EXTREMADURA: INVESTIGACIÓN PUNTERA EN SISTEMAS SENSORIALES.

Los alumnos de 1º D del Bachillerato científico – tecnológico del IES Zurbarán tuvieron el enorme placer de recibir el pasado 17 de mayo la visita de Fernando Álvarez, una auténtica eminencia en el mundo de la docencia y la investigación con el que pudieron charlar y aprender muchas cosas. fernando realiza punteras investigaciones en sistemas sensoriales y su aplicación en diferentes sectores de la sociedad.

Actualmente es Catedrático de Universidad en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática de la Universidad de Extremadura.
Ha realizado estancias de investigación en el Laboratorio de Percepción Activa de la Universidad de Amberes (2005), el Laboratorio LASMEA de la Universidad Blaise-Pascal (2006) y el Laboratorio de Sensores Inteligentes de la Universidad de Yale (2008). Sus líneas de investigación de interés son los sistemas sensoriales acústicos, el procesamiento digital de señales, el diseño de sistemas de procesamiento empotrados y el desarrollo de sistemas de posicionamiento local.

No solo estudió Física e Ingeniería, sino que realizó un máster sobre inteligencia artificial que está tan de moda últimamente y que ha generado tanta controversia.

¿Cuáles diría que son los puntos fuertes y débiles de la IA?
La inteligencia artificial bebe de la información que hay en internet, que es mucha, pero no sabe discernir si es buena o mala; simplemente te la lanza y, por lo tanto, todavía necesita de la intervención humana.
Fernando Álvarez tiene un largo recorrido en el mundo de la investigación académica. Es por ello que los alumnos quisieron hacerle algunas preguntas acerca de los proyectos más significativos en los que ha participado durante su carrera.
El primer grupo se interesó sobre VIATOR, un sistema multisensorial sobre la detección de obstáculos en las vías en el que Álvarez trabajó hace ya años.

¿Nos puede explicar un poco en qué consiste?
Es un proyecto de hace alrededor de veinte años. Se pretendía solucionar el tema de la detección de obstáculos en las vías de los trenes; obstáculos como por ejemplo pueden ser los desprendimientos que existen en los túneles.
¿Dónde llegó a instalarse? ¿Sigue en uso?
Se instalaron algunos prototipos en la comunidad de Madrid pero actualmente no hay ninguno en funcionamiento.
¿Es un sistema en el que se puede implementar la IA?
Por supuesto. Si quieres saber si el objeto que está obstaculizando la vía es un conejo o una roca, por supuesto que sí. De hecho teníamos un sistema de emisores ultrasónicos que emitían a la vez y recibíamos el eco. En función del eco
recibido nosotros ya sabíamos de qué objeto se trataba porque estaba entrenado para ello.

Un segundo grupo de alumnos se encargó de hacerle preguntas acerca de GUIMUS, que promueve el desarrollo de una guía inteligente para museos basada en el reconocimiento de señales ultrasónicas con dispositivos móviles.
¿Qué tiempo le llevó desarrollar este proyecto?
Empezamos en el 2015 con un prototipo. Tuvo mucho éxito y la Junta de Extremadura nos propuso hacerlo extensivo a un producto europeo junto con campos arqueológicos de Portugal. Ahora tenemos un nuevo proyecto activo para que realmente se utilice.
¿En qué consiste?
Se trata de que vas simplemente con tu teléfono móvil y por proximidad a la pieza que está en exposición recibes en tu dispositivo información multimedia, sin necesidad de escanear ningún código QR, ya que llega todo a través de señales de
alta frecuencia.
¿Qué problemas se encontraron por el camino a la hora de llevar a cabo el proyecto?
Sobre todo de tipo administrativo, no científico. La Universidad está llena de cajones con inventos fantásticos que nadie utiliza. Algo falla si aquello que puede mejorar la vida de las personas no acaba llegando a la sociedad.
Por otro lado, los alumnos también quisieron preguntarle acerca de otra línea de investigación muy llamativa llevada a cabo por Fernando y su equipo: la implantación de un sistema olfativo artificial en el control de calidad de los vinos.
¿Este proyecto puede evolucionar de tal manera que una persona que haya perdido gran parte del sistema del olfato pueda volver a recuperarlo?
Podría, pero estamos lejos. Es una línea de investigación que, de hecho, cerramos.
Hay mucha diferencia entre los matices que capta una nariz humana y lo que puede hacer una nariz artificial.
¿Cuánto tiempo les llevó desarrollarlo?
Desde los primeros trabajos estamos hablando cerca de diez o quince años.
¿En qué radica la importancia de hacer un análisis del olor del vino y cuáles son las ventajas de tener una nariz artificial para esa tarea?
Una de sus posibles aplicaciones era poder clasificar los vinos de una manera más objetiva que la forma en la que lo puede hacer una persona.

