Recientemente ha tenido lugar en Bilbao uno de los eventos de referencia a nivel global en el ámbito de la Inteligencia Artificial. Organizado por las universidades de Deusto y Rovira i Virgili, el ‘International Summer School on Deep Learning 2017’ congregó a más de 1.200 expertos en la materia procedentes de todo el mundo. Ibermática participó como sponsor y con una ponencia sobre su experiencia en el análisis de la expresión facial y la reputación en entornos multimedia.

Aitor Moreno, uno de los expertos en Inteligencia Artificial de Ibermática, fue el encargado de representar a la compañía en el evento internacional más importante del año en el área de especialización de Deep Learning. Intervino en la ‘Industrial Session’ con una charla sobre el aprendizaje profundo aplicado al análisis de la expresión facial y la gestión de la reputación en entornos multimedia:

En la actualidad, la medición de los intereses de determinados segmentos de consumidores respecto a un contexto dado (noticias, anuncios, información, entrevistas, estímulos visuales, campañas de marketing, visualización de productos …) es un ámbito cada vez más demandado. Los datos extraídos del análisis de la expresión corporal, y en particular de la expresividad facial, suponen una fuente de información de mayor confianza que la manifestación oral o textual subjetiva, extraída por transcripciones de audio o texto en entornos audiovisuales.

Ibermática ha desarrollado una plataforma que combina técnicas tradicionales de tratamiento de la información visual con técnicas de Deep Learning para procesar imágenes y video, con el objetivo de identificar qué objetos son potencialmente interesantes para extraer las emociones de la escena. También ha aplicado esta tecnología en la detección e identificación de diferentes escalas de dolor a través del análisis facial en unidades de dolor hospitalario, ayudando a pacientes con diversos problemas de comunicación, como neonatos o personas con demencia, que deben ser tratados con fármacos que alivien los trastornos agudos en momentos de crisis en los que los pacientes no pueden comunicar su dolor verbalmente.

En ambos casos se mostraron las ventajas y desventajas de las analíticas tradicionales complementadas con analíticas basadas en el procesamiento de Deep Learning, y se mostraron las dificultades y desafíos de los proyectos, y cómo se resolvieron para obtener el producto en fase de validación.

En el evento se presentaron los avances más recientes en el área de aprendizaje profundo, un área crítica y de rápido desarrollo. Esta disciplina puede considerarse como una rama de la inteligencia artificial que abarca un amplio espectro de la actual investigación sobre el aprendizaje hombre-máquina con claras repercusiones para el desarrollo y la innovación industrial. Gartner sitúa la Inteligencia Artificial como una de las tecnologías más usadas los próximos años. Augura que para 2020 «estará omnipresente en casi todos los nuevos productos y servicios software», y para 2030 impulsará ya un 14% el PIB mundial.