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Spin Off HuMath, Working for Humans, thinking from science

Soluciones basadas en la ciencia para la evolución del ser humano, a partir de la comprensión y monitoreo automático de sus variables.

La Spin Off HuMath tiene sus inicios en el Departamento de Ciencias Matemáticas de la Universidad, en el 2011, cuando la profesora Olga Lucía Quintero ingresa la Universidad, siendo docente de pregrado y dirigiendo el Grupo de Investigación en Modelado Matemático, que tiene como especialidades el modelado matemático, la estimación de estados y parámetros, la inteligencia artificial, el aprendizaje de máquina y la asimilación de datos.

Desde allí, se han formado estudiantes de pregrado, maestría y doctorado en varios programas, mediante los cuales se han desarrollado diversas tecnologías que permiten abordar problemas complejos que nacen en diversas áreas del conocimiento (biología, biomedicina, economía, geofísica) con rigor matemático y visión sistémica e integral en pro de la comunidad y la evolución del ser humano.

De esta forma se empiezan a gestar proyectos relacionados con biomedicina, rehabilitación, reconocimiento de emociones y predicción de dinámicas humanas para la identificación y entendimiento de las mismas.

Posteriormente, gracias a la vinculación de Christian Andrés Diaz León, Doctor en Ingeniería de la Universidad EAFIT, con  una larga trayectoria en  proyectos para la simulación de procedimiento médicos y Coordinador  de la Alianza Simdesign entre las Universidades EAFIT, CES y el Hospital Pablo Tobón Uribe para el desarrollo de tecnologías en el sector salud,  se incorporan a la spin off, aportando con sus conocimientos en la consolidación de nuevas tecnologías en sensórica y ambientes virtuales inmersivos para dinamizar el portafolio de tecnologías y de aplicaciones.  


¿Para qué sirve?

HuMath ofrece servicios y productos desarrollados con base en sistemas embebidos de hardware y software y sistemas ciber-físicos para:

  • Comprensión y monitoreo automático de dinámicas humanas (comportamientos, estados emocionales, movimientos) a partir de señales fisiológicas, que se adapten a las necesidades de cada usuario final y que faciliten la toma de decisiones en los contextos de aplicación.
  • Modificación y adaptación de dinámicas humanas como las funciones motoras de los miembros superiores e inferiores, a partir de sistemas interactivos y tecnologías inmersivas, que se adapten a las necesidades de cada usuario final y a bajos costos.
  • El desarrollo de modelos matemáticos de inteligencia artificial para análisis de grandes cantidades de información que permitan mejorar de cualquier forma la calidad de vida.

Tecnologías y Desarrollos

Estas son las tecnologías con las que se pueden impactar diferentes tipos de usuarios a través de los sistemas embebidos:

  • Suite de extracción de características faciales y reconocimiento de emociones.
  • Suite para el reconocimiento de emociones basado en señales electroencefalográficas (EEG) y voz
  • Sensórica
  • Sistema de control adaptativo
  • Ambientes inmersivos

Estas tecnologías por si solas o integradas tienen aplicación a diversos públicos y necesidades. A continuación, una descripción de las aplicaciones:

  • Monitoreo y seguimiento de pacientes en estado crítico
  • Monitoreo y seguimiento de la primera primera infancia
  • Monitoreo y seguimiento del adulto mayor
  • Ambientes inmersivos para rehabilitación
  • Monitoreo y seguimiento de condiciones de salud y seguridad en el trabajo
  • Monitoreo y seguimiento de clima laboral.
  • Monitoreo y seguimiento de variables emocionales / Telepsicología / Psicología
  • (Monitoreo y seguimiento de variables fisiológicas) / Teleasistencia en salud


Más específico...

Así funcionan las tecnologías:

Suite de extracción de características faciales y reconocimiento de emociones por video

Software de extracción de características faciales y reconocimiento de emociones en video (puede ser ingresado directamente por una cámara web o un archivo de video), que comprende desde el reconocimiento facial, la segmentación de características faciales, la aplicación de kernels de procesamiento de imagen, extracción de características y clasificación para entregar diversos tipos de reportes sobre el estado emocional de los sujetos en el video.

El software es modular, compacto, adaptable, reutilizable, actualizable y mantenible. Las etapas de preprocesamiento (kernels) del software pueden ser reutilizadas fácilmente para otros tipos de problemas, algunos ejemplos podrían ser monitoreo de atención, reconocimiento de personas, entre otros.


Suite para el reconocimiento de emociones basado en señales electroencefalográficas (EEG) y voz

Software que contempla un esquema de adquisición, procesamiento y análisis on-premise. Adicionalmente, esta suite ccomprende diferentes módulos en la nube basados en esquemas MLaaS (Machine Learning as a Service) permitiendo transformar el producto a un esquema de servicio de reconocimiento de emociones escalable.


Sensórica

Dispositivo con sensores, que puede medir ángulos de flexión de los dedos de la mano y transmitir sus salidas de forma inalámbrica en tiempo real. Este dispositivo tiene diferentes aplicaciones como lo es realidad virtual en sus diferentes formas, rehabilitación y recolección de información de uso de la mano y del cuerpo humano en general.

