Estudiantes de la carrera Ingeniería Mecatrónica de la FIUNA fueron los ganadores del Hackathon 2019

Los estudiantes de la carrera Ingenieria Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asuncion (FIUNA), Ricardo Andrés Alfonso López y Christian Habib Daher Giagni, fueron los ganadores de la edición 2019 del Hackathon InnovandoPY, organizado por el Ministerio de Tecnologías de la Información y Comunicación (Mitic).

El  innovador «Sistema que detecta a motociclistas que circulan en la vía pública», fue el proyecto ganador de la edición 2019 del  Hackathon. Cabe resaltar que la presente edición consistió en un Hackathon atípico, ya que en lugar de llevarse a cabo en un maratónico fin de semana de desarrollo, los participantes contaron con un mes para desarrollar sus propuestas que, basadas en inteligencia artificial, debían proponer soluciones reales a la ciudadanía.

Entrevista a los ganadores

Formaron o forman parte del club de Robótica de la FIUNA?

Christian, fue miembro del club de Robótica de la FIUNA y parte del equipo ganador de la competencia de Zumobot en la ETyC en el año 2017.

¿En que se inspiraron para desarrollar el proyecto presentado?

Para desarrollar el proyecto nos planteamos brindar una herramienta que ayude a paliar una problemática vial, en este caso, los accidentes de tránsito que involucran a motociclistas, tras realizar investigaciones, nos dimos cuenta que muchas de las consecuencias de estos accidentes se pueden evitar si los motociclistas usan el casco protector. Es por esto que se nos ocurrió diseñar una Inteligencia artificial que, al suministrar imágenes de vídeo de tráfico, reconozca si en la escena hay motociclistas que no lleven el casco protector, y generar estadísticas para ayudar a tomar decisiones públicas y conocer mejor esta problemática.

También nos dimos cuenta que el área de la inteligencia artificial no está muy desarrollada en nuestro país, siendo que de aquí se pueden obtener soluciones a una gran variedad de problemas.

¿Resumiendo, técnicamente en qué consiste el proyecto?

A nivel técnico, la base del proyecto son 2 redes neuronales de convolución, estas trabajan en conjunto. La primera, es una red de detección que detecta si en la escena hay motociclistas, y extrae las coordenadas de este en la imagen, luego se recorta la imagen del motociclista, y se analiza el 30% superior de la imagen, o sea la cabeza del motociclista, aquí es donde entra la segunda red, que es una red de clasificación, y ésta es la que identifica si el motociclista lleva o no el casco protector.

¿Cuanto tiempo tuvieron para desarrollar el proyecto?

Empezamos con la tesis en octubre del año pasado en el Laboratorio de Sistemas Distribuidos (LSD), dependiente de la Dirección de Investigación de la FIUNA, sito en el Centro de Innovación Tecnológica (CITEC), sede de la FIUNA en Isla Bogado, Luque, y los trabajos para la competencia hace un mes.

¿Contaron con orientación o mentores?

Si, nuestros tutores para la tesis son: el Dr. DERLIS O. GREGOR, el Dr. MARIO ARZAMENDIA y el Ing. KEVIN CIKEL, del LSD.

Viabilidad económica para la implementación

Realizamos el proyecto para que sea lo más fácil posible de llevar a la práctica, existen muchas formas de implementarlo y con diferentes costos, este es un tema que seguimos desarrollando.

¿Es parte del proyecto del Trabajo Final de Grado (TFG)?

El proyecto es parte de la tesis desarrollada en la FIUNA y para las tomas de imágenes hemos utilizado un dispositivo fijo de fabricación propia, así como un tráiler de conteo vehicular del proyecto PINV15-873 “Sistema Móvil de Conteo y Caracterización de Vehículos a través del Procesamiento de Video”, desarrollado en el LSD y financiado por el CONACYT como proyecto institucional.

¿Que sienten al ganar y poder representar al Paraguay en la competencia regional que se realizará en la ciudad de Buenos Aires ?

Estamos orgullosos y felices de que se reconozca nuestro trabajo dentro de los muchos que se van desarrollando en la Facultad misma, y ansiosos por los nuevos desafíos que se vienen.

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