El proyecto surge de un convenio entre el CONICET y EMTECH S.A. y busca aplicar Machine Learning a dispositivos que operan sin conexión a internet.
La investigadora del CONICET Laila Kazimierski encabeza el desarrollo de un sistema basado en Inteligencia Artificial capaz de captar y clasificar sonidos en tiempo real. El dispositivo funciona mediante técnicas de Machine Learning embebidas en microcontroladores y podría utilizarse en seguridad, monitoreo ambiental, industria y gestión de emergencias.
El proyecto se desarrolla en el Centro Atómico Bariloche, en el marco de un convenio entre el CONICET y la empresa tecnológica EMTECH S.A. Según Kazimierski, la herramienta no solo registra audios sino que puede emitir alertas automáticas ante eventos críticos, sin depender de análisis humanos ni conexión a internet.
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Una de las primeras aplicaciones fue el reconocimiento de cantos de aves para proyectos de conservación de biodiversidad. “Clasificar señales acústicas manualmente puede llevar semanas. Un modelo entrenado lo hace en segundos”, explicó la científica. También adelantó que la misma tecnología puede detectar fallas en sistemas industriales o emergencias en la vía pública.
El CEO de EMTECH, Guillermo Guichal, destacó que la alianza apunta a “desarrollar soluciones nacionales aplicadas a comunicaciones, defensa y sistemas industriales basados en IA”. La empresa trabaja en el diseño del hardware que integrará los modelos entrenados por el equipo científico.
Kazimierski subrayó que el objetivo no es solo entregar un producto final, sino fortalecer capacidades conjuntas entre el sector público y el privado. “La ciencia argentina demostró durante la pandemia que puede dar respuestas estratégicas. Queremos que ese conocimiento se traduzca en tecnología aplicada a necesidades reales”, señaló.
Fuente y foto: CONICET.
