La intersección entre el cerebro humano y la tecnología ha dado lugar a un campo revolucionario conocido como neurotecnología. Si bien el concepto general tiene raíces que se remontan a décadas, la aplicación comercial y el desarrollo de sistemas basados en la inteligencia artificial inspirada en el cerebro comenzaron a tomar forma de manera significativa con la fundación de empresas pioneras. Una de estas empresas clave, que ha dejado una huella indeleble en áreas como la biometría y la visión por computadora, es Neurotechnology. Fundada en Vilna, Lituania, en 1990, esta compañía nació con una visión clara: utilizar las redes neuronales para abordar problemas complejos en la identificación de personas, la visión artificial, la robótica y la inteligencia artificial.
Desde sus inicios, Neurotechnology se enfrentó a un desafío conocido en el campo de la IA como el "invierno de las redes neuronales", un período de financiación y interés reducidos. Sin embargo, la empresa no solo sobrevivió, sino que prosperó, utilizando y expandiendo su experiencia en redes neuronales a lo largo de más de dos décadas. Este conocimiento acumulado fue crucial para aprovechar la explosión de desarrollos en el concepto y la infraestructura de las redes neuronales profundas que ocurrió alrededor de 2012. Este año marcó un punto de inflexión, permitiendo a Neurotechnology capitalizar rápidamente las nuevas oportunidades y desencadenar una gama completa de nuevos proyectos en reconocimiento de objetos y otras aplicaciones avanzadas.
Historia: Un Viaje de Innovación en Biometría y Más Allá
La historia de Neurotechnology es un testimonio de su compromiso con la investigación y el desarrollo. Poco después de su fundación, en 1991, lanzaron su primer sistema de identificación de huellas dactilares, diseñado específicamente para investigaciones criminales. Este fue solo el comienzo. La investigación continua los llevó a desarrollar el primer algoritmo de identificación de huellas dactilares para usos civiles, que se hizo público en 1997, ampliando significativamente el alcance de su tecnología.
La expansión de las modalidades biométricas fue una constante. En 2002, sus investigadores comenzaron a explorar el reconocimiento facial, lanzando su primer producto en esta área en 2004. Siguiendo esta línea, introdujeron algoritmos para el reconocimiento de iris en 2008 y la identificación de palma en 2009. Desde 2011, han mantenido un programa de investigación activo en reconocimiento de voz, completando así el espectro de las principales modalidades biométricas.
Reconociendo los beneficios de combinar múltiples formas de identificación, Neurotechnology dirigió sus esfuerzos hacia la creación de un producto multi-biométrico. Lanzado en 2005 bajo el nombre de MegaMatcher Software Development Kit (SDK), la versión inicial soportaba el reconocimiento de huellas dactilares y rostros. Posteriormente, se añadieron las modalidades de iris y voz. El MegaMatcher SDK rápidamente ganó aceptación global, convirtiéndose en una solución clave para proyectos a gran escala y nacionales, como la emisión de pasaportes y la deduplicación de votantes. Ejemplos notables incluyen su uso en las elecciones de Bangladesh en 2008 y la emisión de pasaportes indonesios desde 2009. Dado que estos proyectos imponen requisitos extremos en el rendimiento de comparación 1:N (comparar una muestra contra una base de datos grande), Neurotechnology dedicó una gran parte de sus esfuerzos de I+D a optimizar este proceso. Para acelerar las comparaciones, lanzaron MegaMatcher Accelerator en 2009, inicialmente para huellas dactilares y luego expandiéndolo a rostros e iris.
En 2016, lanzaron MegaMatcher ABIS (Automated Biometric Identification System), una solución más completa diseñada para clientes que buscaban software de usuario final en lugar de un kit de desarrollo. Esta tecnología se utilizó en campañas masivas de deduplicación de votantes, como la de la República Democrática del Congo en 2018, entre otros proyectos internacionales.
Adaptándose a las demandas del mercado, Neurotechnology también se involucró, desde el año 2000, en el desarrollo de productos para biometría basada en tarjetas inteligentes y aplicaciones embebidas. En 2004, para potenciar su creciente investigación en inteligencia artificial, la compañía fundó su división de robótica, centrada inicialmente en robots móviles autónomos. Para ayudar a los clientes a seleccionar hardware compatible con sus sistemas biométricos, iniciaron la subsidiaria Biometric Supply en 2009, ofreciendo lectores de huellas dactilares y escáneres de iris de diversos fabricantes.
