Ya llevamos unas cuantas entradas del diario y, aunque hemos mencionado un poco de qué va el proyecto, nos gustaría contarlo más a fondo para que entendáis por qué es tan especial para nosotros.

DIA4RA (acrónimo de Desarrollo de Inteligencia Artificial para Robótica Asistencial) es un proyecto pionero que ha surgido de datahack, con la colaboración del laboratorio de robótica de la URJC (Universidad Rey Juan Carlos). Nuestro objetivo es desarrollar un Robot Inteligente para dar asistencia a Enfermos de Alzheimer y otras formas de demencia, asociadas al envejecimiento.

Deep Learning y Robótica para el tratamiento del Alzhéimer

Según las últimas previsiones, el progresivo envejecimiento de la población a nivel mundial va hacer que el número de enfermos de Alzhéimer, y otras formas demencia, aumente vertiginosamente en las próximas décadas. Esto, junto con el hecho de que los costes del tratamiento de este tipo de enfermedades ha aumentando rápidamente en los últimos años. Se ha pasado de los 604.000 millones de dólares en 2010 a más de un 1 billón de dólares esperados para el 2018 y 2 billones dólares en 2030 (datos a nivel mundial). Lo cual va hacer que la incorporación de elementos robóticos, capaces de interactuar y relacionarse con las personas, sea una gran oportunidad no solo para reducir estos costes, sino también para ayudar en la asistencia que este tipo de personas necesitan y reducir el grado de avance de la enfermedad.

El objetivo de DIA4RA es dotar a la plataforma robótica humanoide “Pepper” de las capacidades necesarias para que lleve a cabo las tareas de tratamiento, asistencia y cuidado de personas con Alzhéimer y demencia. Esto lo estamos consiguiendo con la implementación de técnicas y algoritmos de IA (Inteligencia Artificial). Estamos trabajando dentro del área de Deep Learning, usando Redes Neuronales Profundas (DNN) y métodos de entrenamiento innovadores. Estos permiten el desarrollo de modelos de IA ágiles, capaces de aprender con pocos datos y que pueden ser entrenados y desplegados tanto en infraestructuras cloud como on-premise. También estamos abordando aproximaciones híbridas de los distintos tipos de aprendizajes: supervisado, semi-supervisado, auto-supervisado, no supervisado y por refuerzo, similares a los que emplea el propio cerebro humano. En total, está previsto desarrollar un total de ocho modelos de deep learning.

Cómo lo vamos a hacer y qué habilidades tendrá:

La integración de estos modelos en el robot la estamos haciendo a través del sistema ROS (Robotic Operating System). Este no solo nos permite tener un mayor control sobre los componentes del robot, sino que también da mayor margen a la hora de implementar y desplegar los modelos de deep learning. Así, pretendemos conseguir un robot inteligente capaz de:

Todos estas capacidades servirán para que el robot sea capaz de desenvolverse e interactuar con las personas que se encuentren en el centro donde va ser desplegado, un CRE (Centro de Referencia Estatal) para el tratamiento de personas Alzhéimer. También podrá usarse para hacer terapias con los paciente, evaluando su situación y tomando datos que podrán ser analizados para ver las medidas a tomar.

Así, DIA4RA no es solo un proyecto donde vamos a integrar las últimas tendencias tecnológicas, en robótica y deep learning. También es un espacio de trabajo dónde vamos a ver cómo influye y qué tipo de relación se establece entre este tipo de ente robótico y los ancianos y otras personas con los que va a interactuar.

dia4ra cdtiEl proyecto empresarial de DATAHACK CONSULTING SL., denominado “DESARROLLO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ROBOTS APLICADOS AL TRATAMIENTO DEL ALZHEIMER Y LA DEMENCIA” y número de expediente 00104725 / SNEO-20171211 ha sido subvencionado por el CENTRO PARA EL DESARROLLO TECNOLÓGICO INDUSTRIAL (CDTI)

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innodata 2017: Big Data presente y futuro

La tarde del lunes 12 de junio tuvo lugar innodata 2017, una jornada en la que hicimos un repaso de algunas de las tendencias actuales y de futuro del Big Data. Para ello, salimos de nuestras oficinas de Calle López de Hoyos y nos trasladamos a Campus Madrid, un espacio más idóneo para un evento de tal envergadura .

