Jon Andoni Baranda, el ingeniero vasco premiado por usar la IA para detectar catástrofes en tiempo real a partir de cámaras de videovigilancia
El proyecto Vigía nace tras catástrofes recientes como el volcán de La Palma o la DANA
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BilbaoA veces, terribles catástrofes, como la vivida hace poco más de un año con la DANA en Valencia, pueden inspirar buenas ideas para tratar de salvar vidas y evitar que un drama de semejantes dimensiones pueda a volver a repetirse.
Al bilbaíno Jon Andoni Baranda fueron, precisamente, las consecuencias sufridas en Valencia, por la DANA en octubre del pasado año, lo que le inspiró a desarrollar un proyecto para transformar la infraestructura de videovigilancia urbana existente en una red inteligente de detección temprana de emergencias. Su idea ha recibido el primer premio del II Concurso Jóvenes Ingenieros/as por un Mundo Mejor.
Este ingeniero de Telecomunicaciones de la Universidad del País Vasco (EHU) y Program Manager en Microsoft (Chicago) ha bautizado con el nombre de Vigía a su proyecto.
Un sistema que procesa en tiempo real trasmisiones de cámaras de seguridad
Un sistema integral de vigilancia que procesa en tiempo real las transmisiones de cámaras de seguridad públicas y privadas. Utiliza modelos YOLO (un algoritmo de detección de objetos), especializados para identificar en tiempo real situaciones críticas que requieren intervención inmediata.
Incendios, inundaciones, ahogamientos, detección de daños en edificios, accidentes de tráfico y hasta erupciones volcánicas, podrían ser detectadas en tiempo real gracias a esta red inteligente que pretende salvar vidas.
Vigía ofrece la posibilidad de optimizar recursos de emergencia y proporcionar información crítica para la toma de decisiones durante crisis urbanas. El bilbaíno que está detrás de Vigía asegura que han sido catástrofes recientes ocurridas en España, como el volcán de La Palma o la DANA de Valencia, lo que le ha motivado a desarrollar este sistema inteligente de vigilancia.
El proyecto ya funciona en diferentes tipos de situaciones de emergencia y los modelos de detección ya han mostrado buenos resultados en pruebas. Los próximos pasos serán mejorar la precisión de los modelos, reducir los falsos positivos y optimizar el rendimiento para que puedan detectar de forma más eficiente todas las situaciones de emergencia a la vez. También está pendiente la integración con los sistemas de videovigilancia.