AI Saturdays en Sevilla Código altruista y social

Cristina Uribe e Irene Navalón, promotoras y coordinadoras de ‘AI Saturdays’ en Sevilla. Cristina Uribe e Irene Navalón, promotoras y coordinadoras de ‘AI Saturdays’ en Sevilla.

Cristina Uribe e Irene Navalón, promotoras y coordinadoras de ‘AI Saturdays’ en Sevilla. / José Ángel García

Tras tres meses de trabajo intenso, la iniciativa sin ánimo de lucro AI Saturdays culminó ayer su primera edición celebrada en Sevilla con un evento en el que se presentaron los siete proyectos que se han desarrollado desde abril a julio.

Las coordinadoras de esta experiencia innovadora hispalense, las ingenieras que trabajan para Endesa, Irene Navalón y Cristina Uribe, no ocultaban su satisfacción por el éxito de la experiencia, lograda, dicen, por el compromiso que los 30 inscritos que han protagonizado esta primera edición. “Cuando nos planteamos la iniciativa no sabíamos que aceptación tendría”, señala Navalón, al tiempo que Uribe destaca que les ha sorprendido la respuesta que han tenido no sólo de particulares de la comunidad tecnológica sevillana, sino también de “instituciones y empresas”. Cuando configuraron los grupos hubo personas que se quedaron incluso en lista de espera.

Tal como estaba previsto, durante diez sábados los inscritos y los ponentes, en más de una ocasión con doble sesión –diez horas diarios– se han implicado en aprender, colaborar y, finalmente, crear proyectos que sean la bases para aplicaciones que den servicio a la sociedad.

“Desde el principio tuvimos claro que debíamos priorizar proyectos que fuesen factibles y tuviesen un componente social”, señalan las promotoras, que admiten que ya piensan en organizar una segunda edición sevillana y que aseguran que todo el desarrollo hecho se pondrá al servicio de la sociedad.

Los siete proyectos aplican la inteligencia artificial en ámbitos como la lucha contra los incendios forestales, la salud, la educación o el consumo energético.

Hay proyectos para atajar y predecir fuegos, detectar cardiopatías o cáncer y traducir lengua de signos

Dos de los proyectos están enfocados a predecir y ayudar en la lucha contra el fuego. El primero de ellos busca clasificar los grandes incendios según gravedad, con vista a que los algoritmos ayuden a discernir si va evolucionar a un siniestro de alta peligrosidad. Basándose en datos históricos del Infoca y en imágenes de satélites meteorológicos sobre vegetación y localización, proporcionan información sobre qué zonas estarían afectadas, lo que ayudaría en la extinción.

En la misma línea, pero con un enfoque distinto, está otro proyecto que usando más de 100.000 registros de bases de datos cruzadas procedentes de la NASA y de Aemet, han creado árboles predictivos que señalan lugares en los que pueden producirse incendios forestales, determinando con precisión día y hora de un posible siniestro. El proyecto también está conectado en los lugares donde es posible a parques eólicos de Endesa –una de las empresas que ha patrocinado esta iniciativa–, para poder contar con datos reales sobre el viento en tiempo real, tanto en intensidad como dirección, que ayude a predecir cómo atacar el fuego en caso de un incendio real.

Gran parte de los integrantes de los siete proyectos desarrollados por la iniciativa y presentados ayer. Gran parte de los integrantes de los siete proyectos desarrollados por la iniciativa y presentados ayer.

Gran parte de los integrantes de los siete proyectos desarrollados por la iniciativa y presentados ayer. / M. G.

Uno de los proyectos ha conseguido crear patrones para detectar en un banco de imágenes de pruebas de cáncer de mama cuáles tienen altas probabilidades de desarrollar la enfermedad.

También en el ámbito de la salud,  basándose en marchine learning los desarrolladores de otro proyecto logran calcular  a través de datos anónimos de pruebas médicas –electrocadiográficas, de esfuerzo, azúcar, colesterol, frecuencia cardiaca y con variables de sexo y edad– la probabilidad de una enfermedad sufrir una enfermedad del corazón.

Demostración del traductor de lenguaje de signos desarrollado en AI Saturdays Sevilla.

También han logrado los desarrolladores crear un traductor de lenguajes de signos, mediante imágenes de vídeo. El sistema permite reconocer los signos, crear una línea de texto y que una voz la lea.

Un sexto proyecto ayuda a desagregar el consumo energético en los hogares a partir del consumo total del domicilio. Sirve para calcular cuánto consume cada aparato y tener un control interno de qué ocurre dentro del domicilio, detrás del contador.

El séptimo proyecto que completa la presentación permite mediante detección por imagen clasificar piezas de Lego para que los alumnos puedan llevarlos a sus clases, compartirlas y recuperarlas al final del curso, incidiendo en el aprendizaje colaborativo.

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