Entrevista a Patricia Pons, investigadora en Human Computer Interaction en ITI

ENTREVISTA
27/10/2023

Patricia Pons es Ingeniera Informática y Doctora en Informática por la Universitat Politècnica de València. Recibió el premio Jóvenes Investigadores Informáticos 2019 de la SCIE y BBVA por su tesis doctoral, que estudiaba mejorar el bienestar de humanos y animales mediante la tecnología. Ha participado en el Heidelberg Laureate Forum 2019, evento que reúne a Premios Turing en informática con investigadores prometedores, y ha dado charlas en eventos como TEDx, Ignite o Google Women Techmakers.

Se incorporó a ITI en el año 2019 como investigadora en Human Computer Interaction (HCI). Su investigación se centra en el diseño y desarrollo de experiencias inmersivas, sobre todo a través de realidad mixta, que permitan mejorar la experiencia de usuario y facilitar el uso de estas tecnologías en el día a día, especialmente en los ámbitos de industria y salud mental.

¿Cuál es el papel de ITI dentro de la Red Cel.ia?

ITI es un centro tecnológico privado dedicado a la Investigación, Desarrollo e Innovación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), perteneciente a la Red de Institutos Tecnológicos de la Comunidad Valenciana (REDIT) y a la Federación Española de Centros Tecnológicos (FEDIT).

Desde 1994, en ITI se desarrolla una I+D aplicada a las necesidades y problemáticas de las empresas, buscando soluciones tecnológicas que respondan a los retos sociales y económicos, que mejoren la competitividad industrial, fomentando una sociedad más inteligente y sostenible.

En la red CEL.IA coordinamos la línea tecnológica de tecnologías de homogeneización de datos de procedencia heterogénea, y el demostrador de industria.

¿Qué acciones concretas desarrollan en el demostrador?

El objetivo principal del demostrador de Industria propuesto por ITI es ofrecer un conjunto de herramientas y soluciones que permiten en el contexto de una línea de fabricación: por un lado, mejorar la eficiencia y la calidad de la producción; y por otro, incrementar el conocimiento del estado, control de la línea y la seguridad en la misma. Para ello, se integrará el uso de las tecnologías de realidad inmersiva, IoT, espacios de datos, análisis de datos e Inteligencia Artificial para construir un entorno de captura y representación de datos heterogéneos obtenidos de múltiples fuentes que serán procesados con el fin de proveer soluciones que ofrezcan información veraz, actualizada e intuitiva mostrando las bondades, posibilidades y potencial que ofrecen estas tecnologías en el ámbito de la industria. Por tanto, se trata de un demostrador orientado a probar, verificar y evidenciar la viabilidad de la implantación y uso de dichas tecnologías en una planta industrial, así como mostrar de una forma visual y tangible las posibilidades a potenciales usuarios.

¿En qué proyectos están trabajando en este contexto?

  • TALENT: Dirigido al sector industrial para la mejora de los procesos de aseguramiento de la calidad de los productos fabricados, a través de la evolución y mejora de un sistema de inspección industrial en 3D.
  • BIGSALUD4: Análisis de Datos e Inteligencia Artificial para optimización del sistema de salud. Está orientado a desarrollar técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial en el sector sanitario con un objetivo claro: mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades crónicas.
  • +GGGDIGIT4CV: Laboratorio de I+D en tecnologías habilitadoras digitales para la Industria 4.0. La creación de un laboratorio de I+D en tecnologías habilitadoras digitales para la Industria 4.0 que permita mostrar a las empresas, a través de diferentes demostradores integrados en una línea de producción formada por módulos de fabricación flexible, el abanico de tecnologías y soluciones digitales existentes.
  • DIGITAL TWINS: Validación en un entorno real de la captura de información relevante de los procesos productivos en planta tomando información sobre variables relevantes (consumos, temperatura, humedad, etc.) y junto con la información de los sistemas ya instalados en la planta, uso del simulador analítico para detectar tendencias y anomalías en las variables sensorizadas en función del producto a producir.
  • AI4ES: Red de excelencia en tecnologías habilitadoras basadas en el dato, que nace con la visión de convertirse en el referente español en investigación, desarrollo y transferencia de aquellas tecnologías digitales que permitan el procesamiento y análisis inteligente de datos. Estas tecnologías comprenden desde el almacenamiento y procesamiento de fuentes masivas de datos (infraestructuras de computación especializadas en IA y datos), la mejora de la calidad y análisis inteligente de los datos (Big Data Analytics y Machine Learning), hasta la gestión y acceso seguro y confiable a los datos (Data Spaces). – Demo detección de personas en el AGV: Funcionalidad para la detección, localización e identificación de personas en tiempo real mediante el uso de modelos Deep Learning entrenados y adaptados para ejecutarse en el hardware del AGV consistente en una placa Nvidia Jetson que incluye una GPU.
  • Control de AGV mediante interfaces gestuales en realidad mixta: funcionalidad para manejar los movimientos de un robot tipo AGV por una planta industrial, a través de unas gafas de realidad mixta.
  • Gestión in situ de planta: diseño de interfaces y visualización de datos en tiempo real a través de unas gafas de realidad mixta.
  • DATAMITE: Datamite nace con el objetivo de mejorar la monetización, la interoperabilidad, el comercio y el intercambio de datos. Pone su foco, especialmente, en la creación de una pila tecnológica modular que dé respuesta a las necesidades de las empresas en materia de gobernanza, calidad, seguridad e intercambio del dato, sin descuidar otras necesidades relacionadas como la ingesta o el almacenamiento.
  • INDDIS: Espacios de datos como palanca de innovación en la Industria de la Comunitat Valenciana. Ofrecer una infraestructura que pueda servir a las empresas de la Comunitat para aprender a mejorar la gestión que hacen de sus datos, contribuyendo de esta manera a potenciar y aumentar la monetización de los mismos.
  • Food4One: Plataforma Digital de alimentación personalizada. Infraestructura para la gestión de datos adaptada al ámbito de la nutrición personalizada para constituir una base sólida sobre la que construir las aplicaciones y servicios digitales futuros, reduciendo el tiempo y el coste necesario para generar datos.

