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Según EcoTAM, hasta tres cuartas partes de los teléfonos móviles que entran en sus quioscos han encontrado “un segundo hogar”. La iniciativa arrancó en California, pero ahora se extiende a la costa Este estadounidense y el plan que es a finales de este año estén funcionando más de 300 de estos puestos automáticos en centros comerciales y tiendas de electrónica en todo el país.
“Las tecnologías básicas de visión automática, inteligencia artificial y robótica que nosotros utilizamos existían hace años, pero no se habían aplicado a este problema particular del reciclado de aparatos electrónicos”, explica Mark Bowles, cofundador de la empresa EcoATM e investigador principal del proyecto. “Pero nosotros hemos hecho mucho más que aplicar tecnologías existentes a un viejo problema: hemos desarrollado innovaciones importantes para cada elemento básico del sistema que permite hacerlo comercial”.
El usuario que quiere deshacerse de un móvil puede hacerlo en uno de estos quioscos automáticos: lo deposita ante un visor y el sistema de inteligencia artificial hace una inspección visual para identificar el modelo; a continuación, hay que enchufarlo (con 23 diferentes conectores posibles) para hacer el diagnóstico de su funcionamiento y conectarlo a la red de EcoATM (se aconseja borrar los datos personales del aparato antes de esta operación de reciclaje). El sistema, entonces, determina el valor de mercado del aparato -basándose en las ofertas previas de miles de potenciales compradores y teniendo en cuenta cada modelo y el estado del equipo- y oferta un precio al usuario. Si está de acuerdo con la cantidad, acepta y recibe el dinero como en un cajero automático. Antes, eso si, se le ofrece la posibilidad de donar todo o parte de ese dinero a una organización benéfica. El proceso completo dura unos pocos minutos.
En cuanto a la tasa de acierto en las evaluaciones automáticas y diagnósticos de los aparatos, EcoATM arrancó con un margen de error del 2,5% y la investigación que financia la NSF ha permitido reducirlo significativamente.
“Ahora somos capaces de distinguir entre una pantalla arañada y una rota o con píixeles muertos”, explica Bowles. “Expertos en visión artificial nos advirtieron que solucionar el problema de la inspección y evaluación de los aparatos, con una infinita variedad de posibles averías, era un problema imposible de resolver, pero lo hemos logrado con investigación y desarrollo, un proceso de prueba y error y la aplicación de inteligencia artificial y de técnicas de redes neuronales”. La base de datos de EcoATM cuenca con más de 4.000 dispositivos y cuando el sistema se equivoca en el reconocimiento de uno, aprende del error.
FUENTE :http://sociedad.elpais.com/sociedad/2012/09/16/actualidad/1347816645_507497.html