wesstlab.dii.uchile.cl Open in urlscan Pro
200.9.100.72  Public Scan

Form analysis
1 forms found in the DOM

Name: sentMessage —

<form name="sentMessage" id="contactForm" novalidate="">
  <div class="control-group">
    <div class="form-group floating-label-form-group controls">
      <label for="name" class="sr-only control-label">Tu nombre</label>
      <input type="text" class="form-control input-lg" placeholder="Tu nombre" id="name" required="" data-validation-required-message="Please enter name">
      <span class="help-block text-danger"></span>
    </div>
  </div>
  <div class="control-group">
    <div class="form-group floating-label-form-group controls">
      <label for="email" class="sr-only control-label">Tu correo electrónico</label>
      <input type="email" class="form-control input-lg" placeholder="Tu correo" id="email" required="" data-validation-required-message="Please enter email">
      <span class="help-block text-danger"></span>
    </div>
  </div>
  <div class="control-group">
    <div class="form-group floating-label-form-group controls">
      <label for="phone" class="sr-only control-label">Tu teléfono</label>
      <input type="tel" class="form-control input-lg" placeholder="Tu teléfono" id="phone" required="" data-validation-required-message="Please enter phone number">
      <span class="help-block text-danger"></span>
    </div>
  </div>
  <div class="control-group">
    <div class="form-group floating-label-form-group controls">
      <label for="message" class="sr-only control-label">Mensaje</label>
      <textarea rows="2" class="form-control input-lg" placeholder="Mensaje" id="message" required="" data-validation-required-message="Please enter a message." aria-invalid="false"></textarea>
      <span class="help-block text-danger"></span>
    </div>
  </div>
  <div id="success"></div>
  <button type="submit" class="btn btn-primary btn-lg">Enviar</button>
</form>

Text Content

WeSST Lab
   
 * 
 * WeSST Lab
 * Proyectos
 * Equipo
 * Contáctanos
 * Idioma
   Inglés


WEB SCIENCE & SMART TECHNOLOGIES LAB

 * Quienes somos
 * Contáctanos




WESST LAB

Nace en el año 2015 de la alianza del Instituto de Sistemas Complejos de
Ingeniería (ISCI) y el Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad
de Chile. El foco del laboratorio es generar conocimiento para la investigación
y aplicación de nuevas tecnologías en el país.



BIOSENSORES

Los biosesores permiten obtener información de las personas, para poder
procesarla y poder entender el estado y/o el contexto en el que se encuentra.

MODELOS ADAPTATIVOS

Los modelos adaptativos permiten ir mejorando la información que se obtiene de
ellos a través de cambios producidos por la nueva información que se va
generando.

CARGA COGNITIVA

La carga cognitiva es la cantidad de recursos mentales que requiere la
realización de una tarea, a través de su medición se puede reconocer en qué
momentos una persona está más saturada.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La IA estudia la creación de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos
por sí solos, lo que se puede lograr a través de la programación de sus
comportamientos.


PROYECTOS

REVISA LOS PROYECTOS ACTUALES DEL LABORATORIO.

MONITOREO REMOTO DE BEBÉS
MEDICIÓN DE FATIGA EN TRABAJADORES
MEDICIÓN DE CARGA COGNITIVA


MONITOREO REMOTO DE BEBÉS

--------------------------------------------------------------------------------

Sin duda la principal preocupación de los padres es el bienestar de su recién
nacido, y esto no cambia a medida que el bebé crece. Además, existe la
preocupación sobre los cuidados que se les da a su hijo cuando ellos no están en
casa. Esta preocupación es la necesidad que abordamos en este proyecto.

Con el monitoreo remoto para bebés buscamos mediante una aplicación web entregar
a cada instante información sobre la salud del bebé a sus padres. Mediante
herramientas de Inteligencia Artificial se determina si el bebé está siendo
víctima de zamarreos, se ha caído, tiene fiebre o está presentando alguna
anomalía respiratoria.

En el laboratorio se ha desarrollado el dispositivo (un brazalete) que mide
señales fisiológicas del bebé como temperatura y saturación de oxígeno y que
incluye sensores inerciales para detectar movimientos bruscos o perjudiciales
para el bebé.