¿Cómo Podrían llevarse las conclusiones del trabajo de ITI a la sociedad?

El uso de tecnologías inmersivas en entornos industriales, y en concreto de la Realidad Mixta (RM), puede aportar grandes ventajas ya que permite integrar elementos digitales y físicos en el mismo espacio. Todo ello mientras que el operario puede desplazarse libremente por la planta, y simplemente utilizar sus manos para continuar con sus tareas o interactuar con la interfaz en RM. Por tanto, estos dispositivos nos permiten, por ejemplo, que el operario que lleva las gafas pueda visualizar información aumentada, contextualizada y en tiempo real de la planta industrial, de una máquina específica o incluso de una alerta del sistema que debe atender, todo ello sin que deje de realizar sus tareas habituales. El diseño adecuado de estas interfaces puede ayudar a mejorar la experiencia de usuario en entornos de realidad mixta aplicados a cualquier ámbito.

Por otro lado, es muy frecuente en plantas industriales que haya robots tipo AGV realizando tareas autónomamente, pero es cada vez más común que estos robots sean colaborativos, es decir, que interactúen con el operario para lograr juntos un objetivo común. En este sentido, las gafas de RM pueden ser un gran aliado para la comunicación con estos robots colaborativos. Por ejemplo, a través de las gafas no solo podríamos ver información aumentada del robot, sino que podríamos darle instrucciones de movimiento a través de la voz o a través de gestos con las manos, bien usando una interfaz aumentada o gestos personalizados. Y lo cómodo es que esto podría hacerse aunque nos encontremos lejos de él, ya que las gafas serían las encargadas de reconocer estas instrucciones y trasladárselas al AGV. Esto además puede extenderse para manejar diferentes robots o máquinas, de manera presencial o remota.

En el caso del AGV, el demostrador pretende visibilizar cómo sería posible dotar de la capacidad para evitar obstáculos usando imagen en el espectro visible para dispositivos autónomos que circulan libremente en una planta industrial. Aunque el demostrador ha sido entrenado para detectar únicamente personas, sería posible extenderlo para detectar también otro tipo de objetos que puedan ser de interés en un entorno industrial. Además, la detección y localización de objetos se puede extender fuera del entorno industrial hacia el sector automovilístico y los vehículos autónomos.

En cuanto a la identificación de personas, su uso también se puede extender a la prevención y seguridad, por ejemplo, en la identificación de sujetos buscados en estaciones y aeropuertos. Es mediante esta identificación de sujetos y una monitorización de actitudes sospechosas que se pretende reducir los tiempos de espera y mejorar la seguridad de los pasajeros.

Y un ejemplo práctico de aplicación de los espacios de datos se puede ver en el proyecto Food4one, donde el objetivo es habilitar la creación de un ecosistema de servicios digitales, donde diferentes actores como empresas agroalimentarias, empresas tecnológicas y ciudadanos puedan acceder a servicios digitales orientados a la alimentación personalizada.

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