Visión Egocéntrica: Enseñando a la IA a entender nuestras tareas diarias
El deterioro cognitivo rara vez comienza con una gran pérdida de memoria, sus primeros indicios suelen esconderse en cómo ejecutamos tareas cotidianas que damos por sentadas, como prepararnos el desayuno. Sin embargo, su detección en el entorno doméstico es compleja: las evaluaciones clínicas tradicionales carecen de la naturalidad del día a día, y las cámaras de monitoreo estáticas presentan limitaciones de oclusión y privacidad. Para superar estas barreras, este trabajo presenta un marco de investigación que combina Visión Egocéntrica (perspectiva en primera persona) e Inteligencia Artificial para decodificar el comportamiento humano.
En su primera fase, el proyecto adaptó un modelo de detección visual para identificar objetos cotidianos de manera robusta, superando las oclusiones manuales severas propias de las gafas inteligentes. Una vez resuelto el contexto espacial, la investigación actual se enfoca en la detección de manos y su integración con los affordances (interacciones funcionales de los objetos). A partir de la combinación de estos elementos, el objetivo es lograr detectar y modelar tareas complejas mediante el análisis de sus pasos consecutivos. Computarizar la secuencialidad de estas acciones cotidianas sentará las bases para que, en el futuro, los sistemas de asistencia puedan identificar desviaciones en las rutinas y facilitar evaluaciones médicas tempranas y no invasivas.
Resumen curricular
Ingeniero Civil en Informática, graduado de la Universidad de Chile, donde también obtuvo un Magíster en Ciencias de la Computación. Actualmente cursa sus estudios de doctorado en la Universidad de Castilla-La Mancha en España. Su investigación se centra en la detección temprana del Deterioro Cognitivo Leve mediante el análisis computacional de Actividades de la Vida Diaria. Su trabajo actual utiliza dispositivos usables, específicamente gafas inteligentes y visión egocéntrica, para modelar las interacciones mano-objeto y la secuencialidad de las tareas diarias. Sus principales intereses de investigación incluyen el Machine Learning, la Interacción Humano-Computadora y la Computación Ubicua.
NOTA. Todos los seminarios se graban y están a tu disposición en el Canal de YouTube del Departamento, consúltalos:
https://www.youtube.com/channel/UCwZp9bGRHC1FT5lof7kuLJg/playlists
Lugar: Auditorio Depto. Ciencias de la Computación y en línea Join Zoom Meeting https://us02web.zoom.us/j/81488375706?pwd=CqGfohJxsaK3NzbqCTcG6wmuhWVgXk.1
Fecha: 19-06-2026
Hora: 12:00 pm
