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En plena batalla contra la COVID-19, el conjunto de la sociedad está poniendo en valor el trabajo de los profesionales que se esfuerzan a diario para combatir la crisis sin precedentes a la que nos enfrentamos. En este artículo de opinión, el Director Ejecutivo de INFAIMON Toni Ruiz nos detalla cómo la visión artificial puede ayudarnos a superar esta crisis y a prevenir futuras.

TONI RUIZ

En la anómala situación que estamos padeciendo, hemos puesto en valor a los profesionales sanitarios, que son la punta de lanza de esta lucha diaria contra la COVID-19, así como los investigadores, que trabajan a contrarreloj para encontrar soluciones a la pandemia o minimizar su impacto. Asimismo, tampoco nos olvidamos del resto de profesionales que, desde muchos otros sectores y servicios, trabajan sin respiro para normalizar la situación y hacernos más fácil y llevadera la realidad en la que nos encontramos.

En paralelo a estos servicios esenciales, hemos visto como desde la industria han surgido medidas solidarias y extraordinarias mediante las cuales, con inventiva y gran flexibilidad, se han ido aportando ideas y soluciones a las necesidades sanitarias provocadas por la crisis. La construcción de respiradores para las UCIs o la fabricación a mayor o menor escala de elementos de protección han ayudado a paliar la escasez de material médico.

Sin duda cada uno de nosotros (ingenieros, arquitectos, desarrolladores de software, etc.) hemos pensado cómo podemos aportar nuestro granito de arena para luchar contra la COVID-19. Algunas de las ideas planteadas pueden ayudar a solucionar necesidades inmediatas o futuras para luchar contra la pandemia o en la posterior normalización de la situación, tras encontrarnos con una nueva realidad y nuevos retos.

En los últimos años, en la industria en general, y en la Visión Artificial en particular, hemos profundizado en nuevas tecnologías dentro del marco de Industria 4.0. La Inteligencia Artificial, el Big Data o la Automatización Completa son claros exponentes intrínsecos a los nuevos procesos industriales. Estos conceptos, ya maduros en nuestra industria, pueden presentar grandes ventajas para el escenario actual en el que nos encontramos.

Desde la perspectiva de la Visión Artificial, como opinión personal, consideramos que términos con los que estamos muy familiarizados como el Cero Defectos o el Control No Supervisado, sin duda tienen un ámbito de aplicación muy beneficioso para las nuevas necesidades a las que nos enfrentamos.

En la industria actual, los requerimientos de precisión y calidad son tales que no nos podemos permitir la fabricación con defectos ni podemos tener falsos positivos o falsos negativos en nuestros procesos de producción. De la misma forma, en necesidades esenciales como la higienización de hospitales o la realización de controles de temperatura para la detección de fiebre no podemos permitir falsas lecturas que pueden provocar un peligro real. Una detección incorrecta o una falsa lectura provocaría un proceso erróneo de limpieza hospitalaria o un error en la detección de personas con fiebre en los accesos a nuestras fábricas u otros espacios.


En el caso de la detección de temperatura en personas, la Inteligencia Artificial aplicada a la imagen (conocido como Deep Learning) nos permite realizar mediante una cámara térmica detecciones faciales con alta efectividad y realizar la identificación exacta del punto de medición de temperatura; en este caso, la identificación del lagrimal. Esto elimina el índice de error o lo reduce a valores inapreciables. La Integración Computacional nos permite llevar a cabo estas tareas en procesadores de bajo coste y bajo consumo. A su vez, el Cloud Computing nos permite llevar las mediciones a los centros de control o supervisión requeridos.

Las mismas herramientas que utilizamos en la industria las podemos utilizar para mejorar nuestros sistemas de control y supervisión. Empleando los dispositivos que utilizamos para el control de calidad industrial, podemos bajar los porcentajes de errores en la detección de temperatura en las personas para el control de fiebre de un 15% o 20% que podemos obtener con los sistemas convencionales, a un error por debajo del 1% con sistemas que utilizan herramientas avanzadas de captura y análisis de imagen.

De la misma forma, las Capacidades Computacionales, que nos permiten realizar procesos industriales en tiempo real y de forma totalmente automatizada, nos permiten llevar a cabo dichos procesos mediante un Control No Supervisado (sin necesidad de intervención de personal). Otro factor importante son los denominados tiempos de ciclo o tiempos de inspección. La tecnología actual nos permite realizar este tipo de inspecciones con tiempos de inspección óptimos para absorber los flujos de movimiento del personal. Utilizando los algoritmos y dispositivos de procesado que empleamos de forma habitual en la industria, tiempos de 1 o 2 segundos son absolutamente razonables para estos dispositivos normalizados de detección automática de temperatura basados en la detección inteligente del lagrimal.

Estas mismas capacidades que nos ofrece la Visión Artificial se puede aplicar a muchos otros tipos de aplicaciones médicas y sanitarias que pueden hacer más fácil y seguro el trabajo de nuestros profesionales. La Robótica Guiada por visión (VGR) es una disciplina dentro de la Visión Artificial que ha avanzado de forma exponencial en los últimos años. Actualmente, los robots pueden moverse por nuestras fábricas y, con un avanzado software de análisis de imagen, es posible realizar reconocimiento del entorno y actuar de forma autónoma según la utilidad para la que se hayan programado. Llevar estas soluciones al campo de la limpieza de los hospitales o incluso al movimiento selectivo de pacientes no es una utopía sino una posibilidad real empleando las herramientas tecnológicas de Visión Artificial existentes en la actualidad.


La Visión Artificial siempre ha sido impulsada por sectores como la automoción, la industria aeroespacial o el packaging, entre muchos otros. Posiblemente éste sea el momento de disrupción en el que sea necesario ampliar la utilización de la Visión Artificial a campos sanitarios o sociales que quizás no tienen un retorno de la inversión tan fácil de definir, pero que sin duda significaría un amplio beneficio para la sociedad.

Toni Ruiz, Director Ejecutivo de INFAIMON

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