Stuart

Abstract

El equipo de investigadores del CERELA–CONICET [1] enfrenta dos grandes desafíos al intentar integrar sus investigaciones con la tecnología. En primer lugar, se encuentra con la carencia de sistemas tecnológicos que se ajusten específicamente a sus necesidades. En segundo lugar, incluso cuando identifican herramientas tecnológicas adecuadas, su implementación requiere un conocimiento avanzado en áreas especializadas, como conceptos de Inteligencia Artificial, incluyendo redes neuronales. Esta barrera tecnológica dificulta que los investigadores puedan avanzar de manera ágil y eficiente en sus proyectos y experimentos, generando retrasos significativos en los procesos del laboratorio. Oportunidad La oportunidad identificada radica en el diseño y desarrollo de un sistema personalizado que se adapte a las necesidades específicas del equipo de investigadores del CERELA–CONICET [1] . Este sistema permitirá a los investigadores enfocarse exclusivamente en sus experimentaciones y proyectos científicos, eliminando la necesidad de adquirir conocimientos técnicos avanzados o de abordar conceptos complejos como las redes neuronales. Al trasladar el enfoque tecnológico al sistema diseñado, se espera un impacto directo en la agilidad y velocidad de los avances en las investigaciones, optimizando significativamente los procesos y resultados del laboratorio. Solución Tecnológica La solución tecnológica propuesta consiste en el desarrollo de un sistema integral para la detección, seguimiento y análisis automatizado del comportamiento de los sujetos de laboratorio. Este sistema se basa en el procesamiento avanzado de videos y la generación de informes detallados que incluyen un mapa de la trayectoria de los sujetos y parámetros clave de interés, como tiempo de recorrido, distancia recorrida, tiempo en reposo y tiempo interactuando con objetos específicos. El objetivo principal de esta solución es automatizar la obtención de resultados para los investigadores, eliminando la necesidad de los investigadores de utilizar tiempo vital de investigación en adquirir conocimientos técnicos complejos que no competen a su área de conocimiento. De este modo, se busca simplificar los procesos analíticos, agilizar los experimentos y maximizar la eficiencia en la interpretación de datos.