El equipo formado por dos estudiantes del grado y Máster en Ingeniería Informática de la Universidad de Cantabria (UC) y uno del Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación, Adrián Herrera, Andrés Heredia y Adrián Monge, respectivamente, ha resultado tercer clasificado en la VIII edición del concurso internacional Atos IT Challenge 2019, con el proyecto 'binSight' dedicado a las tecnologías de Inteligencia Artificial (Machine Learning) y aprendizaje automático como soporte al desarrollo sostenible.
Según ha informado la UC, más de 100 equipos procedentes de todo el mundo se han presentado a este concurso, que en su VIII edición ha estado dedicado al Machine Learning y la sostenibilidad, y en el que el primer puesto ha sido para el equipo de la Technische Universität Berlin (Alemania), 'Farmero', y el segundo para Sunubus (Weego)', de la Ecole Supérieure Polytechnique de Dakar (Senegal).
El proyecto 'binSight' consiste en la creación de una aplicación web con el objetivo de minimizar el desperdicio de alimentos en los comedores escolares. Para conseguirlo, se han utilizado técnicas de Machine Learning, lo que permite encontrar patrones dentro de los usuarios que tienen carácter recurrente.
Para ello, han desarrollado un prototipo que tomaría imágenes de las bandejas de los usuarios para, de esta forma, poder calcular los porcentajes de restos de comida en los platos que permitiría ofrecer datos al comedor sobre la cantidad de desperdicio que se va a producir durante ese día y así predecir el desperdicio estimado en las siguientes jornadas.
Por su parte, el equipo de la Technische Universität Berlin (Alemania), 'Farmero', fue proclamado vencedor con un proyecto que desarrolla una aplicación que ofrece evaluaciones de riesgo de enfermedades con algoritmos de detección de enfermedades de vanguardia aplicados en imágenes satelitales de infrarrojos proporcionadas gratuitamente por la Agencia Espacial Europea. De esta forma, ayuda a los agricultores a reducir al mínimo la cantidad de fertilizantes y pesticidas que realmente necesitan.
El segundo clasificado 'Sunubus (Weego)' ha presentado una aplicación predictiva de localización de autobuses basada en datos de colaboración colectiva y técnicas de Maching Learning para brindar a sus usuarios una localización precisa de autobuses y tiempos de viaje.
El equipo ganador recibirá 10.000 euros para llevar su aplicación al mercado y los dos finalistas, 5.000 y 3.000 euros, respectivamente. Asimismo, el comité organizador de IT Challenge ofrecerá a todos los miembros del equipo ganador y a los dos equipos finalistas la posibilidad de colaborar en IT Challenge-fast track para trabajar dentro de Atos en áreas temáticas relacionadas con sus proyectos.
