La Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico (UNAM) desarroll\u00f3 \u201cRegresa\u201d, un proyecto de inteligencia artificial (IA) dise\u00f1ado para apoyar la b\u00fasqueda de ni\u00f1as, ni\u00f1os y adolescentes desaparecidos en M\u00e9xico.<\/p>\n
La herramienta desarrollada durante m\u00e1s de una d\u00e9cada, utiliza modelos 3D y algoritmos entrenados con datos antropol\u00f3gicos de poblaci\u00f3n mexicana para generar im\u00e1genes faciales que permitan identificar a menores desaparecidos, incluso tras a\u00f1os de haber sido vistos por \u00faltima vez. Desde 2015 m\u00e1s de 53 mil menores<\/b> han sido reportados como desaparecidos y al menos 10 mil<\/b> de ellos a\u00fan no han sido localizados, seg\u00fan cifras proporcionadas por la propia UNAM.<\/p>\n
El proyecto es liderado por la doctora Ana Itzel Ju\u00e1rez Mart\u00edn<\/b>, del Centro de Estudios Antropol\u00f3gicos de la Facultad de Ciencias Pol\u00edticas y Sociales (FCPyS) y a<\/b> diferencia de otros sistemas de reconocimiento facial, \u201cRegresa\u201d es entrenado exclusivamente con im\u00e1genes de rostros.<\/b><\/p>\n
\u201cLos protocolos de b\u00fasqueda se basan en la \u00faltima foto disponible, pero el rostro infantil cambia con rapidez. Nuestra tecnolog\u00eda ayuda a actualizar esa imagen con criterios realistas\u201d<\/em>, explic\u00f3\u00a0 <\/span>la doctora Ju\u00e1rez Mart\u00edn.<\/b><\/b><\/p>\n La tecnolog\u00eda de este proyecto\u00a0 permite tanto progresar como regresar<\/b> la edad facial puede predecir c\u00f3mo lucir\u00eda hoy un ni\u00f1o desaparecido hace a\u00f1os, o bien, c\u00f3mo se habr\u00eda visto alguien en su infancia si se sospecha que pudo haber sido sustra\u00eddo cuando era menor.<\/p>\n El desarrollo de \u201cRegresa\u201d implic\u00f3 un proceso riguroso, que va desde el an\u00e1lisis manual de rasgos faciales individuales<\/b>, la identificaci\u00f3n de puntos de referencia \u00f3sea<\/b>, construcci\u00f3n de modelos tridimensionales<\/b>, y\u00a0 <\/span>entrenamiento del algoritmo<\/b> con patrones de crecimiento facial. Todo este procedimiento permite que la herramienta genere \u201cresultados cient\u00edficamente robustos, capaces de integrarse a las labores de b\u00fasqueda e identificaci\u00f3n con mayor precisi\u00f3n que los m\u00e9todos tradicionales\u201d,<\/i> seg\u00fan detalla el equipo del proyecto.<\/p>\n Durante 2022 \u201cRegresa\u201d fue seleccionada por la Alianza UNAM-Huawei<\/b> como una de las propuestas tecnol\u00f3gicas con mayor potencial para resolver problem\u00e1ticas sociales. Este respaldo le permiti\u00f3 fortalecerse con recursos, mentor\u00edas e incluso con un modelo de participaci\u00f3n voluntaria que es clave en su crecimiento.<\/p>\n Uno de los grandes diferenciadores de \u201cRegresa\u201d es su banco de im\u00e1genes<\/b>, \u00fanico en el pa\u00eds, que ha sido alimentado por voluntarios<\/b> que han aportado fotos personales tomadas en distintas etapas de su vida. Hasta el momento, 75 personas<\/b> han participado bajo estrictos protocolos de confidencialidad y consentimiento informado.<\/p>\n Asimismo, la UNAM lanz\u00f3 un llamado abierto a la sociedad para continuar fortaleciendo esta base de im\u00e1genes: \u201cCada fotograf\u00eda contribuye a perfeccionar el sistema y aumenta la posibilidad de encontrar a ni\u00f1as, ni\u00f1os y adolescentes desaparecidos\u201d, <\/i>subrayaron los investigadores del Centro de Estudios Antropol\u00f3gicos.<\/p>\n Para participar, los interesados pueden escribir a proyecto_pfi@politicas.unam.mx<\/b><\/span><\/a> o contactar al Centro a trav\u00e9s de su sitio oficial.