47 IA LA FALTA DE BASES DE DATOS SE CONSTITUYE COMO EL PRINCIPAL PROBLEMA Hasta ahora, el principal problema era la falta de audios para entrenar los modelos de IA. Por ello, la primera fase del proyecto se ha centrado en recopilar los datos necesarios para crear una base de datos de sonidos contextualizados en la Comunitat Valenciana dentro de un entorno industrial a través de una red de sensores acústicos de Internet of Things (IoT). En este sentido, la principal característica de Soroll-IA2 es la captación de sonidos para su posterior clasificación en tres tipos de ambientes diferentes: exteriores, interiores y en sala. Para cada tipo de grabación ITI está colaborando con empresas del sector industrial con el objetivo de obtener datos de valor que puedan aportar información relevante en el día a día. El Puerto de Valencia está aportando los sonidos en exteriores enmarcados en un entorno portuario. Las empresas DCM Automatizada y CASVA Simetría ofrecen la oportunidad de grabar sonidos industriales en ambientes interiores y, de la mano de Fermax y sus videoporteros, se está llevando a cabo la recolección de sonidos grabados en sala. Los datos de audio constituyen la información con la que se entrenan los modelos de IA para que estos realicen tareas de detección, clasificación y reconocimiento de patrones de sonido. Una posible aplicación de lo que se obtiene gracias a los sonidos es la identificación de fuentes de contaminación acústica, pero, tal y como destaca Andrea Ceba, gestora del proyecto Soroll-IA2 en ITI, “lo verdaderamente importante del proyecto es la información obtenida”. Los sonidos, debidamente procesados, dan información de valor que puede ser utilizada en diversos ámbitos, aunque el proyecto se está centrando en el uso de estos datos en entornos industriales. Cabe destacar que el mantenimiento predictivo es el objetivo futuro al que se quiere llegar gracias al análisis de los sonidos que más adelante deriven en averías. “Una de las principales características de las máquinas industriales es que hacen ruido, un análisis de dichos sonidos mediante IA puede darnos información del estado de la máquina y observar si se está produciendo una desviación respecto a su funcionamiento normal. Se espera que el mantenimiento predictivo acabe reemplazando al mantenimiento preventivo clásico, debido a la reducción de costes que conllevaría su uso”, señala el investigador principal del Grupo de Investigación de Audición por Computador en ITI, Pedro Zuccarello. UNA NUEVA SALA DE GRABACIÓN PARA OBTENER SONIDOS DE PRIMERA CALIDAD En el marco del proyecto, ITI ha creado una sala de grabación propia en la que está recogiendo, por ejemplo, los sonidos de los videoporteros de Fermax con el objetivo concreto de recoger datos para entrenar algoritmos de IA que sean capaces de reconocer alarmas sonoras. Esta sala de aproximadamente 11 metros cuadrados, ubicada en la nueva sede del centro tecnológico en el Parque Tecnológico de Paterna, es semianecoica. Esto significa que el camino directo del sonido prevalece ante las reverberaciones. Esta condición, sumada a los equipos de audio de alta precisión, permiten al equipo de ITI obtener evidencias de sonido de primera calidad. La sala de grabación otorga, además, una mayor autonomía a ITI para llevar a cabo grabaciones de sonidos en proyectos concretos y adaptarse mejor a posibles necesidades de empresas colaboradoras, que requieran de este tipo de servicio. La sala semianecoica de ITI, según explica Zuccarello, “permitirá un desarrollo mucho más eficiente y acertado de proyecto de I+D orientados a dar soluciones industriales basadas en modelos de IA dentro del área de audición por computador”. El proyecto Soroll-IA2, con número de expediente IMDEEA/2022/91, está financiado por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (Ivace+i) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Feder). n
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