El año 2012 fue particularmente prolífico. Para aprovechar el auge de las tecnologías en la nube, crearon SkyBiometry, que ofrece software de detección y reconocimiento facial como servicio en la nube. También en 2012, establecieron una división estratégica en Sri Lanka, que se ha convertido en una fuerza impulsora en el desarrollo de soluciones biométricas para sistemas de control de asistencia. La compañía continuó expandiendo sus áreas de investigación, incursionando en 2014 en tecnologías de ultrasonido, incluyendo manipulación de partículas y arrays paramétricos. En 2018, lanzaron SentiBotics Navigation SDK para el desarrollo de navegación autónoma en robots, mostrando su solución robótica autónoma SentiBotics SP800 en la Hannover Messe de 2022.
Redes Neuronales e Inteligencia Artificial: Impulsando el Futuro
Con más de 30 años de actividad, Neurotechnology ha acumulado una experiencia sustancial en el campo de las redes neuronales. Esta base de conocimiento les ha permitido desarrollar una multitud de capacidades de productos basadas en el aprendizaje profundo, así como aplicaciones personalizadas para clientes. Las redes neuronales profundas han demostrado ser extraordinariamente eficientes para resolver problemas complejos como la clasificación de imágenes, la detección de objetos o la segmentación de instancias, a menudo superando a los algoritmos de visión por computadora tradicionales.
Para facilitar el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de objetos basadas en IA, han construido una tecnología que incluye herramientas de soporte para este proceso. En el área del reconocimiento facial, los últimos años han visto una reducción drástica en las tasas de error gracias a nuevos algoritmos basados en redes neuronales convolucionales (CNN). Neurotechnology comenzó a utilizar CNNs para el reconocimiento facial en 2013, logrando una mejora inicial en la precisión del reconocimiento facial no restringido ¡por un factor de 15 veces! La compañía anticipa mejoras adicionales a medida que las arquitecturas y técnicas de CNNs continúen evolucionando.
El aprendizaje profundo ha proliferado en otras áreas de su trabajo. Sus algoritmos de reconocimiento facial se han adaptado para condiciones de vigilancia en tiempo real. Además de reconocer y rastrear personas, pueden identificar y seguir otros objetos en secuencias de video adyacentes, como vehículos de todo tipo (ciclistas, motos, coches, autobuses, camiones). Esto permite extraer información valiosa, como el color del vehículo o la dirección de su movimiento. Incluso tienen una modalidad separada que utiliza redes neuronales para reconocer matrículas de vehículos.
Las últimas mejoras en otras modalidades biométricas también están impulsadas por una extensa investigación en redes neuronales profundas. Esto incluye lo que consideran el algoritmo de huella dactilar más interoperable del mundo (clasificado primero en la categoría de interoperabilidad NIST MINEX), la segunda tecnología de reconocimiento de iris más precisa y una nueva versión de su algoritmo para identificación de hablantes.
Como otra muestra de sus logros en el uso del aprendizaje profundo, los investigadores de Neurotechnology ganaron el primer lugar en la competición Kaggle de 2017 con una solución de visión por computadora para clasificar especies de peces. Su excelencia en inteligencia artificial ha sido reconocida por la Asociación Lituana de Inteligencia Artificial, que les otorgó el premio "AI Company of the Year" en 2021 y 2023, así como el premio "AI Innovation of the Year 2024". La compañía busca destilar el conocimiento de cómo opera la inteligencia natural en algoritmos basados en aprendizaje profundo, viendo este enfoque como el camino más corto hacia la consecución de la IA General. También organizan eventos de acceso abierto llamados "Deep Learning Paper Reviews" para compartir y discutir ideas recientes en el campo.
Tecnologías Biométricas: Identificación al Alcance Global
Neurotechnology se ha labrado una sólida reputación en el desarrollo de una amplia gama de productos para la identificación biométrica basada en huellas dactilares, palmas, rostros, iris y voces. Desde el lanzamiento de su primer sistema de identificación de huellas dactilares, han entregado más de 200 productos y actualizaciones de versión para la identificación y verificación de objetos e identidad personal. Su alcance global es impresionante: más de 3,000 integradores de sistemas, empresas de seguridad y proveedores de hardware en más de 140 países integran sus algoritmos en sus propios productos.
La combinación de algoritmos rápidos y alta fiabilidad hace que sus tecnologías biométricas sean aplicables en una vasta diversidad de escenarios, incluyendo control de acceso, seguridad informática, banca, control de asistencia y aplicaciones de aplicación de la ley, entre otras. Con millones de instalaciones de clientes en todo el mundo, sus productos se utilizan tanto para aplicaciones civiles como forenses. Esto abarca cruces fronterizos, investigaciones criminales, sistemas de registro de votantes, verificación y control de duplicación, emisión de pasaportes y otros proyectos a escala nacional.
