Detección de caídas neuromórfica de bajo costo con datos sintéticos y SNNs híbridas

La detección de caídas en personas mayores es un desafío crítico en entornos asistenciales. Tradicionalmente, los sistemas basados en visión requieren procesamiento intensivo y consumen mucha energía. Sin embargo, la combinación de redes neuronales espigadoras (SNN) y datos sintéticos de cámaras de eventos (DVS) ofrece una alternativa eficiente y de bajo costo. Estas redes híbridas, que integran SNN con componentes convolucionales, permiten procesar información espacio-temporal con un consumo energético mínimo, ideal para dispositivos edge. Este enfoque se beneficia de la generación de datos sintéticos a partir de vídeos convencionales, lo que reduce la necesidad de costosas anotaciones reales. En este contexto, la empresa Q2BSTUDIO ofrece soluciones de inteligencia artificial para empresas que buscan implementar modelos neuromórficos en aplicaciones de seguridad y salud. Además, desarrollamos aplicaciones a medida y software a medida que integran técnicas avanzadas de machine learning, así como servicios cloud AWS y Azure para escalar estos sistemas. La combinación de agentes IA con modelos híbridos SNN-CNN permite crear sistemas autónomos de vigilancia que operan con baja latencia. Asimismo, nuestras capacidades en servicios inteligencia de negocio mediante Power BI ayudan a visualizar alarmas y patrones de movilidad. La ciberseguridad también es clave para proteger los datos sensibles generados por estas soluciones, área en la que ofrecemos ciberseguridad y pentesting. En definitiva, la detección neuromórfica de caídas representa un avance prometedor que, combinado con el know-how de Q2BSTUDIO, puede transformar la atención domiciliaria y hospitalaria de forma eficiente.