Investigadores del Tec de Monterrey trabajan en la detección automática de riesgos personales

Investigadores del Tec de Monterrey trabajan en la detección automática de riesgos personales

Por medio de patrones fisiológicos y de comportamiento se generaría una alarma en los smartphones de los usuarios de la Microsoft Band para permitir su ubicación y asistencia.

A través de un mecanismo basado en reconocimiento de patrones y utilizando la red de sensores de la Microsoft Band, automáticamente podrían ser detectadas y posteriormente controladas, situaciones de riesgo y peligro por enfermedad, accidente o inseguridad.

Estamos trabajando en el área de reconocimiento de patrones para lograr un desarrollo tecnológico mediante el cual podamos detectar cuando una persona se encuentre en una situación de peligro o riesgo y así poderle prestar atención y auxilio inmediatos por parte de cuerpos de emergencia”, explicó Luis A. Trejo, profesor investigador del Tecnológico de Monterrey, Campus Estado de México.

Para ello el grupo de investigadores a cargo del proyecto, ha recolectado un conjunto de datos fisiológicos, de medio ambiente y de movimiento de los usuarios utilizando la red de sensores que posee el brazalete de Microsoft. Dichos sensores proporcionan datos de las actividades diarias del usuario, en condiciones normales y en situaciones de estrés. Esta base de datos recabada por los científicos lleva el nombre de PRIDE (Personal RIsk DEtection).

Los primeros experimentos han utilizado los datos en PRIDE con algoritmos de reconocimiento de patrones para diferenciar el comportamiento humano normal y anormal. “De esta forma, la solución final podría ser capaz de detectar condiciones anómalas, que pueden ser el resultado de situaciones de riesgo a las que se enfrenta el usuario como crisis de salud, accidentes automovilísticos, asaltos, entre otros percances”, aseguró Trejo.

Los sensores de la Microsoft Band monitorean aceleración vertical y horizontal, velocidad de rotación, frecuencia cardiaca, temperatura de la piel, entre otros aspectos de los usuarios para que una vez identificados los patrones fisiológicos y de comportamiento, ante una emergencia se genere una alarma vía Bluetooth en sus smartphones y así permitir su ubicación y asistencia por parte de los cuerpos de emergencia.

En caso de que los usuarios presentaran una emergencia de salud, sería posible reconocerla a través de los sensores de frecuencia cardíaca y acelerómetros. Si tuviese el usuario un accidente automovilístico de gran impacto, a partir de los sensores de aceleración, velocidad de rotación y frecuencia cardiaca, se emitiría la alerta desde su teléfono inteligente”, aseguró Trejo.

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Se tiene contemplado que para finales de año se tengan avances importantes en el prototipo de la solución completa, que incluye el brazalete de Microsoft y el software desarrollado por el Tecnológico de Monterrey, cuyos beneficios en el corto y/o mediano plazo podrían incrementar la seguridad e integridad de los ciudadanos.,

Eventualmente el desarrollo tecnológico se incorporaría al sistema ELISA (Emergencia, Localización Inmediata, Seguridad y Asistencia), plataforma que opera desde octubre de 2010 en el Campus Estado de México del Tecnológico de Monterrey, así como en Condado de Sayavedra en Atizapán, Estado de México. Actualmente, la activación de alarmas que emite ELISA se realiza manualmente desde los teléfonos inteligentes de sus más de 750 usuarios. En un futuro, esto se realizaría automáticamente, que es el principal objetivo del proyecto de investigación del Tecnológico de Monterrey.

La solución ha sido desarrollada en conjunto por el siguiente grupo de profesores y alumnos: Dr. Raúl Monroy Borja, líder del grupo, doctor en inteligencia artificial por la Universidad de Edimburgo, Dr. Miguel Angel Medina Pérez, doctor en ciencias del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, Dr. Benito Camiña, doctorado en Ciencias Computacionales del Tecnológico de Monterrey, Ari Ánimas Barrea, estudiante del doctorado en Ciencias Computacionales, Dr. Luis A. Trejo, coordinador del proyecto, doctor en Ciencias Computacionales de la Universidad Claude-Bernard de Lyon y el Dr. Fernando Godínez, también doctor en Ciencias Computacionales por el Tecnológico de Monterrey.

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