Arequipa: U. La Salle propone visión artificial contra el COVID

La especialista en Machine Learning y Visión Artificial, Msc. Elian Laura Riveros, de la Dirección de Investigación de la Universidad La Salle de Arequipa, explicó a través de un webinar organizado por la casa superior de estudios, que la visión artificial podría lograr la prevención y detección del COVID -19, pues otorga una interpretación en tiempo real de las imágenes de estudio.

Refirió que la visión artificial, es lograr que un sistema pueda interpretar imágenes que pueden ser obtenidas de una cámara de videovigilancia, cámara móvil o un dron; también imágenes de rayos x o tomografías.

“La visión computacional consiste en describir al mundo desde un computador, y el objetivo es interpretar el mundo tridimensional en imágenes de dos dimensiones”, refirió Elian Laura, quien detalló cómo se puede prevenir el progreso de esta pandemia a nivel mundial.

En cuanto a la prevención, dijo que se puede detectar cuántas personas en un grupo tienen mascarilla y cuantas no, por ejemplo, desde una cámara de videovigilancia u otro dispositivo. Además, se pueden identificar las aglomeraciones, cuando las personas se están reuniendo, o el índice de esta acción. Asimismo, medir la distancia social entre cada persona, o si las personas están en contacto con objetos externos.

“Hay sistemas que detectan patrones del rostro, para detectar si las personas tienen mascarilla o no, son modelos que ya existen y se pueden aplicar, siempre revisando el margen de error”, acotó.

Laura explicó en cuanto a la detección de la enfermedad, que se puede aplicar la visión artificial usando imágenes de rayos X, tomografías y también imágenes térmicas para saber si las personas tienen fiebre.

Actualmente está ingresando con mayor frecuencia la aplicación de visión artificial con imágenes térmicas, para la detección de temperatura alta que puede identificar si una persona está contagiada con COVID-19.

En un ejemplo, refirió la especialista de la Universidad La Salle, se puede observar que la temperatura del rostro de una mujer que usa un celular, cambia de 28 a 29 grados, a tener 34 a 35 grados en 15 minutos, entonces las imágenes térmicas a través de mapas de color puede indicar cuál es la temperatura de la persona y pueden someter estas imágenes a una red neuronal, luego a machine learning y se lograría valiosos datos.

Los aportes de los profesionales de la Dirección de Investigación de la Universidad La Salle, se entregan a través de los webinars gratuitos, que organiza la universidad cada mes. El próximo evento virtual se realizará este 24 julio de 18.00 a 20.15 horas, denominado Seminario “Tópico para la investigación en gestión y políticas de innovación”. La inscripción se realizará a través de la fanpage de Universidad La Salle.

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