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En el paisaje tecnológico del siglo XXI, los datos se han convertido en el nuevo oro y petróleo, una materia prima invaluable que impulsa la innovación y el progreso en todos los ámbitos. Esta analogía no es una metáfora vacía, sino una verdad palpable. La clave para su avance de la inteligencia artificial (IA) radica en la disponibilidad y calidad de los datos.

Uno de los campos más prometedores en el espectro de la IA es el análisis de imágenes, donde los avances han sido notables. Sin embargo, este progreso no ha sido uniforme en todas las ramas de la IA. Las tecnologías relacionadas con el análisis de sonidos han quedado rezagadas, enfrentando obstáculos significativos en su desarrollo. La razón subyacente es clara: la ausencia de bases de datos etiquetadas y estructuradas que alimenten estos sistemas.

En este contexto, el Instituto Tecnológico de Informática (ITI) ha centrado su atención en la explotación del potencial de la señal de sonido para generar valor en entornos industriales. Sin embargo, la falta de datos se alza como una barrera que hay que superar para la creación de modelos de IA eficaces. Es aquí donde nace la iniciativa de crear una base de datos propia de sonidos industriales, un proyecto ambicioso que busca llenar un vacío crucial en el panorama tecnológico actual.

Para dar los primeros pasos en este proyecto, se ha elegido el entorno industrial-portuario del Puerto de Valencia como escenario inicial de captura de sonidos. Este despliegue de nodos de captura representa el punto de partida para la recopilación de datos que alimentarán los futuros modelos de IA. Además, el proyecto Soroll-IA2 contempla la expansión de esta iniciativa a otros entornos industriales, enriqueciendo así la diversidad y representatividad de la base de datos.

Una vez recopilados, etiquetados y organizados, estos datos de sonido se convertirán en la materia prima para abordar una variedad de problemas en el campo del análisis de sonidos en entornos industriales. Desde la detección, identificación y localización de fuentes de ruido hasta la detección de anomalías sonoras, las posibilidades son amplias y prometedoras.

La detección, identificación y localización de fuentes de ruido reviste una importancia particular en el ámbito de la salud pública. No solo permitiría evaluar el impacto acústico de los enclaves industriales en las zonas urbanas circundantes, sino también tomar medidas preventivas para salvaguardar la calidad de vida de los habitantes.

Por otro lado, las anomalías sonoras son un componente esencial del mantenimiento predictivo en entornos industriales. La capacidad de monitorear de forma continua y anticipar fallos en maquinaria y equipos industriales ofrece un claro beneficio en términos de eficiencia operativa y seguridad laboral.

La realidad actual es que las bases de datos de sonidos industriales son escasas y, en muchos casos, restringidas. Ante esta situación, la apuesta de ITI por la creación de una base de datos propia no solo busca suplir una necesidad urgente en el campo tecnológico, sino también posicionarse a la vanguardia en un área de interés estratégico y potencial disruptivo.

El proyecto Soroll-IA2 representa un paso hacia el futuro, donde los datos son el motor que impulsa la innovación y el progreso. El proyecto es posible gracias a la financiación recibida por IVACE+i y los fondos FEDER, con número de expediente IMDEEA/2023/91.

Autor
Pedro Zucarello | Investigador en las líneas de I+D de Audición por Computador y Sensado y Procesado Neuromórfico

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