El propósito del evento es conocer el uso y aplicación de las herramientas de Google para ML (Machine Learning), en particular TensorFlow, Colab, MLKit y Android, para detectar y analizar la posición del cuerpo humano durante la realización de ejercicios utilizando un dispositivo móvil.
La charla estará a cargo del bioingeniero graduado de la Facultad de Ingeniería, Matías Molinas. Será el jueves 6 de mayo de 16:30 a 18:00 y se desarrollará en modalidad virtual.
Para participar se debe completar el formulario de inscripción disponible en
este link.
El encuentro se realizará en la siguiente
sala de Google Meet.
En la charla se hará una introducción a la librería de Machine Learning Tensorflow, que se puede utilizar desde Colab, una herramienta web que permite acceder a los recursos de un servidor con una GPU, lo que permite contar con un ambiente de desarrollo para soluciones de Machine Learning en forma gratuita.
En la actividad se dará una introducción a las arquitecturas CPM y Hourglass, que permiten detectar la pose humana. Luego se verá cómo se mejoran estos enfoques utilizando la arquitectura BlazePose y cómo esta incluida el ML-Kit de Google que permite ejecutarla en un dispositivo Android.
Como último paso, se realizará un taller sobre la utilización de TensorFlow para crear un modelo capaz de utilizar la detección de pose para realizar el seguimiento de un ejercicio de rehabilitación.
Sobre el disertanteMatias Molinas estudió Bioingeniería en la Facultad de Ingneiería de la UNER. Trabajó para la empresa Soteica, donde participó de los desarrollos de LT Web Medic y LT Net Analyzer; para Technysis, Siemens y Software Santa Fe, una empresa incubada en el PTLC. Creó el GTUG, grupo de usuarios de tecnologías de Google (más tarde GDG). Comenzó a trabajar también en un proyecto spin-off para planificación y guía utilizando herramientas inteligentes para la Universidad de Nebraska (UNMC).
Fue elegido como el primer Google Expert de América Latina para las tecnologías de YouTube. Y más tarde para Android. Trabaja en el Proyecto ARA para Google a través de Globant y para Google Cloud a través de Globant. También en JustMotion, una start-up que desarrolló una aplicación de ejercicios de rehabilitación para dispositivos móviles y sensores vestibles.
Fuente:
Facultad de Ingeniería - UNERActualmente trabaja como responsable de Machine Learning para APN Health, aplicando esta tecnología a soluciones de mapeo 3D en electrofisiología.