 

Sistema de control adaptativo

El sistema de control desarrollado permite la realización de tareas previamente establecidas, en este caso la tarea es hacer el movimiento de flexión/extensión de la mano. Adicionalmente, el sistema de control es adaptable, lo cual permite que el dispositivo robótico pueda acoplarse a cualquier usuario, al igual que escalarse a cualquier miembro y así realice las tareas establecidas. Este sistema de control logra reducir costos en el estudio de cada paciente pues es un algoritmo que con los parámetros necesarios sirve en cualquier usuario.

Estas dos tecnologías integradas consisten en sensores que sean adaptables a las condiciones requeridas por el usuario y que con la ayuda de modelos matemáticos cinemáticos y dinámicos (mejorados con técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje de máquina) y diseño de sistemas de control robóticos, podrán ser integrados por ejemplo en prótesis avanzadas de impresión 3D y exoesqueletos de rehabilitación.


Ambientes inmersivos 

El sistema completo tiene lugar cuando por medio de tecnologías inalámbricas (IoT) son conectados a sistemas inmersivos (normalmente juegos de rehabilitación en realidad virtual) que logren no solo el compromiso y el gusto de estas tecnologías, sino que les permitan a profesionales cuantificar el progreso de procesos como el de rehabilitación de manera remota.


Regístro de propiedad intelectual

  • Kernels de procesamiento para la extracción de características faciales en aplicaciones con redes profundas. Autores: Olga Lucía Quintero y David Restrepo. Septiembre 09 de 2019, según certificado de registro No. 13-75-266. 

  • Sistema de Control Adaptativo para Dispositivo Robótico para Rehabilitación de Miembro Superior. Autores: Yarlin Andrea Ortiz Toro y Olga Lucía Quintero Montoya. Septiembre 09 del 2019, según certificado de registro No. 13-75-265. 

  • Se encuentran en proceso de registro de software la suite de emociones EMOEEG, que comprende: obtención de señales planas de los electroencefalogramas (EEG), reconocimiento de emociones en señales EEG de múltiples canales y adquirir señales de dispositivos inalámbricos de actividad electrotérmica EDA, video, voz y temperatura.


Grupo de investigación

Grupo de investigación en modelado matemático (GRIMMAT)

Este grupo de investigación formula, desarrolla, determina, analiza y describe problemas y sistemas con posibilidades de ser modelados matemáticamente, o estudiados mediante la simulación.

Además, halla condiciones sobre las variables aleatorias que permitan obtener configuraciones óptimas de sistemas y aproximaciones para los índices de su evaluación.

Gracias a la formación académica y a la experiencia empresarial de sus integrantes, el Grupo está capacitado para generar soluciones en los sectores público y privado, en especial en métodos estadísticos, dinámica de sistemas, ecuaciones diferenciales estocásticas, econometría, estimación bayesiana, inteligencia artificial, y sistemas de control.

Sus áreas de aplicación son, entre otras, el modelado ambiental y relacionado con la salud, vehículos aéreos, mercados de sectores estratégicos, modelos de descripción y predicción de fenómenos.


Grupo de investigación en Comunicación y Estudios Culturales

El grupo de investigación en Comunicación y Estudios Culturales de la Universidad EAFIT fue creado en 1998 con el propósito de realizar investigaciones en torno a las transformaciones culturales, estéticas y audiovisuales producidas bajo el impacto de la globalización y los procesos de modernidad en Colombia y América Latina.

Hasta 2013 el grupo se denominó Estudios Culturales a secas; a partir de agosto de ese año, con el ingreso de nuevos integrantes al grupo, se incluyeron los estudios de las culturas mediáticas, las narrativas transmedia, la creación periodística y los usos sociales de las tecnologías, lo que implicó la inclusión de nuevos enfoques teóricos y metodológicos que desde entonces vienen combinando lo cultural y lo narrativo con las dimensiones éticas, estéticas y políticas de las tecnologías de información y comunicación. Por esta razón, el grupo pasó de denominarse Comunicación y Estudios Culturales.


Nuestros investigadores

Olga Lucía Quintero Montoya

Doctorado Ingeniería de Sistema de Control, Universidad Nacional de San Juan. Ingeniería Electrónica, Universidad San Francisco de Quito e Ingeniería de Control, Universidad Nacional de Colombia.  Docente del Departamento de Ciencias Matemáticas.


Christian Andrés Díaz León 

Doctorado en Ingeniería, Universidad EAFIT, Maestría en Ingeniería en Énfasis en Informática, Universidad EAFIT e Ingeniero Biomédico y director de la Spin Off SimDesign y Docente del Departamento de Comunicación Social.


Melissa Alejandra Acosta Vélez

Ingeniería Física. Estudiante 9 semestre. Universidad EAFIT


Yarlin Andrea Ortiz Toro

Ingeniera Física. Universidad EAFIT. 2018


David Restrepo Rivera

Ingeniero Físico. Universidad EAFIT. 2020