El Intel AI Global Impact Festival ha premiado a estudiantes latinoamericanos, destacando la participación de ocho ganadores locales de Brasil, Costa Rica, Argentina y México.
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Francisco Carrasco M.
Este festival, que reúne a innovadores para abordar problemas reales mediante la inteligencia artificial (IA), se divide en dos categorías: AI for Accessibility, centrada en la inclusión, y AI Changemakers, que premia proyectos con impacto social de estudiantes de diferentes edades.
Gisselle Ruiz Lanza, vicepresidenta del Grupo de Ventas y Marketing y directora general de Intel Latinoamérica, enfatiza la importancia de democratizar la IA y cómo estos proyectos pueden transformar comunidades y agregó:
“[...] proyectos como el Intel AI Global Impact Festival no sólo destacan la próxima generación de innovadores, sino que también demuestran cómo sus ideas y contribuciones pueden transformar el mundo.”
El evento es parte del Intel Digital Readiness Program, que busca preparar a la próxima generación en el uso de tecnologías impulsadas por IA, y está vinculado a la iniciativa Intel AI For Youth, que tiene como meta educar a 30 millones de estudiantes en 30 países para 2030.
Además, se reconocieron ganadores de otros países como Estados Unidos, Polonia, Malasia y más.
Proyectos premiados a nivel local en América Latina:
- [Argentina] Fish Eggs Classification, en la categoría AI Changemakers (entre 13 y 18 años): junto con el Conicet, la institución de investigación científica más importante de Argentina, el proyecto está ayudando a estudiar la cría de peces. El grupo ha creado una máquina que se encargará de clasificar las huevas de pez para que los científicos del Conicet puedan concentrarse en su labor de investigación. La máquina funciona a base de inteligencia artificial utilizando imágenes, automatizando la clasificación de los huevos de peces en tres categorías diferentes: sanos, no sanos y fecundados. El proyecto ha sido desarrollado por los estudiantes Neyen Spinelli, Juan Baltanas y Felipe Feiman.
- [Argentina] Artificial Intelligence Recommended Speed - AIRS, en la categoría AI Changemakers (mayores de 18 años): el proyecto busca reducir la siniestralidad en autopistas con el uso de inteligencia artificial, observando factores como la climatología, visibilidad y densidad de vehicular. A través una base de datos de imágenes, el sistema analiza la proximidad y sugiere la velocidad mediante paneles variables, considerando la distancia de frenado. Este proyecto surgió tras reuniones con personal de AUSA y AUBASA, en las que se manifestó la necesidad de un sistema que sugiera al conductor la velocidad en la que debe circular, disminuyendo la posibilidad de accidentes. Este proyecto, desarrollado por el estudiante Ezequiel Verdera, se convierte en un referente en el país al reducir catástrofes e impulsar medidas preventivas que fomentan una cultura de conducción más segura.
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- [Brasil] Jumpai, en la categoría AI Changemakers (entre 13 y 18 años): un juego accesible que utiliza técnicas de inteligencia artificial como el rastreo ocular para interpretar comandos mediante la mirada y el parpadeo, así como la detección de movimientos de los dedos para usuarios con movilidad reducida de las extremidades superiores. Este proyecto representa un importante paso en la creación de opciones de entretenimiento inclusivas para niños con movilidad reducida. El proyecto fue desarrollado por los estudiantes Giovana Rocha Souza, Ana Laura Vicentine Ribeiro y Thifany Garcia Da Conceição.
- [Brasil] Osiris, en la categoría AI Changemakers (mayores de 18 años): una iniciativa innovadora que pretende promover e integrar las Plantas Alimenticias No Convencionales (PFNC) en la dieta diaria, aumentando la diversidad de alimentos y aprovechando su potencial nutricional. La plataforma ofrece información sobre el cultivo de estas plantas, recetas que las incorporan y análisis detallados mediante inteligencia artificial y deep learning para caracterizarlas. La aplicación móvil se ha desarrollado utilizando React Native, MongoDB y Spring Boot. El proyecto es de los estudiantes João Arthur Almeida Gomes, Matheus Felipe Gomes Da Silva y Davi Torres Araújo
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Francisco Carrasco M.