<\/p>\n La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) desarrolló “Regresa”, un proyecto de inteligencia artificial (IA) diseñado para apoyar la búsqueda de niñas, niños y adolescentes desaparecidos en México. La herramienta desarrollada durante más de una década, utiliza modelos 3D y algoritmos entrenados con datos antropológicos de población mexicana para generar imágenes faciales que permitan identificar a menores desaparecidos, incluso tras años de haber sido vistos por última vez. Desde 2015 más de 53 mil menores han sido reportados como desaparecidos y al menos 10 mil de ellos aún no han sido localizados, según cifras proporcionadas por la propia UNAM. El proyecto es liderado por la doctora Ana Itzel Juárez Martín, del Centro de Estudios Antropológicos de la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales (FCPyS) y a diferencia de otros sistemas de reconocimiento facial, “Regresa” es entrenado exclusivamente con imágenes de rostros. “Los protocolos de búsqueda se basan en la última foto disponible, pero el rostro infantil cambia con rapidez. Nuestra tecnología ayuda a actualizar esa imagen con criterios realistas”, explicó la doctora Juárez Martín. La tecnología de este proyecto permite tanto progresar como regresar la edad facial puede predecir cómo luciría hoy un niño desaparecido hace años, o bien, cómo se habría visto alguien en su infancia si se sospecha que pudo haber sido sustraído cuando era menor. Un proceso meticuloso El desarrollo de “Regresa” implicó un proceso riguroso, que va desde el análisis manual de rasgos faciales individuales, la identificación de puntos de referencia ósea, construcción de modelos tridimensionales, y entrenamiento del algoritmo con patrones de crecimiento facial. Todo este procedimiento permite que la herramienta genere “resultados científicamente robustos, capaces de integrarse a las labores de búsqueda e identificación con mayor precisión que los métodos tradicionales”, según detalla el equipo del proyecto. Durante 2022 “Regresa” fue seleccionada por la Alianza UNAM-Huawei como una de las propuestas tecnológicas con mayor potencial para resolver problemáticas sociales. Este respaldo le permitió fortalecerse con recursos, mentorías e incluso con un modelo de participación voluntaria que es clave en su crecimiento. Uno de los grandes diferenciadores de “Regresa” es su banco de imágenes, único en el país, que ha sido alimentado por voluntarios que han aportado fotos personales tomadas en distintas etapas de su vida. Hasta el momento, 75 personas han participado bajo estrictos protocolos de confidencialidad y consentimiento informado. Asimismo, la UNAM lanzó un llamado abierto a la sociedad para continuar fortaleciendo esta base de imágenes: “Cada fotografía contribuye a perfeccionar el sistema y aumenta la posibilidad de encontrar a niñas, niños y adolescentes desaparecidos”, subrayaron los investigadores del Centro de Estudios Antropológicos. Para participar, los interesados pueden escribir a proyecto_pfi@politicas.unam.mx o contactar al Centro a través de su sitio oficial. Lee más: Contenido generado por IA no se puede registrar ni monetizar en México Xal Digital, firma mexicana alcanza el máximo reconocimiento de AWS como Premier Tier Partner Javier Carrique: Así transforma Google el ecosistema de socios en México con IA generativa y agentes inteligentes<\/p>\n","protected":false},"author":235,"featured_media":179267,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[72],"tags":[443],"class_list":["post-179266","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-unam"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179266","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/235"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=179266"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179266\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/179267"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=179266"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=179266"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=179266"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Un proceso meticuloso<\/b><\/span><\/h2>\n
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