La calidad y fiabilidad de sus algoritmos de identificación de huellas dactilares han sido validadas consistentemente en las principales competiciones y evaluaciones biométricas a nivel mundial. Han obtenido resultados destacados en evaluaciones del National Institute of Standards & Technology (NIST), como el Minutiae Interoperability Exchange III (MINEX III), Proprietary Fingerprint Template Evaluation II (PFT II) y Fingerprint Vendor Technology Evaluation para el Departamento de Justicia de EE. UU. (FpVTE 2012), así como en la evaluación FVC-onGoing. Históricamente, sus algoritmos de reconocimiento de huellas dactilares recibieron premios en las Competiciones Internacionales de Verificación de Huellas Dactilares (FVC2006, FVC2004, FVC2002 y FVC2000).
En 2018, su algoritmo de reconocimiento de iris fue evaluado en el NIST Iris Exchange (IREX) Evaluation y fue reconocido como el segundo más preciso entre los probados. Una versión acelerada de este algoritmo fue casi 50 veces más rápida que cualquier otro sistema de comparación en la evaluación NIST IREX IX, mostrando una eficiencia excepcional. Previamente, Neurotechnology ya había demostrado resultados sobresalientes en las evaluaciones IREX, IREX III e IREX IV. En 2019, su algoritmo de comparación de palma obtuvo el mejor resultado en la evaluación FVC-onGoing, siendo el más preciso en general y el más rápido entre los cinco más precisos. La compañía ha sido reconocida por su innovación en biometría con patentes emitidas en Japón y EE. UU. para su tecnología de reconocimiento de huellas dactilares.
| Modalidad Biometrica | Año (Primer Algoritmo/Producto) |
|---|---|
| Huella Dactilar | 1991 (Criminal), 1997 (Civil) |
| Facial | 2004 (Producto) |
| Iris | 2008 (Algoritmos) |
| Palma | 2009 (Identificación) |
| Voz | 2011 (Investigación Continua) |
Más Allá de la Identificación: Diversas Áreas de Investigación
Aunque la biometría es un pilar fundamental, Neurotechnology ha explorado y desarrollado activamente otras áreas de la neurotecnología y la inteligencia artificial, demostrando su amplia experiencia y capacidad de innovación.
Visión por Computadora
Para satisfacer las demandas de diversas aplicaciones, han desarrollado numerosos algoritmos avanzados basados en visión por computadora. Un ejemplo destacado es SentiSight.ai, una plataforma web interactiva diseñada para crear aplicaciones de reconocimiento de imágenes basadas en IA. Esta plataforma proporciona herramientas que facilitan el entrenamiento interactivo de modelos sin necesidad de codificación y aceleran el etiquetado de imágenes, reduciendo significativamente el trabajo manual. También llevan a cabo proyectos personalizados para necesidades específicas de los clientes, como el análisis de imágenes aéreas.
Su tecnología para vigilancia en tiempo real fue diseñada específicamente para la identificación biométrica facial de peatones en movimiento, utilizando transmisiones de video en vivo de cámaras digitales de alta resolución. Esta tecnología permite la identificación pasiva, donde los transeúntes no necesitan hacer ningún esfuerzo consciente para ser reconocidos. Los usos posibles de esta tecnología incluyen aplicación de la ley, seguridad, control de asistencia, conteo de visitantes, monitoreo de tráfico y otras aplicaciones comerciales. También han realizado esfuerzos de I+D en tecnologías relacionadas con el seguimiento del movimiento ocular.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)
Neurotechnology está desarrollando modelos de PNL basados en aprendizaje profundo para derivar insights significativos de datos de texto ruidosos. Sus tecnologías de PNL permiten calcular el sentimiento y el contexto relacionados con un tema específico mediante el monitoreo a gran escala y en tiempo real de noticias recientes, blogs, comentarios de usuarios y publicaciones en redes sociales.
Han aplicado redes neuronales para crear una plataforma online basada en PNL para el análisis del mercado de valores, que permite monitorear la popularidad actual de empresas que cotizan en bolsa. Esta plataforma está dirigida a inversores y traders que necesitan una herramienta de IA sencilla y conveniente para analizar noticias a gran escala y tomar decisiones más rápidas sobre acciones de interés. Otra solución reciente basada en PNL es un servicio online para monitorear reseñas de aplicaciones móviles, que reconoce sentimientos positivos o negativos y contextos particulares en los comentarios dejados por los usuarios. Esta solución es adecuada para especialistas en marketing, desarrolladores de aplicaciones o pequeñas/medianas empresas, ya que ofrece gráficos fáciles de entender e informes configurables.
