{"id":5804,"date":"2025-02-28T06:54:40","date_gmt":"2025-02-28T05:54:40","guid":{"rendered":"urn:uuid:36b88353-65ec-4fe6-92aa-0aa36d0aabc2"},"modified":"2025-02-28T06:55:24","modified_gmt":"2025-02-28T05:55:24","slug":"human-ingenuity-kippei-matsudas-journey-from-nfl-ai-competition-winner-to-ai-solution-developer-at-kawasaki-robotics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kawasakirobotics.com\/es\/blog\/human-ingenuity-kippei-matsudas-journey-from-nfl-ai-competition-winner-to-ai-solution-developer-at-kawasaki-robotics\/","title":{"rendered":"Ingenio humano: Kippei Matsuda&#8217;s journey from NFL AI competition winner to AI solution developer at Kawasaki Robotics."},"content":{"rendered":"\n<p>El ingeniero de Kawasaki Robotics Kippei Matsuda logr\u00f3 una haza\u00f1a notable al ganar la competici\u00f3n \u00abNFL Health &amp; Safety &#8211; Helmet Assignment\u00bb en 2022, un evento ferozmente competitivo organizado por la National Football League (NFL) y Amazon.com, Inc. en Kaggle, una plataforma global de competici\u00f3n de an\u00e1lisis de datos de IA. Hablamos con Matsuda sobre c\u00f3mo gan\u00f3 la competici\u00f3n frente a ambiciosos desarrolladores de IA a nivel mundial y c\u00f3mo Kawasaki Robotics est\u00e1 desarrollando actualmente la tecnolog\u00eda para diversas soluciones.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/kawasakirobotics.com\/tachyon\/sites\/3\/2024\/04\/AIchallange01.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6256\" style=\"width:614px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Kippei Matsuda: Departamento de Desarrollo de Tecnolog\u00eda Rob\u00f3tica, Centro de Desarrollo de Tecnolog\u00eda de Sistemas, Divisi\u00f3n de Desarrollo Tecnol\u00f3gico. Dr. (Ingenier\u00eda)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Describa el reto de la NFL, la soluci\u00f3n y qu\u00e9 lo hizo apasionante.<\/h2>\n\n\n\n<p>El objetivo de la competici\u00f3n era identificar las colisiones de los jugadores. M\u00e1s de 1.000 cient\u00edficos de datos de todo el mundo compitieron para crear una soluci\u00f3n precisa utilizando im\u00e1genes de partidos de la NFL e informaci\u00f3n de sensores. El f\u00fatbol americano es conocido por ser uno de los deportes m\u00e1s duros y exigentes f\u00edsicamente del mundo, con contactos de alto impacto, y aunque los jugadores llevan equipos de protecci\u00f3n, las lesiones son frecuentes. Las colisiones en la cabeza, en particular, a menudo provocan lesiones graves o discapacidades, y ha sido un reto encontrar formas de reducir el impacto de las colisiones junto con un tratamiento eficaz despu\u00e9s de que se produzca una lesi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Si pudi\u00e9ramos identificar con precisi\u00f3n qu\u00e9 jugadores sufrieron impactos en la cabeza durante un partido, podr\u00edamos administrar un tratamiento eficaz y avanzar en la investigaci\u00f3n sobre los efectos de los cascos y c\u00f3mo mitigar el impacto. Hacer este tipo de investigaci\u00f3n manualmente llevar\u00eda much\u00edsimo tiempo, as\u00ed que la NFL convoc\u00f3 este concurso para utilizar la tecnolog\u00eda de IA para resolver este problema.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><em><strong><span style=\"color: #000000\" class=\"stk-highlight\">La clave para ganar este concurso fue integrar con \u00e9xito dos tipos de datos distintos, el v\u00eddeo y la informaci\u00f3n de los sensores. Utilizamos im\u00e1genes de v\u00eddeo para identificar las colisiones de los jugadores y estimamos sus posiciones mediante sensores colocados en los jugadores. El desarrollo de un sistema de inteligencia artificial que analizaba y predec\u00eda meticulosamente incluso los cambios m\u00e1s peque\u00f1os en la posici\u00f3n y postura de los jugadores, como agacharse o caerse, nos diferenci\u00f3 de los dem\u00e1s. Esta innovaci\u00f3n mejor\u00f3 significativamente nuestra precisi\u00f3n en comparaci\u00f3n con otros participantes. Como resultado, nuestra velocidad de procesamiento fue 83 veces m\u00e1s r\u00e1pida que la operaci\u00f3n manual, y tareas que llevaban 3-4 d\u00edas ahora pod\u00edan completarse en s\u00f3lo 2 horas, lo que fue muy apreciado.