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Frida

Frida es una solución end-to-end que incluye una aplicación habilitada para la IA llamada Frida y un dispositivo de IoT llamado fridaSOS, que se puede instalar en escuelas y universidades. La solución utiliza funciones integradas de inteligencia artificial para preparar para los terremotos, guiar a las personas durante los simulacros, predecir la magnitud de los terremotos en base a los datos del sensor, identificar las mejores rutas de escape durante los terremotos y detectar las personas que están atrapadas en las salas de clase que sufrieron daños. Es la primera solución completa de su tipo que proporciona recopilación de datos, supervisión, notificaciones y orientaciones antes, durante y después de un desastre.

Sebastian Alvarado, nacido y criado en Quito, Ecuador, pasó por varios terremotos cuando era joven, tanto en casa como en su espuela. “El de mi escuela fue peor”, dijo el desarrollador de software de Watson Studio en prácticas. “Había muchas personas. Los profesores estaban preocupados con los alumnos, y todos comenzaron a correr en todas direcciones”. Estas experiencias de infancia llevaron a Alvarado al Desafío Global Call for Code del 2018 e inspiraron el proyecto “Frida.”

Esta solución de punta a punta predice la magnitud de los terremotos en base a los datos del sensor, identifica las mejores rutas de escape y detecta las personas que están atrapadas en las clases que han sufrido los daños. “Frida mitiga los desastres naturales combinando los datos de la emergencia con las tecnologías de inteligencia artificial por medio de la plataforma IBM IoT, Watson Studio y Watson Services”, dijo Lin Ju, gestor de desarrollo sénior de Watson Studio en IBM Canada Lab, quien lideró el equipo. “Para nuestra prueba de concepto nos centramos en el efecto de los terremotos en los colegios, pero esta solución se puede aplicar a otras áreas”.

¿Por qué yo debería contribuir?

Nuestro equipo tiene confianza en que estas tecnologías nos permitirán construir un futuro más inteligente y sano”, dijo Ju. “La iniciativa global Call for Code es una gran oportunidad para mostrar al mundo que nuestros desarrolladores pueden utilizar la tecnología más reciente de IA para tener un efecto real en la sociedad”.

¿Qué problema tecnológico ayudaré a solucionar?

“Frida mitiga los desastres naturales combinando los datos de la emergencia con las tecnologías de inteligencia artificial a través de la plataforma IBM IoT, Watson Studio y Watson Services”, dijo Lin Ju, gestor de desarrollo sénior de Watson Studio en IBM Canada Lab, y lideró el equipo. “Para nuestra prueba de concepto nos centramos en el efecto de los terremotos en los colegios, pero esta solución se puede aplicar a otras áreas”.

Frida está formado por dos ofertas – una aplicación móvil con capacidades de IA, que está construida con IBM Watson Studio, y un dispositivo de IoT con un sensor de giroscopio, un sensor de calor y una cámara. Entre las dos ofertas está IBM Cloud, explicó el miembro del equipo Simar Singh, un desarrollador de software de Watson Studio.

“El dispositivo de IoT transmite datos a IBM Cloud, y Watson Studio utiliza esos datos y corrige el modelo para predecir si hay un terremoto y cuál es su magnitud”, dijo Singh “Posteriormente, esa información se envía a la aplicación como una alerta”. Para predecir la magnitud del terremoto, Frida aprovecha los datos históricos de U.S. Geological Survey y los utiliza para entrenar modelos de deep learning. Estos modelos se prueban con los datos casi en tiempo real del consorcio Incorporated Research Institutions for Seismology.

¿Cómo ayudará Frida a mi comunidad?

Alvarado está especialmente entusiasmado en llevar la tecnología a su país. Cuando piensa en el terremoto que afectó a Ecuador hace dos años, se da cuenta de que la clave es percatarse de los terremotos. “No sabían cuando iba a suceder [el terremoto], y se produjeron muchas réplicas”, dijo. “Si hubiésemos podido decirles acerca de las réplicas y que se fuesen de donde estaban, los podríamos haber salvado”.

Aviso

El contenido aquí presentado fue traducido de la página IBM Developer US. Puede revisar el contenido original en este link.