Usan tecnología de reconocimiento facial para monitorizar comportamientos humanos

En la edición de 2019 de la mayor feria de tecnología de consumo del mundo, el Consumer Electronics Show (CES), realizada a comienzos del pasado mes de enero en Las Vegas, Estados Unidos, uno de los destacados del estand de Intel fue un sistema de reconocimiento facial que traduce expresiones en comandos de movimientos de sillas de ruedas.

Este sistema se desarrolló en la empresa Hoobox Robotics con el apoyo del Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) de la Fundación de Apoyo a la Investigación Científica del Estado de São Paulo – FAPESP, de Brasil.

La referida compañía, una startup paulista, fue seleccionada en 2018 para integrar un programa de aceleración de Intel: el AI for Social Good, que promueve el desarrollo de soluciones de impacto social basadas en inteligencia artificial mediante la utilización de tecnologías de software y hardware de la empresa estadounidense.

La iniciativa de Intel permite que los participantes tengan acceso a recursos de capacitación técnica y de marketing compartido, y la oportunidad de participar en las rodadas del fondo de inversión de Intel, Intel Capital, para acelerar el desarrollo de sus soluciones tecnológicas.

En el marco de este programa, los ingenieros y desarrolladores de Hoobox han venido trabajando con el equipo técnico de Intel con el objetivo de optimizar el desempeño de los algoritmos del sistema de detección e interpretación de expresiones faciales utilizando hardware y software de la empresa.

“Este acuerdo no implica exclusividad. Entendemos que las mejoras en una asociación con una compañía de este porte permitirán trasformar el sistema de reconocimiento facial en soluciones ya optimizadas que puedan producirse a gran escala”, declaró Paulo Gurgel Pinheiro, CEO de Hoobox.

El sistema que la empresa desarrolló traduce expresiones faciales en comandos para controlar sillas de ruedas sin necesidad de contar con sensores corporales.

Actualmente, esta tecnología permite reconocer más de diez expresiones, tales como el arqueo de las cejas o el guiño de un ojo.

También es capaz de prever cuándo el usuario va a toser, estornudar o bostezar, o cuándo está conversando con alguien.

En esas situaciones, el reconocimiento de las expresiones se desconecta para impedir algún movimiento indeseable de la silla y evitar accidentes.

Las expresiones faciales de los usuarios se capturan con una cámara y se interpretan mediante algoritmos ejecutados en una minúscula computadora empotrada en la silla.

Los algoritmos trasforman las expresiones en comandos de control, tales como avanzar o retroceder y girar a la izquierda o a la derecha.

Son necesarios siete minutos para instalar esta solución, disponible en un kit bautizado Wheelie 7, en cualquier silla de ruedas motorizada existente en el mercado, según promete la empresa.

“El sistema es capaz de capturar información de casi 100 puntos del rosto de una persona, tales como el formato de la boca, de la nariz, de los labios y de la cavidad de los ojos, y con gran precisión”, afirmó Gurgel Pinheiro.

El Wheelie 7 se comercializa exclusivamente en el mercado estadunidense mediante el modelo de suscripción.

“No cobramos el kit: el cliente paga 300 dólares por mes”, explica Gurgel Pinheiro.

Actualmente, 60 personas están utilizando un prototipo del sistema en Estados Unidos.

Entre esos primeros usuarios se encuentran personas que sufrieron traumas en la columna vertebral y quedaron tetrapléjicas, pacientes con enfermedades neurodegenerativas como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), o que sufrieron accidentes cerebrovasculares (ACVs), además de veteranos de guerra.

Y hay otras 300 personas en una lista de espera que recibirán sus kits en abril; y otras 500 que recibirán los suyos en diciembre.

Para utilizarlos, pagaron una mensualidad adelantada de 300 dólares.

“Fue una forma que encontramos de subsidiar el costo del kit y, al mismo tiempo, evaluar su uso en el día a día de los usuarios con miras a mejorarlo”, dijo Gurgel Pinheiro.

La empresa está elaborando planes para que el producto llegue a Brasil, pero estima que será necesario concebir otro modelo de comercialización, ya que el de suscripción “no parece funcionar bien en el país”.

Hoobox ha puesto en marcha ahora una segunda ronda de captación de inversiones, con la meta de recaudar 2,5 millones de dólares hasta fin de año.

Estos recursos, según Gurgel Pinheiro, le permitirán finalizar el desarrollo y el diseño, y poner a prueba nuevas oportunidades de aplicación de esta tecnología.

“Estamos conversando con algunos fondos de venture capital de Estados Unidos, China y Brasil.

