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Xalapa.- El estudiante del Doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco,Obed Campos Solano, presentó un modelo para detectar asaltos con violencia, durante el Seminario de Computación organizado por Código IA.
Dicho grupo lo conforman alumnos, egresados y académicos del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana (UV), así como de otras instituciones.
El ponente explicó que su proyecto de investigación de tesis de doctorado tiene como objetivo principal desarrollar un modelo que pueda ser utilizado en dispositivos de vigilancia y teléfonos celulares, que mediante el análisis de señales de audio pueda identificar características importantes y relevantes presentes en un asalto.
De acuerdo con informes del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi) de 2019, el 37.8 por ciento de la población en el País reportó ser víctima de algún tipo de asalto, siendo el robo en la calle y/o transporte público el rubro con mayores incidencias.
Explicó que el plan consta de tres etapas: desarrollo del modelo dinámico, reconocimiento de palabras y análisis de sentimiento; por el momento está en la primera, “la idea es proponer un modelo difuso dinámico que analiza una señal de audio mediante el uso de una aplicación de teléfono inteligente o adoptar un dispositivo a las cámaras del servicio público para dar el aviso al C5, unidad encargada de la seguridad”.
