi\u00e9n se utilizan para la identificaci\u00f3n de biomarcadores que ayudan al diagn\u00f3stico, el pron\u00f3stico y el tratamiento de algunos tipos de c\u00e1ncer, como en el caso de los de mama. Muchos de esos tumores se detectan cuando la enfermedad ya se encuentra en estado avanzado. La detecci\u00f3n precoz pasa por el examen cl\u00ednico y por la mamograf\u00eda, que se realiza con un aparato de rayos X capaz de identificar lesiones iniciales con potencial cancer\u00edgeno. En muchos casos, para arribar a un diagn\u00f3stico m\u00e1s preciso, se recurre a la biopsia, esto es, la extracci\u00f3n de un fragmento del tejido sospechoso para su an\u00e1lisis. En promedio, de cada ocho biopsias que se realizan tan solo una da positivo.<\/p>\n

Una innovaci\u00f3n introducida por Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques, docente de inform\u00e1tica biom\u00e9dica y f\u00edsica m\u00e9dica en la Facultad de Medicina de Ribeir\u00e3o Preto de la USP, permite la identificaci\u00f3n de patrones asociados a ese tipo de tumores, lo cual permite reducir el n\u00famero de biopsias. \u201cApelamos a la visi\u00f3n computacional para crear un algoritmo capaz de detectar y analizar microcalcificaciones, peque\u00f1os cristales de calcio existentes en la mama representados como peque\u00f1os puntos claros en la imagen, indicando si est\u00e1n asociados a una lesi\u00f3n benigna o maligna [c\u00e1ncer]\u201d, dice. \u201cEl algoritmo analiza cada pixel de la imagen en zonas espec\u00edficas y, a partir de la extracci\u00f3n de atributos cuantitativos, identifica variaciones que podr\u00edan estar asociadas a un patr\u00f3n sospechoso\u201d.<\/p>\n

En el segmento de la salud, la visi\u00f3n computacional puede colaborar en el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer y de enfermedades autoinmunes<\/p><\/blockquote>\n

Ese modelo tambi\u00e9n puede adaptarse para el reconocimiento de pautas que ayuden al diagn\u00f3stico y tratamiento en casos de tumores de pulm\u00f3n y enfermedades reum\u00e1ticas autoinmunes. Con base en la variaci\u00f3n de tonalidades grises en las im\u00e1genes de lesiones sospechosas captadas por los aparatos de rayos X, resonancia magn\u00e9tica y tomograf\u00eda computada, y vali\u00e9ndose de algoritmos de inteligencia artificial, se pueden analizar en forma aislada las regiones sospechosas, comparando sus caracter\u00edsticas con las de las lesiones identificadas en las im\u00e1genes de otros pacientes diagnosticados con anterioridad.<\/p>\n

\u201cNuestra intenci\u00f3n es que el sistema utilice los datos acumulados y aprenda a partir de la experiencia, siendo capaz de establecer pautas que ayuden al m\u00e9dico a reconocer d\u00f3nde est\u00e1n los hallazgos significativos en las im\u00e1genes, sus caracter\u00edsticas y si los mismos est\u00e1n asociados a tumores m\u00e1s agresivos\u201d, explica el investigador. La soluci\u00f3n est\u00e1 siendo perfeccionada a partir de las informaciones disponibles en bases de datos cl\u00ednicas locales y p\u00fablicas. La idea es entrenar al sistema y perfeccionar su capacidad de reconocimiento de patrones asociados a esas enfermedades.<\/p>\n

Proyectos<\/strong>
\n1.<\/strong> Inspecci\u00f3n de calidad autom\u00e1tica de carrocer\u00edas de autom\u00f3viles (n\u00ba 17\/25873-8<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe);\u00a0Investigador responsable <\/strong>Jorge Augusto de Bonfim Gripp (Autaza Tecnologia); Inversi\u00f3n<\/strong>\u00a0R$ 1.452.695,60
\n2.<\/strong> Wheelie, tecnolog\u00eda innovadora para guiar sillas de ruedas (n\u00ba 17\/07367-8<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe);\u00a0Investigador responsable <\/strong>Paulo Gurgel Pinheiro (Hoobox Robotics);\u00a0Inversi\u00f3n<\/strong>\u00a0R$ 723.814,04
\n3.<\/strong> Proyecto, desarrollo y montaje de un prototipo de sistema de rastreo ocular adosado en gafas de visi\u00f3n en primera persona para el control de un dron destinado a individuos tetrapl\u00e9jicos (n\u00ba 16\/15351-1<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe);\u00a0Investigador\u00a0responsable\u00a0Marcus Vinicius Pontes Lima (Acta Visio);\u00a0Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 57.974,44
\n4.<\/strong> Desarrollo e implementaci\u00f3n de ontolog\u00eda de dominio en radiolog\u00eda y diagn\u00f3stico por im\u00e1genes para la pr\u00e1ctica cl\u00ednica en hospital escuela (n\u00ba 11\/08943-6<\/a>); Modalidad <\/strong>Ayuda a la Investigaci\u00f3n \u2013 Regular;\u00a0Investigador responsable<\/strong> Paulo Mazzoncini de Azevedo Marques (USP, campus de Ribeir\u00e3o Preto);\u00a0Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 55.731,32<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Crece el uso de sistemas de procesamiento de im\u00e1genes en aplicaciones industriales, en la asistencia a personas con dificultades de locomoci\u00f3n y en el diagn\u00f3stico de enfermedades","protected":false},"author":346,"featured_media":325583,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1561,192],"tags":[],"coauthors":[662],"class_list":["post-324541","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-programa-de-innovacion-tecnologica-en-pequenas-empresas-pipe","category-tecnologia-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/324541","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/346"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=324541"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/324541\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":325560,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/324541\/revisions\/325560"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/325583"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=324541"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=324541"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=324541"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=324541"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}