El prototipo del dispositivo y de la aplicación para Smartphone ya están
disponibles para realizar pruebas de laboratorio para desarrollar la
inteligencia artificial del sistema capaz de detectar zamarreos y caídas.
También se está trabajando en la detección de apneas y otras anomalías
respiratorias relevantes.

Con esto los padres podrán estar enterados en todo tiempo y consultar el estado
de salud de su bebé. También impedirá, dado que se conoce la existencia del
monitoreo, que sea expuesto a maltratos físicos de terceros.

CERRAR


MEDICIÓN DE FATIGA EN TRABAJADORES


(SUSESO)

--------------------------------------------------------------------------------

La fatiga laboral es mundialmente reconocida como una de las causas principales
de accidentes del trabajo en la industria moderna. Ésta genera daños humanos y
pérdidas económicas, y Chile no es ajeno a esto. Estudios comparan los efectos
de los estados de fatiga y somnolencia en el trabajo a los estados estado de
ebriedad, y en ninguna faena productiva se permitirían a un trabajador ebrio
trabajar.

Para atacar esta problemática estamos utilizando Internet de las cosas e
Inteligencia Artificial para encontrar patrones asociados a las señales
psico-fisiológicas de los trabajadores que nos permitan caracterizar la fatiga
física y mental.

Para ello, la Superintendencia de Seguridad Social (SUSESO) nos ha adjudicado
fondos para proyectos de investigación e innovación en prevención de accidentes
del trabajo y enfermedades profesionales. Además, contamos con el apoyo de la
IST para llevar a cabo este proyecto.

Tomando datos remotamente de señales psico-fisiológicas como: ondas cerebrales
(EEG), ondas cardíacas (ECG), pulso-oximetría, conductividad eléctrica de la
piel (GSR) entre otros, es posible predecir, gracias a herramientas de machine
learning y a los sensores incorporados en la vestimenta del trabajador (wearable
sensors), los niveles de fatiga física y mental de la persona.

En la práctica, la Inteligencia Artificial permitirá en tiempo real detectar de
forma objetiva cuándo un trabajador ya no es apto para realizar alguna tarea,
especialmente las peligrosas y que requieran un alto grado de concentración. De
manera automática levantará una alarma al supervisor quien tomará las medidas
necesarias, tal vez con un relevo del trabajador fatigado, para evitar
incidentes en el área de trabajo. Así se evitarán los accidentes y las
fatalidades en el trabajo y las pérdidas económicas que significa eso para la
industria.



CERRAR


MEDICIÓN DE CARGA COGNITIVA

--------------------------------------------------------------------------------

La carga cognitiva es la cantidad de recursos mentales que requiere la
realización de cierta tarea. Cada persona tiene una carga cognitiva limitada y,
por tanto, llega el momento en que dichos recursos se acaban si existe una sobre
demanda como, por ejemplo, cuando se intenta realizar varias tareas a la vez.

El modelo de recursos múltiples de Wickens, ampliamente aceptado, plantea la
posibilidad de interferencias entre tareas que demanden recursos del mismo tipo
(visual, auditivo, verbal, etc). Dicha interferencia y la sobrecarga mental,
antes mencionada disminuyen la eficiencia en la ejecución de las tareas, provoca
estrés y frustración y reduce la capacidad de tomar buenas decisiones y de
resolver problemas.

Por lo tanto, a través de la medición de la carga cognitiva se puede reconocer
en qué momentos una persona está más saturada mentalmente y tomar decisiones
inteligentes para proveerle servicios oportunos en el momento adecuado.

En nuestro laboratorio se ha estudiado la carga cognitiva principalmente en 2
ámbitos: el ambiente móvil (smartphones) y ambiente web.

Como se mencionaba, tenemos una cantidad limitada de recursos cognitivos a
nuestra disposición en un mundo que nos bombardea constantemente con un mar de
información. En particular, cada vez es más común el uso a cada instante de
nuestro Smartphone. Por ello, resulta un desafío para la inteligencia
computacional determinar cuál es el mejor momento para entregar nueva
información sin causar una sobrecarga mental en el usuario. Parte de este
desafío está en la medición objetiva y a tiempo real de la carga mental.

