viernes. 29.03.2024

Los expertos en desarrollos de aplicaciones móviles e inteligencia artificial del campus de Gandía de la Universidad Politécnica de València (UPV) Jesús Tomás y Jaime Lloret lideran un proyecto de investigación para el desarrollo de una aplicación móvil que implementa técnicas de inteligencia artificial para detectar la correcta colocación de la mascarilla.

Este proyecto se está llevando a cabo en colaboración con el grupo de enfermería de quirófano del Hospital General de Ontinyent (GEQUO), centro adscrito a Fisabio.

El desarrollo de esta aplicación surge de la necesidad de aumentar la seguridad en el uso de la mascarilla y concienciar a la población de la importancia de su correcta colocación, ya que, como explican los responsables del proyecto, "las mascarillas son el complemento más eficaz de las medidas de distanciamiento físico e higiene recomendadas para disminuir el riesgo de transmisión y contagio de la Covid-19".

"Su efectividad depende del seguimiento de unas medidas generales de higiene entre la que destaca la cobertura adecuada de la boca y la nariz, bloqueando las gotas de partículas grandes y salpicaduras que pueden contener gérmenes", han añadido.

Con la app INTEMASC, el usuario podrá verificar el ajuste de la mascarilla a través de la cámara del móvil de forma rápida y sencilla. Para ello, el equipo de investigación estudia la implementación de técnicas de inteligencia artificial que permitirán indicar al usuario los posibles problemas de colocación de la mascarilla.

Diferentes tipos de mascarillas

Esta app detectará mascarillas higiénicas y quirúrgicas, aunque esto dependerá de los resultados obtenidos en la fase de experimentación, pudiéndose ampliar a otros tipos. 

El objetivo final del proyecto es desarrollar un sistema de reconocimiento de imágenes que permita detectar si una mascarilla está correctamente ajustada. En la primera etapa se pretende crear un corpus para el entrenamiento de redes neuronales a través de una aplicación Android que agilizará este proceso.

En el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y, en especial, de redes neuronales artificiales, no se necesita conocer la resolución del problema con exactitud, pero sí se requiere de gran cantidad de ejemplos indicando cómo se ha resuelto. Por ello, los usuarios se tomarán fotos a través de la aplicación con la mascarilla colocada. Posteriormente, un grupo de expertos informarán indicando los problemas de colocación detectados, mediante una segunda aplicación móvil.

Se detectará que la mascarilla no esté simétrica, que esté mal extendida, debajo del puente nasal, debajo de la nariz, con las gafas por debajo, el ajuste cuello, la barba o nasal, la goma mal colocada y el hueco lateral.

Desarrollan una aplicación móvil para detectar el correcto uso de la mascarilla