Se trata de SentIAlert, proyecto desarrollado por estudiantes de la USM, que utiliza inteligencia artificial para detectar emociones que son captadas a través del micrófono de un smartphone.
SentIAlert es una aplicación Android diseñada para proteger a personas que se sientan en riesgo de sufrir un asalto o robo durante sus desplazamientos. Este proyecto, desarrollado por estudiantes de Ingeniería Civil Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María, participará en la 32ª versión de la Feria de Software, que se realizará el próximo 15 de noviembre en el Campus San Joaquín de la casa de estudios.
El equipo detrás de esta app, llamado Chungungo Coders, ha diseñado un sistema que destaca por el uso de inteligencia artificial (IA) para detectar emociones en el audio captado por el micrófono del teléfono móvil. «La idea es que mediante la IA, podamos detectar si el usuario está sufriendo un asalto, emitiendo una alerta a las personas agregadas en la aplicación», explica Pablo Marambio, product owner del proyecto.
Esta herramienta permite enviar no solo la ubicación del usuario, sino también un nivel de alerta y, en un futuro, información clave como los contactos de seguridad ciudadana o de carabineros locales. El sistema ofrece una doble verificación: primero, la IA detecta el incidente, y luego un «guardián» revisa la alerta para tomar decisiones sobre los próximos pasos. «El proceso incluye una capa de decisión humana, donde se evalúa si se debe llamar a carabineros o a una ambulancia», agrega Marambio.
Entrenar el sistema
Uno de los mayores retos para el desarrollo de SentIAlert fue la creación de un modelo capaz de diferenciar entre emociones como el miedo o la angustia, esenciales para detectar situaciones de peligro. Ignacio Reveco, encargado de comunicación y marketing del equipo, comenta que «tuvimos que entrenar el sistema con audios reales de situaciones conflictivas, lo que fue complicado por la falta de datos de incidentes de asaltos». Sin embargo, los resultados han sido satisfactorios, alcanzando una precisión del 88% en la detección de casos reales.
El sistema está pensado para personas de todas las edades, aunque durante pruebas en el Laboratorio de Experiencia Usuaria de la USM, se encontraron desafíos con personas mayores en cuanto a la visualización de la interfaz. «Hemos ajustado aspectos como el tamaño de las letras y los colores para asegurar que la aplicación sea accesible para todos», señala Reveco.
El equipo de Chungungo Coders, compuesto por Pablo Marambio (product owner), Ignacio Reveco (comunicación y marketing), Fabián Segura (tech lead), Kiyoshi Shinya (UI/UX designer), Maureen Gavilán (scrum master) y Bastián Soto (AI lead), espera que su aplicación no solo sea útil para usuarios individuales, sino también como una herramienta que las empresas puedan ofrecer a sus empleados como un beneficio de seguridad.
SentIAlert se perfila como una solución innovadora para abordar el creciente problema de la inseguridad en las ciudades, proporcionando una capa adicional de protección durante los trayectos diarios.
