La compañía refuerza su ecosistema industrial con modelos optimizados para dispositivos, desde detección de caídas hasta visión de bajo consumo.
SECO ha presentado un nuevo conjunto de aplicaciones de Edge AI orientadas a fortalecer su ecosistema de soluciones listas para producción, con capacidades avanzadas en monitorización de seguridad, visión por computadora de bajo consumo, análisis geoespacial e interpretación inteligente de vídeo. La actualización refuerza la oferta de la compañía en entornos industriales y sistemas embebidos, donde la convergencia entre IoT y computación en el borde es cada vez más determinante para la toma de decisiones en tiempo real.
Entre las novedades destaca Land-Cover Change Detection, una aplicación de visión artificial diseñada para analizar imágenes satelitales o aéreas y detectar automáticamente cambios en el uso del suelo, como procesos de deforestación o expansión urbana. Esta herramienta se orienta a casos de uso relacionados con monitoreo ambiental, planificación territorial sostenible y evaluación del impacto ecológico, áreas donde las redes de sensores IoT y las plataformas de análisis geoespacial suelen trabajar de forma conjunta.
SECO también incorpora capacidades de interacción por voz con Wave2Vec – Speech-to-Text, una solución de transcripción basada en el modelo Wave2Vec y optimizada para convertir audio en texto con alta precisión. Esta tecnología permite automatizar documentación en entornos industriales o sanitarios, además de facilitar operaciones por voz en espacios complejos donde se despliegan dispositivos conectados.
Para dispositivos con limitaciones energéticas, la compañía ha desarrollado Object Detection – Low Power on Edge, un sistema de detección de objetos que opera con un consumo reducido, adecuado para equipos alimentados por batería o hardware IoT que requiere eficiencia térmica y prolongación de la autonomía. La aplicación permite identificar personas, eventos y elementos en tiempo real sin depender de la nube, una característica clave para escenarios de baja latencia.
En el ámbito de la seguridad, Human Fall Detection introduce un modelo específico para identificar caídas humanas de forma inmediata. Su aplicación es especialmente relevante en cuidados asistidos, residencias para mayores y sectores industriales donde la detección temprana de incidentes puede activar protocolos automáticos de alerta e intervención.
La compañía amplía además sus capacidades de análisis de vídeo con Video Action Recognition, una herramienta de aprendizaje profundo que interpreta secuencias audiovisuales para reconocer y clasificar acciones humanas complejas. Esta funcionalidad puede emplearse para optimizar flujos de trabajo, reforzar protocolos operativos o mejorar la formación del personal en sectores como la manufactura, el retail o la logística.
Como complemento, Face ID – Training Experience ofrece un entorno personalizable para entrenar y ajustar modelos de reconocimiento facial directamente sobre el hardware objetivo. Esto permite validar sistemas de verificación de identidad sin depender de infraestructuras externas y garantiza que el rendimiento del modelo se adapte a las condiciones reales de despliegue.
Todas las aplicaciones han sido validadas para plataformas basadas en Intel, Qualcomm, NXP, AMD, Rockchip y MediaTek, y cuentan con soporte de largo plazo (Long-Term Support) de nivel empresarial. Según Fausto Di Segni, director de IoT e IA en SECO, el objetivo es “hacer que las capacidades avanzadas de IA sean accesibles en una amplia gama de dispositivos de borde. Cada nuevo modelo responde a necesidades concretas que observamos en el terreno —desde eficiencia energética hasta seguridad en tiempo real— y ayuda a los clientes a acelerar sus despliegues”.
Las nuevas soluciones ya están disponibles en el SECO Application Hub, acompañadas de documentación completa en el SECO Developer Centre, así como la posibilidad de probar el Framework Clea sin coste.
(SECO)
