CiclopeIA: Inteligencia artificial para la ayuda a personas con discapacidad visual

Latinoamérica en línea. Segunda Edición. 2021

Imagina una mañana de recados: elegir la ropa, preparar un café, llegar a la parada del autobús y hacer la compra. Para una persona con discapacidad visual, cada tarea puede plantear barreras si el entorno no es accesible. Un obstáculo en la acera, la falta de información sonora sobre una línea de autobús o la dificultad para identificar un billete pueden complicar actividades cotidianas. De esas situaciones parte nuestro proyecto.

Las barreras de accesibilidad pueden dificultar la participación en el trabajo, el comercio y el ocio. El objetivo es reducirlas y ampliar la autonomía, sin asumir que todas las personas con discapacidad visual tienen las mismas experiencias o necesidades.

Cuando la pérdida de visión ocurre a lo largo de la vida, la adaptación puede requerir apoyo emocional, formación y herramientas accesibles. Cada persona vive ese proceso de manera distinta.

Diseñar con las personas usuarias, escuchando sus prioridades, permite enfocar la tecnología en necesidades concretas.

En la documentación de la OMS consultada para el proyecto [1] “A nivel mundial, se estima que aproximadamente 1300 millones de personas viven con alguna forma de deficiencia visual.

A nivel mundial, las principales causas de la visión deficiente son los errores de refracción no corregidos y las cataratas.

La mayoría de las personas con visión deficiente tienen más de 50 años.”

Además, El deterioro de la vista o su pérdida, tiene impactos en la calidad de vida de las personas que lo padecen, de acuerdo a OMS, “Los niños pequeños con deterioro grave de la visión a edad temprana pueden sufrir retrasos en el desarrollo motor, lingüístico, emocional, social y cognitivo”.

“En el caso de los adultos mayores, el deterioro de la visión puede contribuir al aislamiento social, a la dificultad para caminar, a un mayor riesgo de caídas y fracturas, y a una mayor probabilidad de ingreso temprano en residencias de ancianos.”

The Lancet Global Health [2] afirma que:

“En 2020, un estimado de 596 millones de personas a nivel mundial, tienen deficiencia de visión a distancia, y de estos 43 millones son ciegos.”

“Una proporción grande de estos (90%), viven en países de ingresos bajos o medios”.

“Para 2050, el envejecimiento de la población, el crecimiento y la urbanización conllevarán un estimado de 895 millones de personas con deficiencia visual a distancia y 61 millones de ciegos.”

Ante esta problemática, y como parte de la aplicación práctica de un curso de Machine Learning [ 3] e Inteligencia Artificial (IA) [4], nace la idea de usar la tecnología para identificar ideas que puedan abordar la problemática de las personas con discapacidad visual y diseñar una herramienta que les apoye en la consecución de sus actividades cotidianas. La idea del grupo fue pensar en un proyecto que pueda aportar socialmente y que tenga un impacto en la comunidad. Desde el punto de vista de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) [5] se relaciona con salud y bienestar, industria e innovación, reducción de las desigualdades y alianzas para lograr los objetivos.

El proyecto Ciclope.IA, como lo hemos llamado, busca integrar en una aplicación para celular, diferentes opciones (skills) orientadas a solucionar limitaciones que experimentan personas con discapacidad visual en sus actividades cotidianas tales como: Reconocimiento de billetes y monedas de manera rápida y efectiva, identificación de la línea de autobús, identificación de colores, conocer el nivel de llenado de un recipiente, encontrar objetos perdidos, etc.

El alcance propuesto es amplio, por lo que empezamos con una función concreta: identificar billetes de dólar mediante la cámara del teléfono. Tras la detección, la app reproduce un mensaje de voz con el resultado del monto reconocido. El uso de Ciclope.IA brinda al usuario seguridad y autonomía al momento de realizar transacciones en efectivo y disminuye el riesgo de ser víctima de engaño. La interacción con la aplicación se puede realizar en idioma español bajo el sistema operativo Android.

Alcance inicial del proyecto

Al conversar con un grupo de personas con discapacidad visual, identificamos varias funciones de interés. Priorizamos la identificación de billetes, la opción más solicitada por ese grupo, y elegimos la voz como canal de entrada y salida para la interacción.

Para soportar nuestra configuración revisamos en algunas estadísticas en el sitio yiminshum.com, “actualmente hay 5.190 millones de usuarios únicos en dispositivos móviles, donde no divide el tipo de teléfono, esto cubre el 67% de la población.”

“El 73% de las personas están conectadas y comparten su tiempo desde un teléfono inteligente o smartphone. El 23,5% está asociado en un teléfono común, donde sus funciones son las básicas y limitadas que debe cumplir un teléfono que es llamar y enviar mensajes y el 3,6% está asociado a un router, tablet o PC móvil.”

