Segmentación semántica: de imagen a vídeo

El pasado 6 de julio tuve la oportunidad de asistir a una charla que dio el investigador de Google Deepmind Joao Carreira llamada “Learning video representations from YouTube” en el marco de una summer school sobre Learning Systems impartida en el ETH Zürich. En una entrada anterior comenté los distintos benchmarks que existen para la segmentación semántica de imágenes, tales como PASCAL y Microsoft COCO. La charla en cuestión hacía hincapié en que ya es momento de dar el salto al vídeo, a aprender nuevos modelos a partir de vídeos en lugar de imágenes. Ya que los challenges de imágenes empiezan a estar saturados y las mejoras que se consiguen con tanto poco margen son muy poco significativas y porque sería intuitivo pensar que si la personas aprendemos a partir de nuestra percepción, la cual se asemeja más a información en forma de vídeo (percibimos constantemente la información visualmente), puede que estemos limitando la capacidad de nuestros modelos entrenándolos a partir de imágenes. En la conferencia más prestigiosa del ámbito de computer vision (Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR), el año pasado (CVPR’16) ya aparecieron un par de datasets más interesantes que ya empezaban a ir en esta dirección. Se trata de los datasets Cityscapes Dataset y DAVIS (Densely Annotated VIdeo Segmentation). La primera de ellas, Cityscapes, consiste en un conjunto de secuencias de vídeo que han sido tomadas desde un coche en varias ciudades, la mayoría de ellas situadas en Alemania. Contiene 5000 secuencias que han sido anotadas con un alto nivel de detalle y 20000 secuencias que no han sido anotadas con tanto detalle. La siguiente figura muestra la...

El perfil de un data scientist

Se dice que actualmente hay siete zettabytes de información disponible, que este volumen se duplica cada dos años y que, en un solo día, se produce el doble de información de la que contenía Internet hace veinte años. Pero sólo se analiza un 0,5% de este volumen. Los datos que se recogen actualmente dentro y fuera de las organizaciones poseen unas características que no poseían anteriormente: ocupan un volumen muy grande, se producen en un flujo continuo, proceden de múltiples fuentes (redes sociales, sensores, teléfonos móviles, clics en la web, etc.), se presentan en múltiples formatos (imagen, documentos, etc.) y, sobre todo, ya no se pueden almacenar solo en filas y columnas (tienen una estructura diferente y más compleja). Este gran volumen de datos presenta una gran oportunidad para extraer conocimiento útil para la toma de decisiones en las organizaciones, pero a la vez, las características intrínsecas de estos datos dificultan los procesos de manipulación y análisis asociados. Las empresas e instituciones se enfrentan al reto de encontrar los profesionales capacitados para aumentar la competitividad de su organización a través de la información obtenida de estos datos. Para ello, buscan profesionales dinámicos y especializados que provienen de diversos orígenes, tales como negocios, ingeniería, tecnología, economía, matemáticas y ciencias, y que sean capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos para impulsar el valor y la innovación aplicada en diversas industrias, como por ejemplo las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología. Por estos motivos, y por un cierto repunte (hype) de expectativas en el mercado, los científicos de datos son actualmente los profesionales más...

Uso inteligente de datos en Sanidad

La Sanidad se identificó ya desde el estudio pionero del Instituto McKinsey como uno de los sectores con mayor potencial para el uso inteligente de datos, incluidos los big data. En el nivel de las operaciones, permite a los clínicos compartir la información de salud del paciente a lo largo de la cadena de cuidados (la asistencia primaria, el hospital, el socio-sanitario o la atención en casa). En el nivel de la gestión, facilita la transparencia y la comparación para reducir la variabilidad de la práctica asistencial, aumentando la calidad y seguridad de la atención; y permite a los reguladores, las compañías de seguros y los compradores de servicios establecer contratos y precios. En el nivel analítico, es una oportunidad para la investigación de nuevos tratamientos, servicios y productos que completen la promesa de una medicina personalizada y predictiva. En todos los casos, facilitan al paciente el acceso a sus datos y a información que desafía el poder de agencia de la industria y los profesionales… La sanidad es un negocio de información y conocimiento. Principal destino de las inversiones en sistemas de información en sanidad. Fuente: Gartner, Encuesta de CIOs, 2017. Sin embargo, el mismo estudio y otras fuentes han señalado que la falta de inversión en informática y en talento analítico, por una parte, y, por otra, las estructuras y culturas organizativas que impiden la compartición de datos, están actuando como barrera para realizar los beneficios potenciales del uso masivo de los datos en el sector. Algunos países (Dinamarca, Nueva Zelanda, Irlanda, Singapur…) han establecido en los últimos años estrategias de salud electrónica o e-Health, con energía política...

