Como un cerebro
La start-up de Barcelona Restb ha desarrollado un proyecto de inteligencia artificial que puede identificar millones de imágenes y que ya aplican portales inmobiliarios y de coches
Restb es una start-up de Barcelona que ofrece servicios de reconocimiento de imágenes y objetos de forma automática con inteligencia artificial. En septiembre estuvieron en el TechCrunch Disrupt de San Francisco y les seleccionaron como la compañía de inteligencia artificial más innovadora de 2016.
Ángel Esteban, su cofundador y CEO, recuerda cómo todo empezó en la universidad: “Xavi Hernando y yo estudiamos Ingeniería Informática en la UB y, en el proyecto de final de carrera, desarrollamos un sistema de reconocimiento facial en tiempo real”.
¿Y cuándo empezasteis a trabajar juntos?
En 2015 lanzamos el primer prototipo a nivel comercial. Creamos un proyecto que pretendía ayudar a las empresas a compartir datos de una manera más eficiente. Un ejemplo son los portales inmobiliarios que tienen anuncios de diferentes empresas y estas deben subir toda la información. Sabíamos que podíamos optimizarlo pero nos dimos cuenta de que eran formas de trabajo muy difíciles de cambiar: ya había equipos de gente para hacerlo, tenían sus particularidades y entrar en este mercado nos pareció complicado, de modo que decidimos pivotar. Era octubre de 2015.
Hacia el análisis de las imágenes.
Una de las necesidades que observamos en el proyecto anterior era el tratamiento de las imágenes. Los portales tenían equipos controlando cada foto para que no se colaran anuncios, imágenes pornográficas… Y es un proceso manual que ocupa a mucha gente y que nosotros, con nuestro conocimiento de inteligencia artificial, podíamos agilizar, de modo que en febrero de 2016 sacamos un primer MVP [Producto Mínimo Viable] para testar el mercado.
¿En qué se basa vuestra tecnología?
En redes neuronales que imitan al cerebro humano para intentar entender el mundo igual que lo hacemos nosotros. Cogemos las imágenes y entrenamos a las máquinas para que sean capaces de tomar decisiones basadas en ellas. Hablemos de un niño de tres años, reconoce un objeto como unas gafas porque le has dicho que lo son, pero también aprende a reconocer unas gafas aunque cambie la forma, la textura y el color porque lo que hace nuestro cerebro es extraer patrones comunes de los objetos para saber qué son y aprende. Nosotros hacemos lo mismo con las máquinas y somos capaces de entrenarlas para que reconozcan en una foto, por ejemplo, si se trata de un salón, un baño o una habitación. Con este sistema los portales inmobiliarios pueden asegurarse de que la imágenes son las correctas y ordenarlas de forma automática. Nuestro sistema analiza millones de imágenes de una manera fácil y rápida, entre 10.000 y 20.000 por minuto.
No solo estáis en el sector inmobiliario.
No, trabajamos para una plataforma de compra-venta de objetos de segunda mano y hemos hecho un proyecto para una empresa de petróleo noruega que monitoriza tuberías. Gracias a nuestra tecnología, saben cuándo hay que hacer una actuación de mantenimiento, mientras que, para el mismo trabajo, antes tenían a 20 expertos químicos mirando fotos. Trabajamos para portales inmobiliarios y de coches en Canadá, Estados Unidos, Francia, España, Noruega y Malasia, y estamos cerrando un acuerdo con una empresa húngara.
¿Cuánto tardáis en educar a una máquina?
Depende de la tarea y de la dificultad de las imágenes, igual que los humanos. Hay modelos que podemos entrenar con 50 ejemplos y otros para los que necesitamos 500.000. Tenemos una tecnología, por ejemplo, capaz de diferenciar el modelo de coche entre miles del mercado americano y europeo, y eso para una persona ya es muy difícil. Los portales online de venta de coches tienen la misma problemática que los inmobiliarios: si un usuario sube una foto y se equivoca al escribir el modelo se pierde calidad. En este sentido queremos pasar de un modelo de web 2.0 a una 3.0 inteligente y capaz de anticiparse a los movimientos de los usuarios, de modo que cuando subas imágenes estas se conviertan en información en tiempo real. Ahora mismo, las imágenes son una caja negra, pero imagínate que tienes un portal y hay usuarios que miran los anuncios. Cuando uno se va no sabes por qué y no puedes sacar métricas importantes, pero si sabes que pasó 10 segundos mirando fotos de la cocina y un minuto en el jardín, y eso se repite en los 20 anuncios que mira, sabrás a qué le da importancia cada persona y, por lo tanto, cuando vuelva a entrar, le presentarás primero los inmuebles que tengan jardín.
Estáis preparando vuestra primera ronda de financiación.
Sí, es una ronda de 750.000 euros que ya estamos cerrando. Utilizaremos ese dinero en mejorar nuestra plataforma web, la comunicación con los clientes y las ventas. Las primeras inversiones serán en marketing y ventas. Aunque queremos mejorar también nuestra tecnología para ir siempre por delante.
"Nuestra tecnología se basa en redes neuronales que imitan al cerebro humano para intentar entender el mundo igual que lo hacemos nosotros".