Un equipo de la Universidad de Minnesota desarrolló un sistema de inteligencia artificial que permite a robots submarinos medir el estrés de un buzo en tiempo real, analizando las burbujas que exhala. Esta capacidad innovadora busca detectar agotamiento, hiperventilación o dificultad respiratoria en entornos donde los sensores convencionales suelen fallar.
¿Cómo funciona el sistema de monitoreo de buzos?
El avance se basa en visión robótica y representa la primera vez que esta tecnología se utiliza para estimar la frecuencia respiratoria humana bajo el agua. El sistema observa la frecuencia y el volumen de las burbujas que salen del regulador del buzo. A partir de estas señales visuales, el robot infiere si la respiración se ubica por debajo de lo normal, en un rango normal o por encima de lo esperado, una referencia clave para identificar situaciones de tensión física.
Durante las pruebas de campo, el sistema denominado HREyes permitió al robot informar a su compañero humano sobre el estado de su respiración. La clasificación utilizada por el equipo de investigación distingue tres rangos:
- Por debajo de lo normal: menos de 14 respiraciones por minuto.
- Normal: entre 14 y 20 respiraciones por minuto.
- Por encima de lo normal: más de 20 respiraciones por minuto.
Esta conversión de observaciones visuales a respiraciones por minuto resuelve un problema persistente en el monitoreo médico submarino. Los sensores tradicionales y dispositivos corporales pierden precisión porque los trajes de buceo impiden el contacto necesario para lecturas fiables, y la transmisión inalámbrica de datos bajo el agua es muy limitada. El objetivo es proporcionar a los buzos un compañero robótico de seguridad dedicado, capaz de leer el estrés fisiológico bajo el agua.
Entrenamiento de la IA en diversos entornos
Para entrenar el modelo de inteligencia artificial, los investigadores diseñaron un sistema de "etiquetado difuso". Dado que las imágenes submarinas pueden ser turbias, el equipo clasificó manualmente miles de imágenes y utilizó señales de audio sincronizadas. Los sonidos característicos de las exhalaciones del regulador sirvieron para enseñarle al robot cómo se ve una respiración.
La vigilancia de la respiración es un signo vital estándar en tierra, pero bajo el agua presenta grandes dificultades técnicas y prácticas. Para afrontar este desafío, se reunió un amplio conjunto de registros de audio y video obtenidos en distintos entornos. La recopilación se realizó en el Lago Superior, en Duluth, y en Square Lake, en Stillwater, ambos en Minnesota. También se obtuvieron datos en el Mar Caribe, frente a la costa de Barbados. Esto preparó al vehículo autónomo submarino (AUV) para operar con diferentes temperaturas del agua y distintos niveles de visibilidad.
El siguiente paso en esta investigación será combinar los datos de frecuencia respiratoria con el análisis del movimiento del buzo. Esta integración busca construir un perfil de bienestar más completo para reforzar la seguridad en exploraciones de aguas profundas. El equipo de investigación incluyó a Junaed Sattar, Demetrious Kutzke y Vennela Dupati.
Infobae