<\/span><\/strong><\/em><\/p>\n<cite><span style=\"color: #000000\" class=\"stk-highlight\">Kippei Matsuda<\/span><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<p>En general, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes con IA consiste en detectar objetos en las im\u00e1genes, pero en esta competici\u00f3n tuvimos que considerar en la pantalla las posiciones tridimensionales (3D) de los jugadores en el campo, lo que supuso un reto apasionante que nunca antes hab\u00edamos hecho. Es dif\u00edcil analizar datos porque tienes que mirarlos una y otra vez, pero el v\u00eddeo de la NFL era tan impactante que disfrut\u00e9 vi\u00e9ndolo una y otra vez. Gracias a ello, al final de la competici\u00f3n era capaz de imaginarme los movimientos de los jugadores con s\u00f3lo mirar los t\u00edtulos de los v\u00eddeos.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/kawasakirobotics.com\/tachyon\/sites\/3\/2024\/04\/AIchallange02.png?fit=900%2C682\" alt=\"\" class=\"wp-image-6257\" style=\"width:614px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfQu\u00e9 le llev\u00f3 a participar en el desaf\u00edo de la NFL y cu\u00e1les fueron los resultados?<\/h2>\n\n\n\n<p>Todo empez\u00f3 cuando pens\u00e9 que pod\u00eda formar parte de mis estudios. Los aspectos te\u00f3ricos se pueden aprender en libros y otras fuentes, pero saber utilizar datos reales y ejecutar una simulaci\u00f3n es dif\u00edcil. Como desarrollador, tocar y analizar datos y repetir el m\u00e9todo de ensayo y error es esencial. El concurso me atrajo porque proporcionaba materiales que conduc\u00edan al aprendizaje pr\u00e1ctico.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p><em><span style=\"color: #000000\" class=\"stk-highlight\"><mark class=\"has-inline-color has-dark-gray-color\">\u00abParticipar en el concurso me permiti\u00f3 poner en pr\u00e1ctica el desarrollo de IA\u00bb<\/mark><\/span><\/em><\/p><cite><span style=\"color: #000000\" class=\"stk-highlight\">Kippei Matsuda <\/span><\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n<p>Sinceramente, nunca sent\u00ed que el concurso en s\u00ed fuera duro; lo dif\u00edcil fue encontrar tiempo para mis estudios y mi familia, ya que trabajaba en ello durante mi tiempo personal. Cuando estaba jugando con mis hijos en el parque, de repente pensaba: \u00abQuiz\u00e1 podr\u00eda hacer esa parte de esta manera\u00bb, y me molestaba. Me costaba relajarme.<\/p>\n\n\n\n<p>Estaba en el tren y temblaba. Desde el principio de este proyecto, no pens\u00e9 que pudiera ganar, pero cuando lo hice, me emocion\u00e9. No me quejo de haber ganado y estaba feliz de compartir la noticia con todos los que me rodeaban. Aquel d\u00eda apenas pude trabajar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo trabaja hoy con la visi\u00f3n de IA en Kawasaki Robotics?<\/h2>\n\n\n\n<p>Actualmente participo en el desarrollo de productos que utilizan la visi\u00f3n por IA espec\u00edficamente para la rob\u00f3tica. La IA analiza las im\u00e1genes captadas por las c\u00e1maras y las procesa de varias formas; por ejemplo, en nuestra soluci\u00f3n de despaletizaci\u00f3n, procesa im\u00e1genes del producto que hay que descargar. Las soluciones de despaletizaci\u00f3n se utilizan para mejorar la eficacia de la descarga en centros de distribuci\u00f3n y f\u00e1bricas. La soluci\u00f3n de despaletizaci\u00f3n est\u00e1 equipada con visi\u00f3n 3D AI y es capaz de realizar an\u00e1lisis muy sofisticados de la carga que manipula.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p>La soluci\u00f3n de despaletizado de Kawasaki Robotics est\u00e1 equipada con visi\u00f3n 3D AI y es capaz de realizar an\u00e1lisis altamente sofisticados de la carga que manipula. Al especializarnos en la descarga, hemos conseguido un alto rendimiento a un bajo coste.<\/p><cite><span style=\"color: #000000\" class=\"stk-highlight\">Kippei Matsuda<\/span><\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n<p>La descarga manual es muy costosa y requiere mucho tiempo, y las soluciones rob\u00f3ticas convencionales no son lo bastante flexibles para realizar este trabajo. En este sentido, nuestra soluci\u00f3n de despaletizaci\u00f3n ha conseguido aumentar la precisi\u00f3n y la velocidad de las operaciones de descarga automatizada en comparaci\u00f3n con las soluciones convencionales. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/kawasakirobotics.com\/tachyon\/sites\/3\/2024\/04\/AIchallange03.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6258\" style=\"width:614px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, con las soluciones de sistemas rob\u00f3ticos convencionales, todos los tama\u00f1os y formas de los paquetes deben registrarse antes de ser recogidos. Si los paquetes con formas no registradas entran en el flujo de trabajo, no pueden procesarse. Sin embargo, nuestra soluci\u00f3n de despaletizaci\u00f3n s\u00f3lo requiere que se registren los tama\u00f1os m\u00e1s peque\u00f1o y m\u00e1s grande, y todos los paquetes pueden procesarse.