Algunos de los alumnos también se interesaron por el sistema CAD para diagnóstico de masas en mamografías mediante softcomputing y computación distribuida.
En relación a esto quisieron saber qué le había hecho a Fernando y su equipo confiar en la IA para este proyecto:

“Cuando falla todo lo razonable, hay que probar la inteligencia artificial. Debe ser el último recurso; es decir, emplearla cuando no haya ninguna solución que lo pueda determinar. Con este sistema queríamos ayudar al médico, nunca sustituirlo.

Contábamos con la información de los médicos, que nos decían que pequeñas manchas en las mamografías podrían ser indicadoras de la existencia de tumores.
Entrenamos a una máquina de IA con cientos de imágenes ya clasificadas donde a veces esas manchas eran indicios de problemas cancerígenos y en otras ocasiones no; pero claro, no era 100% efectivo. Y la pregunta es: ¿te puedes permitir no tener una efectividad total en un problema de este tipo?
Por eso también tenéis que asumir que la investigación también tiene una parte de fracaso en el sentido de no conseguir los objetivos que se plantea. Inviertes varios años y al final te das cuenta de que la máquina coge una sola imagen y se
equivoca. Y eso puede ser la vida de una persona”.
¿Con qué mentalidad se afronta el fracaso?

En la ciencia nunca hay fracaso. Se avanza a base de trompicones. Cuando se demuestra que algo no funciona en realidad lo que estás marcando es el camino que no hay que seguir.

Un último grupo quiso charlar acerca de la exploración de nuevos entornos y tecnologías en el diseño de sistemas cooperativos de localización de personas y objetos (LORIS-UEx).
¿Cuáles son los principales desafíos en este campo de estudio?
Es una línea de investigación activa y de las más actuales que estamos desarrollando.
Uno de los principales problemas es que en centros urbanos los edificios altos bloquean la señal. Uno de nuestros grandes retos es el posicionamiento en interiores y lo que estamos intentando hacer es replicar el sistema GPS o GNSS en
dichos escenarios.
¿En qué entornos se ha utilizado este sistema?
Lo hemos empleado en entornos hospitalarios con el fin de encontrar objetos tales como camillas o localizar a una determinada persona para que acuda de inmediato a un determinado lugar.
¿Y para localizar a pacientes que se escapen?
Esto es diferente, porque nuestro sistema parte de la idea de trabajar con personas que quieren ser localizadas. Sin embargo, tenemos otro dispositivo empleado en geriátricos con personas que empiezan a sufrir deterioro cognitivo. Se les suele poner una pulsera en el tobillo, o relojes con los que se les podía tener localizados.
¿Qué impacto tienen los sistemas de localización de personas y objetos en la privacidad y seguridad de los usuarios, y cómo se pueden abordar estas preocupaciones?
Evidentemente, hay que tenerlo en cuenta. Ya por ejemplo no podemos utilizar cámaras, pues la imagen de las personas está blindada por la Ley de Protección de Datos. Pero, por ejemplo, un radar sí se podría usar y no sería invasivo, puesto que solamente te está diciendo que ahí hay una persona, no quién es. Es decir, todos los datos extraídos del uso de los diferentes dispositivos deben ser anónimos y en ningún caso a través de ellos puede identificarse a ninguna persona.

Desde aquí queremos agradecer a Fernando su amabilidad, disposición y predisposición con los alumnos; así como su cercanía a la hora de responder a lo que los chicos le preguntaron.