Existe evidencia empírica sobre la correlación que hay entre señales
psico-fisiológicas y la carga cognitiva de una persona. En nuestro laboratorio
se ha medido de manera objetiva mediante las señales psico-fisiológicas la carga
cogntiva en ambientes móviles.

Utilizando sensores como Electrocardiógrafo (ECG), pulso-oxímetro, de
temperatura y Eye Tracker se evaluó la carga mental para distintas tareas dadas
a una persona utilizando un Smartphone como: escribir un correo o contestar un
mensaje a través del Smartphone mientras se camina y/o se escucha música; y así
determinar cuándo la persona demanda más recursos mentales.

Dentro de los principales resultados están que efectivamente es posible
determinar el nivel de carga mental de una persona mediante señales
psico-fisiológicas y que en particular el ritmo cardíaco y la saturación de
oxígeno medidas con el pulso-oxímetro son muy buenos indicadores de esto.

Mediante herramientas de Inteligencia Artificial se logra un nivel de acierto de
predicción de niveles cognitivos usando estas mismas señales por sobre el 80%.

Por otro lado, en ambientes web también se estudió la carga cognitiva. Para un
sitio web ficticio se evaluó la carga mental mediante los sensores: de
temperatura, de conductividad eléctrica de la piel, ECG, de pulso y de ondas
cerebrales (EEG) para distintos usuarios mientras navegaban libremente por la
página web.

Dentro de los resultados se determinó que efectivamente es posible medir la
carga mental de los usuarios mientras navegan por un sitio web, que esta varía a
medida que navegan y que en particular baja en el intertanto que pasan de un
elemento web (como una noticia) a otro elemento web (como un anuncio
publicitario). Además, se observó que el principal sensor para predecir los
niveles de carga cognitiva es el EEG, con un 88,8% de acierto.

La utilidad de estas investigaciones sobre el uso y saturación de la carga
cognitiva apuntan al futuro de la Inteligencia Artificial, lo que es conocido
como “computación ubicua” que es la integración natural de las tecnologías en el
diario vivir sin que estas interfieran de manera molesta en las actividades del
usuario.

CERRAR





PRENSA


INGENIO - 13 C






RADIO DUNA






RADIO PAULA




LA NACIÓN




NUESTRA MISIÓN


SER CREATIVOS

PENSAR DIFERENTE

CONECTAR PERSONAS Y TECNOLOGÍA

COMPARTIR CONOCIMIENTO


EQUIPO


ÁNGEL JIMÉNEZ

   
 * 

Jefe Laboratorio

JORGE GAETE

   
 * 

Ingeniero de software

HERNÁN LIRA

   
 * 

Ingeniero de Datos

JOSÉ CÁCERES

   
 * 

Ingeniero Eléctrico

CRISTIAN RETAMAL

   
 * 

Ingeniero de datos

FELIPE MIRANDA

 * 

Ingeniero de datos

PABLO MOSCOSO

   
 * 

Tesista Postgrado

CAMILO VILLAR

   
 * 

Tesista Postgrado

FRANCISCO DÍAZ

   
 * 

Tesista Postgrado

IGNACIO VARGAS

 * 

Tesista Postgrado

VÍCTOR BUGUEÑO

 * 

Memorista Pregrado

JAVIER FUENTES

   
 * 

Titulado


CONTÁCTANOS

Puedes contactarnos a través de la página web o a través de nuestro teléfono o
correo electrónico. Si tienes alguna sugerencia o te interesa trabajar con
nosotros contáctanos.


(+56) 2456-7890

WESSTLAB@GMAIL.COM
AV. BEAUCHEF 851, 5TO PISO, SANTIAGO, CHILE


ENVIANOS UN MENSAJE

Tu nombre
Tu correo electrónico
Tu teléfono
Mensaje

Enviar

 * 
 * 
 * 
   

Copyright © WeSST Lab 2017