El proyecto presenta un sistema de inteligencia artificial que mediante el sensado de señales musculares superficiales sEMG, permite clasificar gestos voluntarios de una persona para controlar y manejar de forma remota una aplicacion musical. El sistema permite controlar dispositivos electronicos de audio y de video en general mediante el reconocimiento de los gestos de la mano. El sistema no necesita ser entrenado nuevamente cada vez que se va a usar. Los resultados muestran un porcentaje superior al 94% de exito en el control de la aplicacion musical mediante el reconocimiento de gestos de la mano y tecnicas de inteligencia artificial.
Crear una nueva interfaz de control de aplicaciones musicales, dispositivos electrónicos o aplicaciones electrónicas en general para personas con movilidad restringida o no.
Apoyo a la interacción (chatbots, asistentes virtuales y otros), Personalización, Reconocimiento, Predicción
Se pudo construir un modelo general que permite manejar aplicaciones electrónicas mediante el reconocimiento de gestos de la mano. Una aplicación musical es controlada mediante el reconocimiento de gestos voluntarios de la mano de una persona. Datos de 612 personas, 6 gestos por persona, 50 repeticiones por gesto comprende la base de datos (183600 datos). Se obtuvo un modelo de inteligencia artificial que reconoce con una precisión del 94% cada uno de los gestos realizados. El modelo ha sido probado en una aplicación con diferentes sensores tipo brazalete obteniendo resultados similares. El modelo es robusto y permite la adaptabilidad de diferentes sensores tipo brazalete sin necesidad de entrenar nuevamente el modelo. Las aplicación musical testeada puede ser controlada satisfactoriamente y ademas el sistema permite controlar nuevos dispositivos de forma remota con cambios mínimos.
Recolección de datos, etiquetado de datos, segmentación de datos, limpieza de datos.
Crecimiento de conocimiento / Profundizar la aplicabilidad de diferentes algoritmos/ Transferencia de modelos y construcción de un modelo de reconocimiento de gestos (HGR) global para todo usuario
Quito, Ecuador
3 (salud y bienestar)
4 (educación de calidad)
8 (trabajo decente y crecimiento económico)
9 (industria, innovación e infraestructura)
10 (reducción de las desigualdades)
Internamente
Laboratorio de Investigacion en Inteligencia y Vision Artificial "Alan Turing"
Laboratorio de Investigacion en Inteligencia y Vision Artificial "Alan Turing"
30%
Guía para gobiernos
En conjunto con la OECD publicamos el manual de ciencia de datos, el cual busca proveer recomendaciones técnicas a los equipos desarrolladores de sistemas de IA.