Ciudad de México.- Con el objetivo de disminuir contagios, alumnos del Tecnológico de Monterrey, desarrollaron un programa para detectar rostros humanos en el espacio público como plazas comerciales o estaciones del Metro en la Ciudad de México.

La tecnología desarrollada es capaz de detectar a quienes no usen el insumo en urbes o multitudes.

Diego Pérez Villa y Erick Bautista, ambos alumnos de Ingeniería en Sistemas Computacionales, del Tec de Monterrey Campus Estado de México, son los creadores de Mask.AI.

Éste se basa en la inteligencia artificial para reconocer rostros humanos sin cubrebocas y con esto brindar un reporte en tiempo real sobre el porcentaje de personas que lo portan, para disminuir los contagios por Covid-19.

Las aplicaciones de esta iniciativa están enfocadas en lugares públicos como centros comerciales o incluso estaciones del metro en la Ciudad de México, donde la gente por lo general se retira la mascarilla, señaló la institución.

El proceso consiste en una base de datos integrada por imágenes en dos categorías, fotos de personas con cubrebocas y otra sin éste. Luego, asignan una etiqueta a cada una y se la dan al modelo para validación y entrenamiento.

De esta manera la inteligencia artificial puede detectar, en tiempo real, el número de personas por metro cuadrado portando este importante insumo.

"Una persona quizá en primera instancia no quiere saber si alguien tiene o no tiene cubrebocas, lo que una persona quiere saber es si hay gente que se está infectando por donde vive, saber si una zona que frecuenta ha mostrado una alza en el índice de casos positivos de Covid-19 y justamente con esta herramienta es lo que podemos hacer", indicó Diego Pérez.

Para poder utilizar Mask.AI, se requiere del siguiente hardware: cámara de alta resolución (1080p en adelante), CPU para el procesamiento de la imagen y espacio para la base de datos (local o en la nube). Así, cualquier dependencia pública o privada puede tener acceso "a un costo muy asequible a un sistema que puede evitar cientos de contagios a sus visitantes".

"Con esta tecnología podemos tener más datos e integrarlos a otros para obtener diferentes conclusiones, como por ejemplo, que zona, después de una semana de haber registrado una alza de contagios de Covid-19, cuenta con las medidas sanitarias necesarias para reducir este número de casos o cuántas personas portan mascarillas durante su visita a algún comercio", agregó Erick Bautista.

Actualmente el proyecto sigue en desarrollo y los alumnos esperan que en los próximos meses esta idea pueda implementarse en lugares pequeños para continuar probando su innovadora tecnología.

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