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Calzado Deportivo con sistemas de AI

Calzado deportivo inteligente con sistemas de AI de Nike
Calzado deportivo inteligente de Nike

(Este artículo no tiene fines publicitarios)

¿Recordáis la famosa película «Regreso al Futuro 2» donde el protagonista llevaba el famoso calzado con autoajuste? Y Nike, en 2016, lanzó el calzado especial en honor al aniversario de la película. Es el ejemplo más famoso de la utilización del calzado inteligente. Puedes ver cómo funcionan aquí

Nike Air MAG con es el primer ejemplo real del calzado con sistemas de AI con autoajeste
Los famosos Nike Air MAG

Después de este lanzamiento, Nike decidió lanzar una colección más accesible a sus consumidores con el sistema de autoajuste. Sabéis que gracias al sistema de AI fue posible este autoajuste?

La IA se fusionó con un nuevo calzado deportivo de Nike que incorpora con un pequeño microchip que se conecta con una app para móviles en el que el usuario elige la firmeza con la que quiere que se tensen los cordones. Una vez ajustado se puede cambiar las veces que quiera, pero el sistema siempre recordará la medida y se ajustará al comenzar a andar.

La conexión no es inalámbrica, se realiza a través de un cable USB-C como el de muchos teléfonos móviles.

A donde vamos, no necesitamos las carreteras

Robert Zemeckis

¿Qué puede hacer este calzado deportivo con AI del futuro?

Con sistemas de aprendizaje automático, la plataforma puede detectar, reaccionar e incluso dar forma a las últimas tendencias de moda, lo que no solo impulsa al cliente a comprar, sino que además, le permite a la plataforma saber lo que los clientes quieren más allá de los artículos que ya ofrecen. 

Una vez que el usuario se haya calzado la zapatilla, los sensores calculan la tensión necesaria para el pie y ajustan el interior del zapato de modo que se asegure la comodidad y el correcto flujo sanguíneo. El sistema y los tejidos son capaces de soportar la misma tensión que un cable de paracaídas estándar, pudiendo aguantar 14,5 kg de fuerza, según los datos de la compañía. 

La app guardará las preferencias de ajuste, y además, el usuario puede introducir distintas configuraciones para distintos momentos, aflojándolas durante un tiempo de espera o apretándolas cuando se vuelve a empezar.

¿Quieres saber más sobre la utilización de las tecnologías de AI en diferentes sectores de vida?

En nuestro blog encuentras todo lo que te interese

Written by

Valeria Chernyshova

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Missing Maps: Cómo la IA puede salvar vidas

Sin duda una de las aplicaciones de la IA que puede revolucionar más nuestras vidas es aquella que precisamente las salva. Uno de los empleos de esta tecnología que puede salvar vidas es la ayuda en emergencias, ya que puede suponer un soporte crucial, como por ejemplo cartografiar el terreno de una manea sencilla para que puedan acceder los equipos de emergencias. Uno de los proyectos más interesantes que trata sobre esta cuestión precisamente, es el desarrollado por Intel con su programa Missing Maps junto con Cruz Roja.

Missing Maps nace como un proyecto colaborativo y abierto en el que tú mismo puedes ayudar a crear los mapas de las zonas donde las organizaciones humanitarias actúan para facilitar el acceso a las zonas afectadas. Ya que, todos los años miles de personas se ven afectadas por desastres naturales. Estos desastres suelen suceder en lugares que no están cartografiados.

Objetivos de Missing Maps

Los objetivos básicos en los que se basa Missing Maps son:

  1. Mapear las áreas donde las personas viven bajo riesgo de crisis o desastres, de manera que OpenStreetMap (OSM) sea accesible a las personas, comunidades u organizaciones para organizar una mejor respuesta.
  2. Apoyar a OpenStretMap, específicamente el Humanitarian OpenSrteetMap Team (HOT), en el desarollo de tecnologías, habilidades, flujos de trabajo y comunidades.

Desde que comenzó el proyecto el número de cartografiados no deja de aumentar. El total de contribuciones al mapeo de estas zonas asciende a 52.783 y el total de editores a 73.679.627, se han realizado 64.297.882 ediciones sobre edificaciones y se han cartografiado un total de 1.346.699 (km) de carreteras.

Funcionamiento de Missing Maps

Missing Maps funcionaría de la siguiente manera:

  • Los voluntarios rastrean en remoto imágenes de satélites en OpenStreetMap.
  • Los voluntarios de la comunidades añaden detalles locales a esas imágenes como los nombres de las calles, de los barrios y centros de evacuación.
  • Las organizaciones humanitarias utilizan la información mareada para planear  minimización de riesgos  y desastres a la hora de salvar vidas.

Todos podemos ayudar

Missing Maps es un proyecto de gran impacto social que ha ayudado a la mejor actuación de los servicios de emergencias, salvando seguramente muchas vidas. Aquí vemos un ejemplo de una gran idea, que junto con la ayuda de la IA se está llevando a cabo de manera satisfactoria.

Por ello, os animamos no solo a que participéis en el proyecto de Missing Maps y veáis lo sencillo que es participar y colaborar al mapeo de estas zonas en riesgo, sino a que tú crees tu propio proyecto de impacto social con IA. Así que no dudéis en visitar la página web de Saturdays.ai y comenzar así vuestros propios proyectos de impacto social.

Written by

Elena del Castillo Gil

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Podcast T3/E7 – María Grandury – IA´s que Hablan Español

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En este episodio intrevistamos a María Grandury, la Ingeniera de Machine Learning, La creadora de la comunidad «NLP en Español».

Nos cuenta sobre las colaboraciones con «Big Science» y «Hugging Face» y los modelos de NLP.

También va a mencionar sobre su proyecto «NLP en Español», los planes y la regulación del mismo.

Escucha hasta el final, donde María dará recomendaciones  sobre Machine Learning

Links

Índice

0:00 – Introducción

00:40 – Presentación María ¿Quién es?

03:20 – María de 12 años, ¿Quién ha sido?

06:03 – Sobre «Big Science» y «Hugging Face»

11:30 – Sobre los problemas con mucha computación en los Modelos

12:49 – Sobre los Modelos de NLP y la Comunidad de María «NLP en español»

19:35 – ¿Cuáles fueron tus expectativas de la AI y NLP de hace 5 años?

22:20 – ¿Qué será posible hacer en 10 años?

25:07 – Sobre la Regulación en Europa de NLP de la Protección de Datos. ¿Hasta qué punto puede ayudar?

31:36 – Retos que hay en el NLP y ML

34:35 – Recomendaciones y la Influencia de la Ciencia Ficción en la percepción de AI

37:18 – ¿Hay que aprender Machine Learning en la actualidad?

39:23 – Recomendaciones a los oyentes

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Podcast T3/E5 – Mercedes Riveira – Anonimización de los Datos en Sanidad

En el episodio de hoy entrevistamos a Mercedes Riveira, física y biomédica, quien nos hablará sobre la Anonimización de los Datos en el sector sanitario. No ha contado acerca de su trayectoria profesional, Proyecto europeo de investigación, el papel de AI y ML en la Física Médica y su visión de la IA en los próximos años en la Medicina. Para aprender esto y mucho más no dudes en escucharlo entero.