<\/p>\n\n\n\n<p>En los sistemas rob\u00f3ticos convencionales, el robot debe conocer el tama\u00f1o y la forma correctos del producto que manipula. Se necesita una c\u00e1mara para reconocer y confirmar el tama\u00f1o y la forma del producto. Si se confirma que es correcto, el brazo del robot recoger\u00e1 el producto; ense\u00f1ar al sistema es un proceso que lleva mucho tiempo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p>Nuestra soluci\u00f3n de despaletizado no requiere ning\u00fan registro previo del producto, salvo las dimensiones m\u00ednimas y m\u00e1ximas, lo que reduce considerablemente el tiempo de aprendizaje.<\/p><cite>Kippei<span style=\"color: #000000\" class=\"stk-highlight\">Matsuda<\/span><\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n<p>La principal raz\u00f3n del \u00e9xito de la soluci\u00f3n de despaletizaci\u00f3n de Kawasaki Robotics es que combinamos un hardware de c\u00e1mara de bajo coste con nuestro s\u00f3lido software de IA para procesar im\u00e1genes de productos complejos sin un mont\u00f3n de complementos. Conseguimos una soluci\u00f3n de alto rendimiento y f\u00e1cil de usar centr\u00e1ndonos en el desarrollo de un sistema de despaletizaci\u00f3n y, al reducir las funciones, logramos un mejor rendimiento de costes que los productos de otras empresas, lo que facilita a las empresas la introducci\u00f3n del producto\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/kawasakirobotics.com\/tachyon\/sites\/3\/2024\/04\/AIchallange04.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6259\" style=\"width:614px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"> Sr. Himekawa, responsable del desarrollo del producto (pertenece a la Secci\u00f3n 2 de Sistemas de Uso General, Departamento de Sistemas de Uso General, Divisi\u00f3n de Robots)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfC\u00f3mo seguir\u00e1n desarroll\u00e1ndose la despaletizaci\u00f3n y las soluciones de IA?<\/h2>\n\n\n\n<p>Creo que la eficacia de las soluciones de despaletizaci\u00f3n aumentar\u00e1 a medida que se recopilen m\u00e1s y m\u00e1s datos y progrese el aprendizaje de la IA. Por ejemplo, una de las dificultades a la hora de desarrollar una soluci\u00f3n de despaletizado eran los hilos y las cintas en la superficie de los paquetes. Cuando la IA los ve, puede confundir las cuerdas con los l\u00edmites del cart\u00f3n. Entonces puede decidir que la caja es m\u00e1s peque\u00f1a de lo que es en realidad y cogerla por error. Sin embargo, si el sistema se utiliza en varios sitios en el futuro y se recogen datos, podr\u00e1 aprender m\u00faltiples variaciones de paquetes. Entonces, aunque una caja tenga cuerdas, cinta adhesiva o pegatinas, el robot podr\u00e1 descargarla adecuadamente bas\u00e1ndose en su experiencia pasada sin dejarse enga\u00f1ar. Ser\u00e1 necesario recopilar muchos datos de buena calidad para el robot.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n creo que la IA, llamada modelo de infraestructura, ser\u00e1 clave. Un ejemplo es ChatGPT, que ha atra\u00eddo mucha atenci\u00f3n en los \u00faltimos a\u00f1os. Como el modelo subyacente se entrena a partir de una gran cantidad de datos, tiene una capacidad de reconocimiento muy alta, una especie de sentido com\u00fan. Los modelos fundamentales pueden manejar una gran variedad de informaci\u00f3n, como texto, im\u00e1genes y sonido, y tienen potencial para ampliar dr\u00e1sticamente el uso de robots, no s\u00f3lo en log\u00edstica. En el futuro, me gustar\u00eda ampliar el uso de la IA haciendo un buen uso de los datos y el modelo b\u00e1sico.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-extra-large-font-size\"><strong><a href=\"https:\/\/kawasakirobotics.com\/jp-sp\/depalletize\/\"> Haga clic aqu\u00ed para acceder a la p\u00e1gina del producto Depalletizing Solution (japon\u00e9s)<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Depalletizing solution English\" width=\"900\" height=\"506\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/AJV3X8KX2VM?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Kaggle, una plataforma global de competici\u00f3n de an\u00e1lisis de datos de IA, acogi\u00f3 a la Liga Nacional de F\u00fatbol Americano (\u00abNFL\u00bb) y a Amazon.com, Inc. 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