Los desarrolladores de Harvard han creado una aplicación de IA para ayudar a los usuarios con discapacidad visual a navegar.

Los desarrolladores de Harvard han creado una aplicación de IA para ayudar a los usuarios con discapacidad visual a navegar.

      Mobilio utiliza la cámara de un smartphone, GPS y sensores de movimiento para guiar a los usuarios alrededor de obstáculos

      Las herramientas de accesibilidad basadas en IA se han convertido silenciosamente en algunos de los usos más prácticos de la tecnología. Ya hemos visto cómo los smartphones ayudan a los usuarios con discapacidad visual a encontrar objetos cercanos y cómo las gafas inteligentes los conectan con personas que pueden describir lo que está sucediendo a su alrededor. Los investigadores de Harvard están llevando esa idea más allá con una aplicación construida específicamente para la navegación.

      Llamada Mobilio, la aplicación utiliza la cámara de un smartphone, GPS, sensores de movimiento y LiDAR cuando está disponible para ayudar a los usuarios ciegos y con baja visión a seguir rutas, mantenerse en caminos transitables y evitar obstáculos. Los investigadores de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson de Harvard desarrollaron el sistema después de encuestar a más de 100 personas ciegas y con baja visión sobre lo que realmente deseaban de la tecnología de navegación.

      Las pruebas iniciales son prometedoras. En un estudio que involucró a 14 participantes, Mobilio emparejado con un bastón blanco ayudó a los usuarios a completar una ruta al aire libre aproximadamente un 13% más rápido que Google Maps con un bastón. En un curso interior, el contacto con obstáculos disminuyó en aproximadamente un 41%.

      Cómo Mobilio convierte un smartphone en una guía para caminar

      Las aplicaciones de navegación tradicionales pueden decirle a alguien cuándo girar, pero esa información por sí sola no es particularmente útil al seguir de manera segura una acera o evitar algo directamente adelante.

      Mobilio analiza continuamente el entorno a través de la cámara del teléfono mientras que el GPS y los sensores de movimiento hacen un seguimiento del movimiento. Los pitidos direccionales indican a los usuarios hacia dónde dirigirse, y el sistema puede ajustar esas señales según cómo cada persona responda a ellas.

      Los investigadores también entrenaron su modelo de visión por computadora desde una perspectiva peatonal, ya que muchos conjuntos de datos de calles existentes se capturan desde vehículos y no son particularmente útiles para entender aceras, pasos peatonales y otras áreas por las que las personas realmente caminan.

      La IA está encontrando un papel de accesibilidad genuinamente útil

      Esta no es la primera vez que vemos a la IA abordar estos problemas. NaviSense de Penn State utiliza un smartphone para ayudar a los usuarios con discapacidad visual a localizar objetos específicos a través del sonido y la vibración, mientras que las gafas inteligentes Ray-Ban de Meta se han emparejado con Be My Eyes para permitir que voluntarios remotos guíen a los usuarios ciegos a través de su entorno.

      Mobilio se centra en el viaje en sí, utilizando el teléfono como una ayuda de navegación continua en lugar de simplemente identificar lo que está cerca. La tecnología sigue siendo experimental, y 14 participantes es un pequeño estudio inicial. Harvard ahora planea pruebas más amplias en Boston mientras explora cómo Mobilio podría eventualmente avanzar más allá de la etapa de investigación.

      Tengo aproximadamente 4 años de experiencia, cubriendo principalmente juegos, hardware de PC y smartphones. En mi tiempo libre, me gusta…

      Los drones autónomos de IA ahora están matando humanos, y no hay vuelta atrás

      Todos hemos visto la advertencia de que la IA puede cometer errores. Para un chatbot, eso generalmente significa inventar un hecho, malinterpretar una pregunta o darte la respuesta incorrecta con confianza. Coloca la misma tecnología dentro de un arma, y esos errores pueden terminar de manera muy diferente. Una investigación del New York Times ha detallado un ataque con drones ruso el 6 de julio en Zaporizhzhia, Ucrania, que mató a tres civiles, incluido un estudiante universitario de 19 años. Los operadores humanos programaron el dron para que se dirigiera a una gasolinera, pero un sistema de IA autónomo seleccionó el objeto exacto que atacaría, probablemente tanques de propano. El dron no logró alcanzar ese objetivo y explotó cerca.

      La nueva tendencia tecnológica más candente es enviar mensajes más lentamente, y en realidad tiene sentido

      Por qué las personas están enviando mensajes de manera voluntaria a través de palomas digitales, caracoles y pingüinos. Durante décadas, la tecnología ha estado obsesionada con hacer la comunicación más rápida. Ahora, aparentemente, hemos tenido suficiente. Como informa The New York Times, la última tendencia es la tecnología lenta, con aplicaciones como Carrier Pidge y Roost que deliberadamente hacen que los mensajes tarden minutos, horas o incluso más en llegar. Sí, estamos hablando de palomas mensajeras digitales. Carrier Pidge se lanzó en abril y recientemente pasó de unos pocos cientos de usuarios a más de 75,000, mientras que Roost alcanzó 650,000 descargas este mes. Aparentemente, esperar está de moda nuevamente.

      Un dispositivo diseñado para encontrar cámaras ocultas podría hacerte sentir más seguro de lo que realmente estás

      Cientos de detectores de espías están a la venta, pero los investigadores encontraron una grave brecha de seguridad. Las cámaras ocultas y otros tipos de dispositivos espía se han convertido en un gran problema en la era moderna. Un nuevo estudio sugiere que los gadgets que se venden para ese trabajo pueden proporcionar mucha menos protección de la que los compradores esperan. Investigadores del University College London probaron 19 herramientas de detección de vigilancia de consumo en ocho tipos de interfaz, pidiendo a 34 participantes que encontraran dispositivos ocultos dentro de una sala de estar simulada. Sin ningún detector, los participantes pasaron por alto el 67% de los dispositivos de vigilancia. Dales una herramienta de detección, y la tasa de fallos cayó al 59%. Esta es una mejora, pero aún dejó la mayoría de los dispositivos ocultos sin descubrir.

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Una nueva aplicación de IA desarrollada por Harvard ayudó a usuarios con discapacidad visual a completar una ruta al aire libre más rápido y a tener menos contacto con obstáculos en las primeras pruebas.