Esperamos avanzar en las negociaciones tendientes a obtener nuevas inversiones e incrementar la escala de producción del sistema hasta las 3.000 unidades en 2020”, afirmó Gurgel Pinheiro.

Durante la primera ronda de captación de recursos, que empezó en 2017, inmediatamente después de culminar la etapa I del Programa PIPE de la FAPESP, de prueba de concepto de la tecnología, la empresa permaneció incubada y recibió inversiones de la Sociedad de Beneficencia Israelita Albert Einstein, patrocinadora del Hospital Albert Einstein.

La sociedad con el Hospital Albert Einstein le permitió poner a prueba nuevas aplicaciones de la tecnología de reconocimiento de expresiones faciales como la detección de comportamientos humanos tales como el cansancio y la somnolencia, e incluso diez niveles de dolor, además de la agitación, la sedación y los espasmos de los pacientes en ambientes hospitalarios.

La tecnología será validada en el monitoreo de pacientes en camas de UTIs del Hospital Albert Einstein.

“Mediante una cámara acoplada a una cama de una UTI, nuestro sistema es capaz de monitorear ininterrumpidamente hasta seis pacientes al mismo tiempo y determinar el nivel de dolor de los mismos en una escala de 1 a 10”, explicó Gurgel Pinheiro.

“Pretendemos emplear esta tecnología no sólo para detectar comportamientos sino también para preverlos, de manera tal de asegurar el bienestar de los pacientes y suministrarle información más minuciosa sobre los respectivos cuadros al equipo médico”, añadió.

La empresa lleva adelante el proyecto también en colaboración con el laboratorio de innovación de Johnson & Johnson en el JLabs Houston, en Texas, que actúa como una de las incubadoras de la multinacional estadounidense, orientada a apoyar el desarrollo de proyectos de startups en ciencias de la vida, y para el cual Hoobox fue seleccionada para su incubación por tiempo indeterminado.

Los científicos del laboratorio de innovación de la empresa estadounidense también han ayudado al equipo de Hoobox a avanzar en los apartados de usabilidad, diseño y seguridad del sistema de control de la silla de ruedas mediante expresiones faciales, y en el desarrollo de un proyecto de una niñera electrónica inteligente.

“La idea es utilizar el reconocimiento facial para detectar cuando el bebé está despierto o dormido, durante la noche, por ejemplo, y cuál es la posición de su cuerpo en la cuna, si está acostado, sentado o parado”, dijo Gurgel Pinheiro.

En colaboración con otra startup norteamericana con sede en el Valle del Silicio, cuyo nombre no puede revelarse por cuestiones de confidencialidad– Hoobox pondrá en marcha en el mes de abril un proyecto en el cual pretende adaptar la tecnología de detección de comportamientos humanos para monitorear a los pasajeros de carros autónomos.

El objetivo de este proyecto consistirá en utilizar esta tecnología para monitorear los estados de atención y de cansancio de pasajeros sentados en los asientos delanteros de un carro autónomo, para detectar si se encuentran aptos o no para hacerse cargo del control del vehículo en situaciones de emergencia o de riesgo.

“La startup asociada ha desarrollado tecnologías para carros autónomos y necesitaba un sistema de reconocimiento facial de gran precisión para monitorear y detectar el comportamiento de los pasajeros en este tipo de vehículos”, dijo Gurgel Pinheiro.

De acuerdo con el investigador, la tecnología de reconocimiento facial de Hoobox funciona independientemente de la condición de iluminación, si es un ambiente muy oscuro o muy claro, y de la posición de la cabeza de la persona rastreada.

A diferencia de una tecnología de reconocimiento facial ampliamente utilizada llamada frame the face, con la cual se requiere que la persona mire directamente en dirección a una cámara para que se la reconozca, el sistema de Hoobox no requiere de ese encuadre del rostro para efectuar la identificación.

“Nuestro sistema permite efectuar el reconocimiento de la persona aun cuando la misma esté de costado, en un ángulo de hasta 60 grados o caminando”, afirmó Gurgel Pinheiro.

Las características de esta tecnología suscitaron el interés de empresas chinas.

Tan es así que Hoobox está abriendo una sucursal en la ciudad de Suzhou para atender fundamentalmente al segmento de seguridad.

“Ya contamos con clientes en Suzhou y en otras ciudades de China.

Implementaremos esta tecnología en proyectos de seguridad patrimonial y de control de acceso, y también en un proyecto piloto de monitoreo de camas de UTIs”, dijo Gurgel Pinheiro.

Fuente: Noticias de la Ciencia