A buen entendedor...

Si te vas a mudar y decides llevarte la vajilla de la abuela, lo normal es que protejas cada pieza con plástico de burbujas. Además, sobre todo si en el traslado hay que recurrir a terceros, seguro que tendrás la precaución de indicar en la propia caja que su contenido es frágil. Un texto corto, un aviso sencillo, que nos puede evitar un disgusto... siempre que quien finalmente porte la caja sepa interpretarlo. En este ejemplo no hay mayor complicación. Basta con saber leer. Pero, ¿qué ocurre cuando hablamos de cargas que viajan miles de kilómetros gracias a una cadena logística cada vez más automatizada? ¿Saben las grúas 'leer' toda la variedad de símbolos que pueden poner los distintos operadores en un mismo container?

Pues podrían aprender. Sólo necesitarían una cámara y el software de AllRead Machine Learning Technologies, una firma que desarrolla tecnología de aprendizaje automático -'deep learning'- para detectar y digitalizar toda la información contenida en esos textos o códigos.

La empresa es lo que en el argot de las 'startup' se conoce como 'spinn-off', igual que las series de televisión creadas a partir de los personajes de otras anteriores. Aplicado a la empresa, el éxito al que se quiere dar continuidad es el de una investigación científica realizada en el ámbito académico. Es decir, crear una empresa que explote comercialmente un desarrollo que de otro modo se quedaría en el laboratorio universitario.

En el caso de Allread, la firma surge en el Centro de Visión por Computador de la Universidad Autónoma de Barcelona, donde tras cinco años de investigación en la interpretación inteligente de la imagen desarrollaron una tecnología especializada en texto. O sea, capaz de leer.

Para lograr la transferencia de esta innovación al mercado, la Universidad presentó el año pasado el software en un programa del Mobile World Capital dedicado a 'emparejar' a investigadores con gestores con experiencia en el lanzamiento de empresas de base tecnológica. De esto modo a los ingenieros Dimosthenis Karatzas, Marcal Rosinyol y Lluis Gomez se les unieron Miguel Silva y Adriaan Landman.

«A la hora de plantearnos el paso de tecnología a producto, lo primero que vimos fue la cantidad de posibilidades que tiene el desarrollo, que se puede emplear para 'traducir' letreros y ayudar por ejemplo a las personas invidentes a interpretar mejor su entorno; pero también para leer logos, códigos de barras, matrículas, contadores de luz... Se pueden hacer un montón de soluciones a medida, pero como 'startup' teníamos que buscar la escalabilidad. Al final, buscamos cuál sería el problema más relevante que se podría solucionar con esta tecnología y nos centramos en la cantidad de texto que aún existe en las cadenas de suministro, en la logística», explica Landman.

«Grabado, pintado, escrito, en pegatinas, en etiquetas... En la logística hay texto por partes y estos símbolos representan una información de valor que se necesita extraer para controlar la trazabilidad de un envío», subraya Rosinyol, uno de los ingenieros responsables de la investigación. El software de Allread se incorpora a las cámaras (fijas o móviles) que los operadores ya tienen en sus instalaciones para buscar en cada imagen esos símbolos e interpretarlos.

No importa que el texto o la matrícula estén embarrados, torcidos o colocados en un mal ángulo, el sistema es capaz de leerlos gracias a la inteligencia artificial. Es decir, emplea unas redes neuronales que imitan el funcionamiento del cerebro humano y, a fuerza de tratar antes miles y miles de imágenes, consigue realizar deducciones donde no haya una legibilidad total.

«Hay otras soluciones capaces de interpretar símbolos pero sólo funcionan en entornos controlados, como un documento. En cambio, una plataforma logística a la que llegan miles de containers de un montón de destinos no es precisamente un entorno controlado, de modo que este software, que no requiere de la compra de nuevo material ni grandes inversiones, responde a la necesidad de los operadores de identificar todas y cada una de las cargas», señalan.

«Un nivel de certeza del 95% puede parecer muy bueno, pero implica que hay personas trabajando para localizar el otro 5% de los envíos y esas ineficiencias cuestan mucho», resume Miguel Silva, que junto al resto de promotores de la firma presentarán su tecnología los próximos días 20 y 21 a la quinta edición de B-Venture. Este evento, convertido ya en el mayor foro de emprendimiento del norte de España, está organizado por EL CORREO con el patrocinio del Departamento de Desarrollo Económico, Sostenibilidad y Medio Ambiente del Gobierno vasco, la agencia de desarrollo SPRI, la Diputación foral de Bizkaia y el Ayuntamiento de Bilbao, y la colaboración del Puerto de Bilbao, BStartup de Banco Sabadell, BBK, Laboral Kutxa, CaixaBank y la Universidad de Deusto.

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