Imagen de un audífono.
Los top semanales de la Digitalización: audífonos que amplifican la voz a la que presta atención su usuario
Esta semana destacan un sistema de carga con IA que alarga la duración de las baterías o una herramienta industrial para medir el ahorro energético.
Más información: Wake Up Box: la nueva herramienta para el 'reskilling' permanente de los líderes empresariales
Cuando mantenemos una conversación en una cafetería abarrotada o tratamos de seguir una conferencia entre los murmullos de un gran auditorio, nuestro cerebro realiza de forma automática una hazaña que, por cotidiana, pasa desapercibida.
De este modo, y de entre todos los sonidos superpuestos que captamos a nuestro alrededor, somos capaces de separar y priorizar la voz del interlocutor a quien prestamos atención.
Sin embargo, este proceso rutinario supone un esfuerzo agotador para millones de personas con problemas auditivos. Frente a esta realidad, investigadores de la Universidad de Columbia, en EEUU, han desarrollado un sistema experimental que, a partir de la actividad cerebral, puede detectar a qué voz intenta atender una persona para amplificarla en tiempo real y atenuar el resto de sonidos de su entorno.
Esta es solo una de las innovaciones que reúne esta semana Wake Up BOX, la herramienta de reskilling que aloja el índice de digitalización Inndux 500 y publica los análisis más completos de decenas informes internacionales, agrupados en el Consenso de Tendencias.
En el top 10 de esta semana, y además del desarrollo de soluciones tecnológicas que permiten amplificar la voz del interlocutor, se hallan también una estrategia de carga impulsada por la IA que extiende la duración de las baterías de litio un 23%, una herramienta gratuita que ayuda a las fábricas a calcular el valor de su ahorro energético, y un nuevo método para recuperar el control de vehículos y robots dañados.
‘Subir el volumen’ de la persona a la que escuchamos
La clave del sistema creado por la Universidad de Columbia se encuentra en el uso de algoritmos de aprendizaje automático, con los que los investigadores identifican patrones de la actividad cerebral y los relacionan con la conversación que trata de captar el usuario. Esta tecnología, de hecho, ya se ha demostrado capaz de indicar en tiempo real qué voz seguía el usuario de entre distintas conversaciones superpuestas.
Una vez detectada dicha conversación, el sistema aumenta de forma automática el volumen de esa voz y reduce el resto de los sonidos de su entorno. Como resultado, quienes usan este sistema mejoran su capacidad de comprensión y hacen un menor esfuerzo auditivo. Ahora, la tecnología se encuentra a la espera de desarrollar nuevas versiones portátiles y más sencillas de usar para garantizar su aplicación en situaciones cotidianas.
IA para alargar la vida útil de las baterías
A su vez, investigadores de la Universidad Tecnológica de Chalmers, en Suecia, han desarrollado un sistema basado en IA capaz de reducir el desgaste de las baterías de vehículos eléctricos sin aumentar el tiempo de carga.
Según los resultados de los estudios, la nueva estrategia permite prolongar la vida útil de las baterías en torno a un 23% respecto a los métodos de carga rápida convencionales, prácticamente con el mismo tiempo medio de recarga.
El sistema utiliza aprendizaje por refuerzo, una técnica de inteligencia artificial en la que un algoritmo aprende a tomar decisiones a partir del método de prueba y error. En este caso, la IA analiza la salud de la batería y ajusta la intensidad y el voltaje de carga para minimizar procesos de degradación como el denominado ‘lithium plating’, por el que el litio se acumula sobre los electrodos en las cargas rápidas y reduce progresivamente la capacidad y el rendimiento de la batería.
Este método podría integrarse además con actualizaciones de software en los actuales sistemas de gestión de baterías sin necesidad de incorporar sensores especiales. Ahora, se trabaja en adaptar la tecnología a distintos tipos de baterías y comprobar su funcionamiento en condiciones reales.
Medir el ahorro energético de forma gratuita
De regreso a Estados Unidos, investigadores del Laboratorio Nacional de Energía Renovable y del Laboratorio Nacional Oak Ridge han desarrollado JUSTIFI, una herramienta gratuita y de código abierto diseñada para ayudar a las empresas industriales a calcular el impacto económico real de sus proyectos de eficiencia energética.
El software trata de resolver uno de los principales problemas a los que se enfrentan muchas compañías, como es el hecho de que solo consideran el ahorro directo en el consumo energético y obvian otros beneficios asociados.
Así, y gracias a la plataforma, se identifican y cuantifican efectos indirectos como los aumentos de productividad, mejoras en la calidad de la producción, o incrementos en la seguridad laboral.
Desde su lanzamiento en fase beta, más de mil usuarios han probado ya esta herramienta que incluye, además, una base de datos con beneficios habituales asociados a proyectos de productividad energética. El sistema también puede generar informes personalizados orientados a la toma de decisiones empresariales y vinculados a indicadores de rendimiento.
Recuperar el control de vehículos dañados
Por último, en Reino Unido investigadores de Imperial College de Londres han desarrollado un sistema de aprendizaje integrado en robots y vehículos autónomos que permite, a operadores humanos, recuperar su control cuando se producen daños inesperados o alteraciones del entorno. La tecnología, denominada Fast Learning-Based Adaptation for Immediate Recovery (FLAIR), está diseñada para actuar en situaciones en las que el vehículo sigue funcionando pero deja de responder de forma predecible.
La principal característica de FLAIR es que aprende en tiempo real cómo afectan las incidencias al comportamiento del vehículo y ajusta automáticamente las órdenes del operador para recuperar una conducción intuitiva. Además, su modelo interno se actualiza cada 225 milisegundos y opera completamente a bordo, sin necesidad de ordenadores externos ni de largos procesos de reentrenamiento previos.
El sistema ya ha sido probado tanto en vehículos reales como en simulaciones con condiciones adversas. En estos ensayos, los dispositivos móviles equipados con FLAIR recuperaron hasta un 74% de su operatividad normal tras una alteración, un resultado que dobla a los arrojados por otros métodos adaptativos existentes.
