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Calzado Deportivo con sistemas de AI

by Noticias
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

by Noticias

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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¿Cómo se aplica la inteligencia artificial durante el embarazo? ¿Cómo podemos calcular la edad gestacional a partir de la IA?

by Noticias

La edad gestacional es el indicador que nos permite poder realizar un seguimiento más exhaustivo del embarazo. Este se calcula a partir del perímetro biparietal del cráneo y la circunferencia craneal en el primer trimestre, a diferencia del segundo y tercero que, además de estos parámetros, se añade la longitud del fémur.


La aplicación de la Inteligencia Artificial para la evaluación del diagnóstico fetal a partir del ultrasonido permite conseguir unos resultados iguales o con menos errores a diferencia del método tradicional. Esto se consigue a partir del plano axial transtalámico del cerebro a través de una ecografía 2D y comparándolo con las fórmulas actuales basadas en parámetros biométricos fetales estándar en un gran cohorte de anteriores embarazos.


El nuevo método de cálculo para la edad gestacional a partir de plano axial transtalámico fue desarrollado a partir del uso de DeepLearning. El estudio se realizó a partir de un total de 1394 imágenes de pacientes previas embarazadas y la ayuda de especialistas maternofetales, siendo estas etiquetadas manualmente con la orientación y puntos de referencia cerebrales específicos utilizando un software de computadora. Este fue necesario para que aprendiera a localizar el cerebro en la imagen conocido a día de hoy como quantusGA.


En la siguiente imagen, podemos ver detalladamente como funciona quantusGA:

Una vez recibida la imagen de ultrasonido del cerebro fetal en formato DICOM como imput, en cuestión de días se genera automáticamente un output con la edad gestacional (GA/EG).


El programa quantus GA nos permite, en primer lugar, detectar la posición y orientación del cráneo fetal. Seguidamente, a partir de los puntos clave se puede cortar la imagen o rotar esta misma permitiendo visionar la posición deseada. En último lugar, también se puede extraer información sobre la textura y el tamaño del cerebro. Todo esto con la finalidad de generar la EG.


El estudio que se realizó posteriormente utilizando python (Python Software Fundation, Wilmington, DE) con el fin de afirmar si la Inteligencia Artificial mejora la predicción de la edad gestacional en el segundo y tercer mes de embarazo concluyó con unos resultados iguales o incluso con menores errores en comparación a los parámetros fetales biométricos utilizados tradicionalmente. Así mismo, con la utilización de la imagen entera y su resolución, el método nos permite los cambios relevantes para la estimación de la EG que a diferencia del ojo humano probablemente asociados al crecimiento y maduración del cerebro.


Así pues la IA nos ayuda mayoritariamente a predecir la edad gestacional del bebé contribuyendo a un cuidado óptimo prenatal. Poder acceder a esta es esencial para actuar en múltiples intervenciones perinatales entre las cuales destacan: la inducción del parto, la maduración pulmonar fetal o incluso la reanimación pulmonar. Por otra parte, este método se podría implementar en un programa automatizado aplicable a cualquier máquina de ultrasonidos. Por lo tanto, esto se podría aplicar en numerosas áreas del planeta y tener un mayor impacto en sitios dónde obtener una ecografía en el primer trimestre de embarazo es difícil.


Además, puede ofrecer muchas otras ventajas, entre las cuales cabe destacar:

  • Mejor atención a las embarazadas
  • Pacientes más tranquilas
  • Reducción de las tasas de mortalidad materno-fetal
  • Mejor control de cambios en la patología

Bibliografía:

1.- Xavier P Burgos-Artizzu , David Coronado-Gutiérrez , Brenda Valenzuela-Alcaraz , KilianVellvé , ElisendaEixarch, FatimaCrispi, Elisenda Bonet-Carne, Mar Bennasar, EduardGratacos. Analysis of maturation features in fetal brain ultrasound via artificial intelligence for the estimation of gestational age. August 14, 2021. Am J ObstetGynecol MFM.

WRITTEN BY

Eva Arnall

Saturdays.AI

Saturdays.AI

Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education.