- [Costa Rica] AI Against Screwworm, en la categoría AI Changemakers (entre 13 y 18 años): En respuesta a una alerta nacional y regional, este proyecto se centra en reforzar los sistemas de vigilancia para la detección precoz de larvas de Cochliomyia hominivorax. Busca dar una respuesta de emergencia en casos de brotes en zonas libres de tijeretas y crear ciencia ciudadana con un enfoque integral para la reducción progresiva y erradicación de la plaga. El objetivo es que las personas sean capaces de identificar el insecto o las lesiones existentes en los animales. Se emplean herramientas de IA con modelos de deep learning, mediante redes preentrenadas, para facilitar el entrenamiento de un conjunto de imágenes personalizadas con visión artificial. El proyecto ha sido desarrollado por la alumna Fabiola Murillo Vásquez
- [Costa Rica] SmartEnvironment: Creando ciudades sostenibles con IoT e IA, en la categoría AI Changemakers (mayores de 18 años): el desperdicio de agua en Costa Rica es crítico, el 57% del agua extraída no se utiliza, el equivalente a 95 millones de m³ o 170 millones de dólares, con el que se podrían cubrir más de 396.000 hogares. Para resolver este problema, se propone un sistema sostenible de gestión del agua que utiliza inteligencia artificial (IA) y sensores IoT. Los sensores monitorizan y optimizan el uso del agua en tiempo real, mientras que los contadores inteligentes recogen los datos de consumo de los hogares. Los algoritmos de IA analizan estos datos para identificar patrones y predecir picos de demanda, ajustando la distribución de forma eficiente. Los centros de datos sugieren rutas y ajustes automáticos, y el sistema envía alertas tempranas de averías a través de una plataforma centralizada. Esta plataforma permite a la institución pública controlar y gestionar el consumo de agua, mejorando la eficiencia y contribuyendo a la sostenibilidad a mediano y largo plazo. El proyecto es de los estudiantes Christian Brown, Margarita Bazán Escobar y Karen Barquero.
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Francisco Carrasco M.
- [México] IA con OpenVINO para detectar cardiopatías en tiempo real, en la categoría AI Changemakers (entre 13 y 18 años): El proyecto busca desarrollar un dispositivo capaz de detectar y procesar las señales bioeléctricas del corazón para generar un electrocardiograma en tiempo real. Este electrocardiograma se transmite a un servidor remoto, donde un sistema de inteligencia artificial realiza análisis comparativos entre los trazados obtenidos del sensor AD8232 y patrones de electrocardiograma previamente establecidos y almacenados en una base de datos indicativa de infarto agudo de miocardio. El objetivo es permitir la detección precoz de eventos cardiacos adversos, como infartos, taquicardias, bradicardias y arritmias, para facilitar la notificación inmediata mediante mensajes y llamadas de emergencia que incluyan la geolocalización del afectado, detalles de la patología cardiaca presente y el tiempo transcurrido desde el inicio de los síntomas, con el fin de agilizar y optimizar la atención médica. El proyecto ha sido desarrollado por los estudiantes Jorge Alberto Rodriguez Hernandez, Alejandro Bastida Bastida y Teodoro Alexander Lopez Hernandez.
- [México] Implementación de un algoritmo de IA para la identificación de contaminantes en aguas grises, en la categoría AI Changemakers (mayores de 18 años): Este proyecto presenta el desarrollo de una red neuronal convolucional (CNN) entrenada en imágenes vinculadas a datos especializados para la detección de tensioactivos disueltos en agua. Para ello, se creó inicialmente una base de datos compuesta por 600 fotografías tomadas mediante la técnica de tensiometría de gota colgante. Esta base de datos caracteriza seis gamas de soluciones de tensioactivos controladas a partir de propiedades geométricas extraídas mediante tratamiento digital de imágenes. El entrenamiento de este modelo CNN permitió clasificar estas soluciones, con el objetivo de generalizar el modelo para identificar eficazmente muestras de agua en entornos no controlados, como los de las plantas de tratamiento de aguas residuales. El proyecto es de los estudiantes Abigail Valtierra-Aguilar, Fermín Ramírez-Crescencio y Luis Antonio Aguilar-Pérez.
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