Desarrollo de nuevos sistemas de interacción hombre-máquina mediante técnicas de Aprendizaje Profundo

Los sistemas de interacción hombre-máquina son sistemas que permiten a las personas interactuar con las máquinas (ordenadores, dispositivos de Realidad Virtual o Aumentada, etc.). Esta interacción puede ser de diversas tipologías, desde el uso de mandos hasta a través de pantallas táctiles o de la interacción por voz.
Los avances tecnológicos actuales permiten el desarrollo de diversas metáforas de interacción, puesto que no solo proporcionan la capacidad a las personas de aportar información a la máquina, sino también a las propias máquinas el adquirir información del propio usuario (por ejemplo, su ubicación).
El I3B tiene la capacidad de desarrollar nuevos sistemas de interacción hombre-máquina en diversos formatos, tales como pantallas, altavoces inteligentes, dispositivos de Realidad Virtual o de Realidad Aumentada, lo que permite la aplicación de esta capacidad a diversos sectores y contextos.
Por otro lado, las aplicaciones basadas en técnicas de Visión Artificial son sistemas que permiten adquirir información a partir de imágenes y transformarla en información numérica o simbólica que permite ser tratada y analizada por un ordenador. La posibilidad de interpretar imágenes de manera automática y en tiempo real supone un gran avance tecnológico que permite: detectar y estimar la pose de personas y objetos presentes en imágenes, reconstruir y analizar semánticamente escenas 3D en tiempo real mediante el uso de cámaras RGB-D, realizar análisis termográficos o entrenar modelos de detección de objetos mediante el uso de imágenes sintéticas extraídas de un modelo 3D, entre otras.
Aplicaciones:
• Reconocimiento de gestos
• Reconocimiento de voz
• Desarrollo de tecnología multitáctil
• Análisis del movimiento de personas en un espacio controlado, por ejemplo, una tienda física
• Identificación de elementos físicos para su integración con aplicaciones de Realidad Aumentada
• Análisis semántico para la identificación de la presencia de objetos concretos en imágenes
• Identificación de objetos reales y análisis de la interacción de los usuarios con dichos elementos
Estos modelos se pueden aplicar con diferentes fines, tanto desde el punto de vista clínico (identificación de Trastorno del Espectro Autista), como de la neurociencia organizacional (evaluación de capacidades, estilo de liderazgo, procesos de toma de decisiones ante el riesgo) o del conocimiento del perfil del consumidor (predicción de trayectorias dentro de una tienda física, predicción del género a partir de los movimientos dentro de un espacio físico).