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Wednesday, 23 June 2021 07:15

El investigador Dan Casas recibe una beca ‘Leonardo’

La beca, concedida por la Fundación BBVA, servirá para trabajar en la creación de avatares digitales humanos personalizados a bajo coste.

Raúl García Hémonnet

Dan Casas es un joven investigador de la Escuela Técnica Superior en Ingeniería Informática (ETSII) de la Universidad Rey Juan Carlos que lleva más de 10 años trabajando en el campo de la digitalización.

Ahora, ha recibido una de las 58 becas ‘Leonardo’ que la Fundación BBVA otorga a proyectos innovadores en diferentes campos de la ciencia.

Apoyo y reconocimiento

Para Casas, este hecho significa “un apoyo tanto económico como un reconocimiento de una trayectoria, ya que llevo en este campo casi más de 10 años. Esta ayuda (40.000 euros) servirá para contratar equipo, comprar tecnología, y poder viajar a congresos o a estudios 3D”.

Dan Casas es uno de los 58 investigadores de 9 campos de conocimiento seleccionados por la Fundación BBVA de entre un total de 1.200, “es una alegría y un orgullo. Nosotros siempre echamos propuestas, a veces con más éxito y otas con menos. Es importante siempre persistir. Es la tercera vez que lo intento. A pesar de que es un mundo muy competitivo, a base de insistir, algo se consigue”, explica.

Avatares digitales personalizados para todos los públicos

En concreto, gracias a esta beca Dan Casas va a poder seguir adelante con su trabajo en la línea de investigación ‘Personalización de avatares digitales 3D con aprendizaje automático autosupervisado’

Actualmente, explica, “cuando hablamos de digitalizar humanos, se suele hacer con un escáner 3D o un estudio semiprofesional en el que tengas muchas cámaras. Este avatar digital se puede utilizar en videojuegos y películas. También en la industria de la moda ya que al tener un avatar fidedigno podríamos probarnos ropa virtual”.

El joven investigador de la URJC señala que, “hay otros métodos basados en Inteligencia Artificial (IA). A raíz de ver muchos ejemplos de avatares y fotos, los ordenadores aprenden a generar estos avatares. La IA necesita muchos pares de ejemplos. Cuando el ordenador ha visto miles de imágenes aprende a hacer la tarea”.

Dan Casas está trabajando en un método que permita que estos ordenadores no necesiten tanto ‘entrenamiento’, “el ordenador aprenderá a hacer la tarea sin ver muchos ejemplos. El objetivo es que lo haga con una sola foto. La máquina aprendería a sacar la información 3D de una imagen 2D, probando combinaciones de relieve hasta que encaja con la imagen que conoce”.

El utilizar menos imágenes y datos reduce los tiempos de unos procesos muy costosos. El objetivo de Dan Casas y su equipo es reducir estos costes para universalizar el acceso a unos avatares humanos personalizados.

Esto permitiría, por ejemplo, convertir en algo cotidiano ir al médico con el avatar virtual, probarse ropa, o hablar con los amigos que se encuentran lejos.

A medio plazo, señala Dan Casas, “lo que ocurrirá es que todos tendremos avatares de nosotros mismos porque tiene muchísimas ventajas. Posibilitará una comunicación más inmersiva”. O por ejemplo, en el campo de la Medicina, servirá para preparar una operación y hacer unas “consultas virtuales”, indica este joven investigador, así mismo para la industria de la moda, ya que su equipo también trabaja en la digitalización de telas para conseguir tejidos virtuales más realistas.

Aprender el comportamiento de las masas humanas

En estos momentos, además de en este proyecto, Dan Casas está inmerso en una ambiciosa iniciativa europea de digitalización de personas en eventos masivos. El proyecto, llamado CrowDNA, está dotado con 400.000 euros y forma parte de uno aún máyor, dotado con 4.000.000 de euros.

CrowDNA, en el que participan importantes instituciones y empresas europeas, estudia los comportamientos de las masas humanas con el objetivo de prevenir riesgos y también de diseñar espacios más seguros para la celebración de eventos masivos.