“OS mejor conocido como sistema operativo, son importantes para el funcionamiento de los equipos en el mundo, el 74% de los usuarios son en equipos Android, 25% es iOS, 0,4% es KAI, 0,2% Samsung OS y 0,6% otros sistemas operativos.”

Con esta información se limitó el alcance del proyecto a teléfonos inteligentes Android que cubre una gran parte del mercado sobre todo en lugares diferentes a los Estados Unidos, a países hispanohablantes y que tengan su moneda de uso corriente el Dólar.

IA Aplicada

Frente a la problemática identificada se determinó que la mejor manera de apoyar a personas no-videntes es desarrollar una aplicación para celular que haga las veces de sus ojos en situaciones que se requieran, para ello desde el punto de vista técnico se exploraron diferentes modelos de reconocimiento de imágenes que podrían aplicarse, y al final se decidió usar YoloV5 por la versatilidad al momento de identificar objetos y basados en pruebas realizadas por Towards Data Science [6] que recomiendan el modelo frente a otro también muy conocido, otros elementos que consideramos fue la posibilidad de usar el modelo sin necesidad de tener una conexión de internet activa sino un modelo pre-entrenado que se copia en el celular en una versión Pytorch Lite que ocupe menos tamaño y recursos.

Para entrenar el modelo, se exploró opciones de dataset disponibles, desafortunadamente no se consiguió uno por lo que se optó por crear un dataset propio.

Uno de los retos fue reunir suficientes imágenes de billetes en distintos escenarios, incluyendo anverso y reverso. Recopilamos imágenes mediante web scraping y después las etiquetamos con la herramienta en línea https://labelflow.ai/ se asignó a cada imagen las etiquetas para identificar a cada billete en las diferentes imágenes.

Luego de entrenar el modelo en la herramienta colab de Google se obtuvo un archivo con el mejor modelo generado y se lo uso en la aplicación de celular.

Sin lugar a dudas la IA dará solución a muchas problemáticas del día de hoy y permitirá que su aplicación se extienda masivamente en diferentes áreas del conocimiento y de la vida cotidiana. Nuestro trabajo es una pequeña muestra del potencial a explotar con IA y un aporte para aquellos interesados en apoyar a grupos como los no-videntes que deben superar la adversidad con poco o limitado apoyo de la sociedad.

Conclusiones

Las herramientas de Inteligencia Artificial pueden ser usadas para múltiples propósitos, sin embargo, desarrollar productos que permitan dar solución a necesidades de carácter social, representan una oportunidad enorme que reditúa en bienestar y mejora de la calidad de vida de grupos minoritarios de la sociedad.

Desde el punto de vista técnico el proyecto representó una oportunidad para continuar aprendiendo de este apasionante mundo de la IA y entender entre otras cosas que para crear modelos efectivos es importante trabajar de manera exhaustiva en:

• Crear o disponer de datasets de calidad.
• Aplicar diferentes modelos para evaluar el desempeño.
• Hacer a los usuarios participes del desarrollo de productos.
• Trabajar con equipos multidisciplinarios.
• Mantener una permanente búsqueda de nuevas soluciones.

Video de demostración

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Referencias

[1] Organización Mundial De La Salud. (2021). Ceguera y discapacidad visual. Recuperado el 12 de enero de 2022 de https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/blindness-and-visual-impairment.

[2] Salud Global de The Lancet. (2021). The Lancet Global Health Commission On Global Eye Health: Vision Beyond 2020. Obtenido el 12 de enero de 2022 de https://www.thelancet.com/journals/langlo/article/PIIS2214-109X(20)30488-5/fulltext

[3] BBVA (2019). ¿Machine Learning que es y cómo funciona? Recuperado el 4 de febrero de 2022 de https://www.bbva.com/es/machine-learning-que-es-y-como-funciona/

[4] Juan Antonio Pascual Estapé(2019). Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se utiliza en la actualidad. Consultado el 4 de febrero de 2022 from https://computerhoy.com/reportajes/tecnologia/inteligencia-artificial-469917

[5] Naciones Unidas (2021). La agenda para el desarrollo sostenible. Consultado el 4 de febrero de 2022. https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/development-agenda/

[6] Towards Data Science (2020). YOLOv5 en comparación con Faster R-CNN. ¿Quién gana?. Consultado el 4 de febrero de 2022. https://towardsdatascience.com/yolov5-compared-to-faster-rcnn-who-wins-a771cd6c9fb4

Integrantes

• Alexander Cortes
• Ariosto Olmedo Cabrera
• Antonio Paucar
• Carlos Sesma
• Miriam Quimi
• Santiago Yunes
• Viviana Márquez

Presentación del proyecto: DemoDay

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Repositorio

En el siguiente repositorio se encuentra el código usado para desarrollar esta aplicación: https://github.com/SaturdaysAI/Projects/tree/master/LATAM_remote/Ciclopeia

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