Neuronas vigilantes

Un equipo de la UMA desarrolla sistemas de teledetección de aplicación en medicina, seguridad o tráfico basado en redes neuronales artificialesLas redes neuronales artificiales generan modelos matemáticos inspirados en la actividad del cerebro que permiten memorizar y clasificar datos, reconocer patrones y predecir fenómenos




UNA cámara graba permanentemente imágenes de la estación del Metro pero no hace nada con la información que captura salvo que algún transeúnte se enzarce en una pelea o abandone el equipaje. Entonces avisa al servicio de seguridad. Este es parte del sistema de teledetección inteligente basado en redes neuronales en el que trabaja un equipo de la Universidad de Málaga liderado por el catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial José Muñoz.

La investigación, que cuenta con un presupuesto de 220.000 euros con cargo a los proyectos de excelencia de la Junta de Andalucía, trata de desarrollar aplicaciones que, a partir de las imágenes que captura una cámara, sean capaces de alertar de los riesgos que pueden sufrir personas impedidas, de anomalías en el tráfico y de situaciones de peligro en los pasos a nivel de las líneas ferroviarias.

En el primer caso, el sistema avisará a cuidadores y familiares de personas discapacitadas que o bien viven en residencias o se encuentran solas en su domicilio. El sistema detecta las situaciones anómalas, por ejemplo una caída o un desvanecimiento, y sólo en estos casos activa el sistema de aviso.

El segundo frente de la investigación está orientado hacia el tráfico. En este supuesto, se graba el paso de vehículos, se registra la velocidad y densidad del tráfico de modo que se predice con antelación cuándo se pueden producir retenciones en zonas conflictivas como la entrada de un túnel, un cruce o un punto negro de la vía.

El tercer ámbito de investigación de este proyecto, al que los científicos han agregado la detección de incidentes en las estaciones de metro, son los pasos a nivel, con el fin de activar a tiempo los sistemas de emergencia si se da el caso de que algún automóvil se queda atrapado entre las vías.

Además de este proyecto de sistema de teledetección inteligente el equipo que dirige José Muñoz, compuesto por 25 investigadores, también tiene en curso otro proyecto, respaldado con 143.000 euros concedidos por el Ministerio de Ciencia, para detectar mediante redes neuronales autoorganizadas intrusiones en los ordenadores cometidas a través de internet. "Se trata de descubrir si algo o alguien entra en el ordenador, ya sea un virus o un hacker, que pueda causar daños o espiar los contenidos".

El sustrato científico de estos proyectos es la inteligencia artificial basada en las redes neuronales artificiales. Se trata de modelos matemáticos inspirados en el conocimiento actual que tenemos del cerebro que permiten a las aplicaciones informáticas funciones aparentemente humanas como memorizar y clasificar datos, reconocer determinados patrones (firmas, caras o huellas, entre otras), predecir fenómenos, diagnosticar enfermedades o detectar anomalías en sistemas de pruebas diagnósticas como radiografías, resonancias, ecografías o mamografías.

La aplicación cuenta con una información de entrada (determinados datos médicos, movimientos o gestos de un sujeto, velocidad o volumen de vehículos) que la red neuronal artificial maneja de modo similar a como lo haría el cerebro para descubrir, por ejemplo, si existe una enfermedad, se puede producir un atasco en el tráfico o un anciano ha sufrido una caída.

Una de las aplicaciones realizadas por el equipo de Muñoz, y que dio lugar hace tres años a una patente, fue un sistema para registrar el porcentaje de aceite existe en el alperujo o residuo procedente de la molturación de la aceituna.

Antes era el maestro molinero quien, después de muchos años de trabajo, tenía sabiduría suficiente para predecir el volumen de grasa sólo tocando la textura del alperujo. Ahora, una cámara graba este subproducto de la almazara y estima en cada momento la cantidad de aceite que contiene. La experiencia del molinero ha sido sustituida por una gran base de datos con imágenes de alperujo en las que se identifica el porcentaje de aceite en función de las burbujas que surgen en la superficie.

La aplicación de sistemas basados en redes neuronales tiene ya un cierto recorrido práctico. Por ejemplo, es frecuente que los bancos acudan a este tipo de aplicaciones cuando estudian conceder hipotecas a un particular para medir el riesgo de morosidad. También se recurre a esta fórmula para hacer predicciones meteorológicas y en robótica.