No siempre las cosas salen como uno piensa ya que si no la vida sería muy monótona, sencilla y podría llegar a ser aburrida. Por eso si en mayo parecía que íbamos a triplicar el equipo de desarrollo de nuestro Digital Twin (ICARUS) y así incluir más ecuaciones para mejorar el simulador dinámico que estábamos haciendo, al final nos hemos quedado los que estábamos por lo que hemos decidido no complicar más el modelo.

En las próximas semanas nuestro objetivo será incluir “hardware” mediante un Arduino y varios sensores “equivalentes” a la parte de IoT que todo gemelo digital debe llevar. Luego para “acabarlo” ya solo nos faltaría poder incluir en el mismo algoritmos de Inteligencia Artificial. De ahí el interés de este interesante proyecto de detección de una persona mediante tensorflow.

Los interesados en temas de inteligencia artificial y big data seguro que sabrán que TensorFlow no es más que una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas, y desarrollado por Google para satisfacer sus necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos.

Hasta ahora uso de TensorFlow estaba asociado a la necesidad de potentes ordenadores, GPU o incluso en la nube. Afortunadamente en mayo de este mismo año lanzaron su https://www.tensorflow.org/lite para poder trabajar en microprocesadores necesitándose, por ejemplo, tan solo 256 kb de memoria para crear una red neuronal capaz de identificar personas en una imagen!

Con ayuda del artículo anterior seremos capaces de integrarlo con el HuskyLens que nos debería estar llegando para mediados de diciembre, aunque mucho nos tememos que más bien será para después de Reyes. La verdad es que tampoco nos corre mucha prisa ya que tenemos trabajo suficiente con nuevos proyectos para lo que queda de año, más bien para los próximos años