La jornada constó de dos partes, la primera protagonizada por algunos de los profesores de datahack. En la que realizaron breves charlas sobre diferentes temas como arquitectura de datos, Deep Learning o Robótica.  La segunda parte consistió en una mesa redonda titulada "¿Hacia dónde va la innovación?". En la que participaron altos cargos de innovación y Big Data a nivel nacional.

Las ponencias del innodata 2017

Mario Renau fue el encargado de empezar la sesión con "Evolución a Arquitecturas Datacentric". Haciendo una analogía con el alpinismo, su gran afición, para impartir la charla. Habló de diferentes temas como los sistemas informacionales y el Business Intelligence, con el que según Mario, se pueden "realizar consultas eficientes de grandes cantidades de datos". Ya que facilita la recogida de información para generar informes. O de los inconvenientes que supone un Data Lake y otros aspectos de la Arquitectura Data Centric.

Inteligencia artificial aplicada en robots

Le siguió Juan Cañada con su conferencia "Simulación por ordenador para entrenar sistemas de Inteligencia Artificial". En la que destacó lo importantes que son los robots en nuestra vida cotidiana que están presentes en más objetos de lo que pensamos. Se ha tenido que recurrir a la simulación por ordenador para hacerlos "inteligentes" y capaces de realizar tareas más complejas. Con la visualización se consigue "ensayar" antes de llevar a la práctica el funcionamiento de los robots y evitar así los errores que pueden ocasionar.

La tercera y última conferencia fue a cargo de Rubén Martínez, titulada: "Deep Learning aplicado a robótica: construye tu propio Bender". Que constó de dos partes, la primera una explicación técnica y la segunda fueron dos demos del robot Yaco. En la parte técnica se vieron las Redes Neuronales Convulocionales, empleadas por ejemplo en los filtros de imágenes o en programas de retoque fotográfico como Photoshop. Y el framework que se emplea para la programación del robot, ROS (Robot Operating System) que sirve para controlar los componentes del robot. En las demos, se realizó una en directo en la que se demostró cómo Yaco detecta caras, siendo capaz de saber si el individuo es hombre o mujer y cuáles son sus emociones. Además de un video en el que Yaco detecta objetos que se encuentran próximos a él.

¿Hacia dónde va la innovación?

La mesa redonda estuvo moderada por Lourdes Hernández Vozmediano, CEO de datahack. En ella intervinieron Pablo Montoliu, Chief Information & Innovation Officer de AON. Juan Antonio Torrero Big Data Innovation Leader de Orange España. Y Federico Sanz Sobrino, Deputy Director-Digitalization and Projects Evaluation de Repsol.

En la que se vieron algunas de las aplicaciones que se realizan de la gran cantidad de datos en empresas como AON, Orange España y Repsol. En la que se vio el cambio de paradigma a la toma de decisiones basadas en datos y no en las decisiones de un directivo. También se trataron otros temas como el cyberataque que se produjo hace unas semanas y las consecuencias que ha tenido en el mantenimiento de la seguridad. Y de posibles tendencias de futuro como mercados de datos, o el cambio de la normativa de privacidad en 2018, que cambiará la forma de aprovechar los datos.

https://www.youtube.com/watch?v=cy3do17JAiMw=426&h=240

Networking y pizzas para todos

La jornada finalizó con una breve sesión de networking con pizzas y refrescos para todos los asistentes, todo ello por cortesía de Stratio. El evento fue recogido por Blanca Tulleida en dibujos de Dibu2pia. Que durante cada actividad del innodata 2017 estuvo dibujando todo lo que se acontecía en el stage de Campus Madrid.

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