La Universidad Carlos III mejora con IA un sistema de pulseras que detecta el miedo en tiempo real y alerta de maltrato

Un equipo científico de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ha perfeccionado Bindi, un sistema de detección de emociones en dispositivos wearables capaz de identificar el miedo en tiempo real en contextos de maltrato y activar protocolos automáticos de auxilio para víctimas de violencia de género. El avance se enmarca en el proyecto DeepBindi, desarrollado por el equipo multidisciplinar UC3M4Safety con financiación de la Agencia Estatal de Investigación y del Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE).

La principal novedad consiste en la integración de algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) directamente en las pulseras, de modo que el análisis puede realizarse sin necesidad de recurrir a servidores remotos. Este enfoque reduce tanto el consumo energético como el envío de información sensible, y supone una diferencia relevante frente a otros sistemas que dependen de procesadores en la nube con una mayor capacidad de cómputo, pero también más costosos.

Los detalles de esta investigación se han publicado en la revista Journal of Biomedical and Health Informatics. El sistema ha sido diseñado para funcionar en microcontroladores integrados en redes de área corporal y procesa 57 características extraídas de señales fisiológicas como la conductancia de la piel, la temperatura cutánea y el volumen del pulso sanguíneo. Según la investigadora Laura Gutiérrez Martín, esta combinación de variables y arquitectura convolucional permite captar de forma eficaz la dinámica de las respuestas fisiológicas y reducir de forma drástica los requisitos computacionales, hasta el punto de que el modelo ocupa menos memoria que una fotografía tomada con un teléfono móvil.

El funcionamiento del dispositivo busca intervenir antes de que se produzca la agresión. Cuando detecta una situación de riesgo, envía una alerta automática a un círculo guardián y, si la persona usuaria no confirma que se encuentra bien, el objetivo es que el sistema pueda contactar directamente con la policía. Además, todos los datos registrados se cifran y se almacenan en un servidor seguro para que, si fuera necesario, puedan utilizarse como prueba judicial.

La profesora del Departamento de Tecnología Electrónica de la UC3M y directora del Instituto de Estudios de Género, Celia López Ongil, subraya que la meta es detectar el miedo antes de la agresión para activar de forma inmediata una red de apoyo. El estudio ha alcanzado una exactitud cercana al 80%, lo que supone una mejora del 26,4% respecto a versiones anteriores.

Más allá de estos resultados, el equipo investigador trabaja ahora en reducir aún más el consumo del sistema, mejorar el modelo y completar un piloto a gran escala que permita validar la tecnología en entornos reales. Los responsables del proyecto sostienen además que esta herramienta podría aplicarse en otros ámbitos, como la detección temprana de situaciones de acoso escolar, aunque advierten de que la tecnología, por sí sola, no resolverá la violencia de género ni el acoso y debe complementarse con educación y medidas sociales.