La científica del Centro Atómico de Bariloche (CAB) dependiente de la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA), Laila Kazimierski, creó un sistema de Inteligencia Artificial (I) que identifica sonidos en tiempo real para la seguridad y el medio ambiente. El dispositivo, implementa técnicas de Machine Learning por medio de la que registra y almacena audios, que son clasificados de forma instantánea por un modelo entrenado. Es un avance significativo en el uso de este conjunto de tecnologías por parte del CONICET.
Esta tecnología podría ser fundamental para proyectos de conservación de la biodiversidad, permitiendo un monitoreo ambiental autónomo a través de algoritmos avanzados.
La investigadora y pionera del proyecto, Kazimierski llevó a cabo este proyecto de manera conjunta con la empresa argentina de software y Matriz de Puertas Programables en Campo, EMTECH S.A, cuyo CEO, Guillermo Guichal, señaló que “que estas asociaciones son clave para mantenerse a la vanguardia tecnológica”.
En relación con ello, Kazimierski remarcó el fortalecimiento de las capacidades conjuntas entre el CONICET y EMTECH.
Laila Kazimierski: “Sin la automatización, el análisis de manuales de señales acústicas puede llevar semanas o meses”
La impulsora del sistema de Inteligencia Artificial, Laila Kazimierski, significó que “sin la automatización, el análisis de manuales de señales acústicas puede llevar semanas o meses”.
En contraste, un modelo de Machine Learning entrenado puede realizar esta tarea en cuestión de segundos, optimizando el flujo de trabajo y el análisis de resultados.
“Si el modelo está correctamente entrenado, puede inferir en tiempo real y tomar decisiones basadas en lo que detecta”, afirmó Kazimierski.
La Inteligencia Artificial continúa expandiendo su presencia en múltiples áreas de la vida cotidiana, desde la automatización de tareas hasta la toma de decisiones complejas. Uno de los campos que más creció en los últimos años es el Machine Learning (aprendizaje automático) aplicado a sistemas electrónicos capaces de funcionar sin conexión a internet.
¿Cómo funciona el sistema de IA de identificación de sonidos en tiempo real creado por el CONICET?
El avance del Machine Learning en sistemas electrónicos permite que dispositivos como sensores y microcontroladores funcionen de manera autónoma y eficiente, sin necesidad de conexión a internet.
En ese sentido, la integrante de la División de Física Estadística e Interdisciplinaria en el Centro Atómico Bariloche enfatizó que “Uno de los logros más destacados del equipo ha sido el desarrollo de un sistema para monitorear y clasificar señales acústicas del canto de las aves en tiempo real”.
La Inteligencia Artificial ya está comenzando a "entrar" en la práctica médica argentina
La científica señala que este tipo de tecnología posibilita realizar un monitoreo ambiental sin intervención humana constante.La misma lógica puede aplicarse a situaciones críticas, desde emergencias en espacios públicos hasta fallas en maquinarias industriales.
PM
