Representantes de la OMPI y de INAPI visitaron las dependencias de la FCFM el pasado 29 de enero, para conocer en detalle los avances realizados en el proyecto de investigación FONDEF "Detección automática de similitudes entre imágenes de marcas para su registro y protección", dirigido por el académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE), Prof. Claudio Pérez.
Los representantes de la OMPI, Yoshiyuki Takagi y el Gerente de Proyectos Paulo Agostinho, junto con el director de INAPI, Maximiliano Santa Cruz, la subdirectora de marcas de INAPI, Carolina Belmar, y el Subdirector TIC de INAPI, Octavio Montecinos, realizaron un recorrido por las instalaciones del DIE. En la ocasión, se interiorizaron del sistema de control de acceso mediante reconocimiento facial desarrollado por el mismo grupo de investigadores de la FCFM que lidera el proyecto FONDEF.
Con posterioridad, la delegación fue recibida por el decano de la FCFM, Patricio Aceituno, oportundiad en que se conversó sobre el gran impacto que tiene el desarrollo tecnológico en las labores que realiza la OMPI e INAPI.
Los representantes de la OMPI y la delegación de INAPI también se reunieron con los investigadores a cargo del proyecto FONDEF para conocer los avances logrados a la fecha.
Inteligencia artifical y búsqueda de imágenes
"Ésta es la primera vez que visito Chile y el motivo es asegurarnos de que nuestra cooperación con INAPI está bien encauzada para potenciar avances en tecnología, modernizar las operaciones y las publicaciones. En este sentido, es muy impresionante la investigación que están desarrollando en esta facultad con respecto a la inteligencia artificial y a la búsqueda de imágenes. Son un muy buen ejemplo de cooperación entre la universidad y nuestras instituciones", señaló Yoshiyuki Takagi, Subdirector General de la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI).
En el encuentro, el director del proyecto FONDEF, Claudio Pérez, presentó la investigación que tiene por objeto buscar las similitudes entre imágenes de marcas, lo que permitiría evaluar objetivamente solicitudes de registro de marcas en INAPI. La tecnología desarrollada se basa en múltiples métodos que utilizan formas convencionales de extracción de atributos perceptuales de las imágenes y del uso de redes neuronales convolucionales (Deep Learning) para encontrar similitudes entre imágenes. Además, esta tecnología podría aplicarse más adelante a otras tareas que requieran identificar imágenes similares en cualquier ámbito, incluyendo la copia de documentos. El académico mostró el estado de avance y éxitos alcanzados, que incluyeron demostraciones en tiempo real de búsqueda de imágenes similares de diversas marcas en la base de datos de INAPI que contiene más de 370.000 imágenes.
Tanto la autoridad del organismo internacional, Yoshyuki Takagi, como el director nacional del INAPI, Maximiliano Santa Cruz, valoraron el avance del proyecto FONDEF y felicitaron a los investigadores, manifestando su confianza en que el proceso que están desarrollando tendrá resultados exitosos.
Capital humano
El equipo de investigación cuenta con más de 20 años de experiencia en el procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones, inteligencia computacional, y redes neuronales (Deep Learning). Se cuenta con el apoyo técnico del equipo de INAPI encabezado por la subdirectora de marcas Carolina Belmar.
Investigadores principales: Profesores Claudio Pérez y Pablo Estévez.
Francisco Galdames (investigador joven)
Juan Pablo Pérez (estudiante de doctorado)
Daniel Schultz (estudiante de doctorado)
Diego Bastías (ingeniero de desarrollo)
Daniel Rojas (estudiante de pregrado y ayudante de investigación)
Colaboradores internacionales que han participado en diversos proyectos de investigación:
Prof. Kevin Bowyer, University of Notre Dame, USA
Prof. Kim Boyer, State University of New York, USA
Dr. Marcus Holzinger, Georgia Institute of Technology, USA
Prof. José Principe, University of Florida, USA
Prof. Jacek Zurada, University of Louisville, USA
Prof. Pavlos Protopapas, Harvard School of Engineering and Applied Sciences, USA