Robótica
El esfuerzo actual de I+D de Neurotechnology en robótica se centra en el enfoque de "programación por demostración" y su implementación práctica en diversas estructuras de redes neuronales. Durante sus experimentos, no solo han ganado experiencia con diferentes tipos de redes neuronales (como varias CNNs, RNNs, incluyendo RNNs con memoria externa, el RNN auto-modificable y el CMP, Cognitive Mapping and Planning), sino que también han desarrollado sus propias innovaciones teóricas en este campo.
Interfaz Cerebro-Computadora (BCI)
Sus investigadores están trabajando en el desarrollo de soluciones de interfaz cerebro-computadora (BCI) que utilizan electroencefalografía (EEG) para medir la actividad cerebral y software especializado para reconocer ciertos patrones. Las actividades de I+D se realizan en varias áreas, incluyendo el desarrollo de electrodos de contacto seco fáciles de usar, electroencefalógrafos ultra-compactos y todo el software necesario para procesar las señales de EEG.
El BrainAccess Development Kit ofrece una solución completa de EEG de contacto seco, incluyendo electrodos, casco, electroencefalógrafo, varios algoritmos BCI, así como software de adquisición y procesamiento de señales EEG. El BrainAccess Kit puede utilizarse para desarrollar aplicaciones donde una persona controla una computadora u otro dispositivo a través de actividades como movimientos oculares, enfoque visual, estado de relajación u otros cambios sutiles que pueden detectarse en los patrones de señal EEG del usuario.
Tecnologías de Ultrasonido
Neurotechnology realiza investigación en los campos de la manipulación de partículas ultrasónicas, arrays paramétricos y tecnología de transductores. Están desarrollando nuevos algoritmos, hardware y soluciones electrónicas para aplicaciones ultrasónicas. Actualmente, están trabajando en una nueva tecnología de impresión y ensamblaje 3D pendiente de patente, basada en la manipulación de partículas ultrasónicas. Esta nueva tecnología pretende expandir las capacidades de los procesos existentes de impresión y ensamblaje 3D. En 2018, también presentaron una patente para una nueva tecnología de transductor electrostático ultrasónico, desarrollados principalmente para su uso en sistemas de array paramétrico. En 2019, presentaron el altavoz direccional Focusonics, basado en un método pendiente de patente que utiliza ondas ultrasónicas para reproducir sonido.
Preguntas Frecuentes
Aquí respondemos algunas preguntas comunes sobre Neurotechnology y sus inicios:
- ¿Cuándo se fundó Neurotechnology?
La empresa Neurotechnology fue fundada en 1990 en Vilna, Lituania.
- ¿Cuál fue la idea inicial al fundar la empresa?
La idea clave fue utilizar redes neuronales para aplicaciones como la identificación biométrica de personas, visión por computadora, robótica e inteligencia artificial.
- ¿Se dedican exclusivamente a la biometría?
No, aunque la biometría es un área fundamental, la empresa también investiga y desarrolla soluciones en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, robótica, interfaces cerebro-computadora y tecnologías de ultrasonido.
- ¿Cómo sobrevivieron al "invierno de las redes neuronales"?
Mantuvieron y expandieron su experiencia en redes neuronales, lo que les permitió estar bien posicionados cuando resurgió el interés con el aprendizaje profundo alrededor de 2012.
- ¿Qué tipo de soluciones biométricas ofrecen?
Desarrollan tecnologías y productos para identificación basada en huella dactilar, reconocimiento facial, iris, palma y voz.
- ¿Sus tecnologías han sido reconocidas por organismos externos?
Sí, sus algoritmos han obtenido resultados destacados en evaluaciones de prestigio internacional como las del NIST (MINEX, PFT, FpVTE, IREX) y FVC-onGoing, además de recibir premios y patentes.
Desde sus humildes comienzos en 1990, Neurotechnology ha evolucionado hasta convertirse en un actor global en el campo de la neurotecnología y la inteligencia artificial. Su historia demuestra la perseverancia en la investigación de redes neuronales y la capacidad de adaptarse y liderar en la era del aprendizaje profundo, aplicando estas poderosas herramientas para crear soluciones innovadoras que impactan desde la seguridad y la identificación personal hasta la robótica y el análisis de datos complejos.
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