Ciberfeminismo

(Trobareu versió en català més avall) El ciberfeminismo, usualmente asociado al activismo feminista en la red, ha caminado de la mano del desarrollo de Internet y el llamado ciberespacio, para generar nuevos espacios de participación y activismo feminista. El término surge de la fusión de “ciberespacio” y “feminismo” y su aparición, en 1991, es de la mano de Sadie Plant, teórica inglesa, y, en 1992 del grupo de artistas y activistas australianas VNS Matrix. En su principal trabajo sobre el tema, Ceros + Unos, Plant argumenta cómo las mujeres han estado históricamente unidas a la tecnología y que el cero, la nada del código binario, siempre ha sido considerado el “0-tro”, lo femenino. VNS Matrix (leído como VeNuS Matrix) denuncia de manera provocativa los discursos de dominación sexualizantes que controlaban el espacio cibernético (Internet) recién creado y en expansión. Las teorías feministas de la tecnología, que son un conglomerado de reflexiones sociales, filosóficas y políticas sobre la relación género-tecnología han estado influenciadas por las teorías feministas, y cada vez más por la reflexión sobre el sexismo y el androcentrismo, una vez desterrada la supuesta neutralidad de la ciencia, en las innovaciones tecnológicas del siglo XX y XXI. Durante la década de 1990 el ciberfeminismo se expande gracias al auge de las TIC (entonces llamadas “nuevas tecnologías”) y, sobre todo, del impulso de la conocida como tercera ola feminista, y especialmente de la filósofa Donna Haraway y su Manifiesto Cyborg, publicado en 1987, y donde esta autora propone una nueva identidad cyborg que superaría la identidad de género y que es considerada como origen del pensamiento ciberfeminista. El cyborg (cybernetic...

¿Cómo está hoy la enseñanza de la programación en la infancia?

Ya hemos hablado en este blog del aprendizaje de la programación en la infancia. En este artículo vamos a hacer un poco de historia de la enseñanza de la programación en la escuela en España, después daremos una visión general de la situación actual, tanto en España como en Europa, y acabaremos centrándonos en lo que pasa en Cataluña, como botón de muestra de cuál es la realidad. La enseñanza de la programación en las escuelas no es algo nuevo. A mediados de los 80, el proyecto Atenea del gobierno español dotaba a los centros escolares de equipos y programas para introducir la informática en la educación. Entre estos programas estaban los lenguajes de programación Logo y Basic. En aquellos momentos muchas escuelas aprovecharon los equipos y los lenguajes que tenían disponibles para dar clases de programación a sus alumnos. Sin embargo, en los 90 se puso en duda la utilidad de la programación en el aula y en años posteriores se introdujo la ofimática y se dejó de lado la programación. Esta situación se mantuvo así hasta bien entrada la primera década del 2000, cuando la aparición de programas como Scratch (2005) y la popularización de la expresión pensamiento computacional (2006) volvieron a dar valor al aprendizaje de la programación en la escuela. En Europa, la European Schoolnet, una institución compuesta por los 31 ministerios de educación de la Unión Europea, publicó un informe en el 20141 donde puede leerse que la programación formaba parte del currículum de 12 países: Bulgaria, Chipre, República Checa, Dinamarca, Estonia, Grecia, Irlanda, Italia, Lituania, Polonia, Portugal y Reino Unido. La mayoría de estos países incluyen...

KPI y Smart City: el caso de la eficiencia energética

La Smart City, o ciudad inteligente, se puede describir como el paradigma por el cual la ciudad, ciudadanos y diferentes agentes que en ella conviven trabajan con el objetivo de garantizar un desarrollo sostenible, haciendo el mejor uso posible de los recursos disponibles para incrementar la calidad de vida de la ciudadanía. Teniendo en cuenta lo anterior, serán muchos los proyectos llevados a cabo en la Smart City con el fin descrito, de forma que se hace necesario poder evaluar las actividades desarrolladas. Cualquier actividad que no se puede medir no se puede evaluar ni, por tanto, mejorar ni valorar su evolución. Esta máxima será clave para aquellos proyectos o iniciativas desarrolladas en el contexto de las Smart Cities. De este modo, antes incluso de empezar un proyecto para Smart Cities, deberemos definir las métricas que lo evaluarán. Estas nos servirán para poder comparar con otros competidores y productos alternativos, comparar la evolución temporal de nuestro producto (mejoras, uso por parte de ciudadanos/usuarios finales) o el impacto que tiene sobre su ámbito dentro de la Smart City (por ejemplo, ahorro energético, reducción de la contaminación, etc.). Por tanto, será necesario tener claros qué indicadores o métricas hay que recolectar, también decidir cómo presentar estos indicadores y, por último, saber interpretar correctamente estos datos. La gestión eficiente de los recursos de una ciudad es uno de los principales objetivos que persigue el paradigma de la Smart City. Para poder maximizar la eficiencia, primero deben conocerse qué parámetros han de mejorarse y estudiar su posible optimización. Para ello, disponemos de indicadores de tipo Key Performance Indicator (KPI) señalando qué elementos se pueden...