Monthly Archive 20 de noviembre de 2023

Recientemente se ha defendido el Trabajo Fin de Máster titulado «GEMELO DIGITAL HUMANO PARA LA INDUSTRIA 5.0», y dirigido por el profesor Sergio Martín, del grupo In4Labs, como parte del Master of Information and Communication Electronic System.

La creciente complejidad de los entornos laborales en la Industria 5.0 requiere un enfoque integral para garantizar la seguridad de los trabajadores. Esta tesis de maestría se centra en la aplicación de la seguridad laboral aprovechando la tecnología de gemelo digital y técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA). El objetivo es desarrollar un sistema integrado que permita el monitoreo y análisis en tiempo real de los aspectos físicos, mentales y emocionales de los trabajadores, mejorando así su bienestar y seguridad general.

La tesis abarca una gama de enfoques tecnológicos para lograr su objetivo. En primer lugar, se utilizará una báscula inteligente para recopilar datos precisos sobre la composición corporal, incluyendo peso, porcentaje de grasa corporal y masa muscular. Estos datos proporcionarán información valiosa sobre la salud física y los niveles de aptitud de los trabajadores, lo que permitirá tomar medidas proactivas para abordar cualquier riesgo potencial. Para abordar posibles emergencias de salud, se utilizará un reloj inteligente equipado con GPS y capacidades de monitoreo de frecuencia cardíaca.

Este dispositivo portátil permitirá el seguimiento en tiempo real de la ubicación de los trabajadores y facilitará la detección temprana de problemas relacionados con el corazón. La identificación pronta de situaciones peligrosas o emergencias médicas facilitará la intervención y respuesta rápida, mejorando la seguridad de los trabajadores. La tesis también se enfoca en el bienestar mental de los trabajores. Se administrarán pruebas de personalidad para obtener una comprensión más profunda de las características psicológicas y los niveles de estrés de los trabajadores. Los resultados de estas pruebas servirán como base para identificar factores que pueden contribuir a problemas de salud mental o impactar el desempeño y la seguridad de los trabajadores.

Al reconocer y abordar estos factores, se pueden implementar medidas para promover un entorno de trabajo más saludable. Se emplearán registros de video para capturar las expresiones faciales y los patrones de habla de los trabajadores. Técnicas de IA como el reconocimiento de voz a texto y el análisis de texto a emoción se utilizarán para extraer y analizar estados emocionales a partir de los datos recopilados. Este enfoque innovador permite identificar estrés, ansiedad u otros factores emocionales que pueden afectar el bienestar y la seguridad de los trabajadores. En consecuencia, se pueden implementar intervenciones para proporcionar apoyo oportuno y mitigar riesgos potenciales.

La tesis propone el desarrollo de un chatbot entrenado como un evaluador empático, que analiza las emociones expresadas en conversaciones escritas utilizando procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimiento. Al proporcionar retroalimentación y apoyo en tiempo real, el chatbot puede ayudar a los trabajadores a manejar su bienestar emocional e identificar posibles problemas que puedan impactar su seguridad. Al integrar estos enfoques tecnológicos dentro del marco de la tecnología de gemelo digital, esta tesis de maestría tiene como objetivo revolucionar la seguridad de los trabajadores en la Industria 5.0.

El monitoreo holístico y el análisis de IA de los aspectos físicos, mentales y emocionales de los trabajadores permitirá intervenciones proactivas y facilitará la creación de entornos de trabajo más seguros. Los resultados de esta investigación tienen el potencial de mejorar significativamente el bienestar y la seguridad de los trabajadores, estableciendo nuevos estándares para la Industria 5.0.