La proliferación de las tecnologías y los progresos de la Inteligencia Artificial (IA) han transformado de manera sustancial nuestra capacidad para observar y analizar el mundo real. Estos avances amplían de forma considerable las posibilidades de monitorización y están abriendo un sinfín de oportunidades de mejora en múltiples ámbitos y sectores de aplicación, ayudando a comprender los fenómenos que ocurren a nuestro alrededor. De aquí nace el proyecto MONET-IA cuyo objetivo es entender a las personas en su entorno real, a partir de la monitorización y la puesta a punto de diferentes tecnologías de registro para conocer su comportamiento, su estado emocional y cognitivo, siendo posible mejorar la experiencia y bienestar de las mismas. Con esta información se puede optimizar el diseño de actividades, entornos y servicios adaptándolos a sus necesidades, capacidades y preferencias.

El primero de los resultados ha sido la identificación de diversas tecnologías empleadas para la monitorización de objetos y personas, analizando sus ventajas e inconvenientes. Desde sistemas de vigilancia, visión artificial, seguimiento por bluetooth, infrarrojos, hasta wearables como las pulseras inteligentes o chalecos. En este análisis se ha priorizado herramientas no invasivas, que permitan una monitorización fluida y no intrusiva, portables, asequibles y, sobre todo, discretas y respetuosas. El siguiente resultado ha sido la identificación de los métodos y algoritmos para la detección y seguimiento de personas tanto de forma individual como múltiple, con una sola cámara o varias, seleccionando aquellos más adecuados en cada fase (detección, clasificación, segmentación, reidentificación, estimación de la postura y seguimiento). Se ha empleado herramientas para el seguimiento de la posición, postura, gestos mientras se realizan diferentes actividades en un entorno controlado proporcionando datos de sus movimientos en tiempo real. De este modo, MONET-IA se ha enfocado en el desarrollo de nuevas herramientas y metodologías de monitorización. Se ha seleccionado la tecnología, poniendo a punto los algoritmos de detección de objetos y personas. Se ha explorado el uso de la realidad virtual en situaciones complejas (difíciles de reproducir en el día a día). Y, por último, se ha analizado la aceptación de estas tecnologías y soluciones por parte de los usuarios y empresas, con especial énfasis en los aspectos de privacidad y las condiciones de contorno para su implementación.