Premio Máquina de Turing a TFM que mejora la autonomía de personas con Autismo
Ya puedes disfrutar del vídeo presentado por el alumno Julio Sánchez de las Heras Martín-Consuegra, de la Escuela Superior de Informática (ESI), que fue reconocido en la IV edición de los Premios Máquina de Turing por su Trabajo Fin de Máster (TFM) titulado “Aplicación de Modelos de Lenguaje Generativos para mejorar la autonomía de personas con Autismo“. Bajo la dirección de las profesoras Ana Isabel Molina y Carmen Lacave, del grupo de investigación CHICO, el proyecto obtuvo dos galardones: Premio al mejor Trabajo Fin de Grado (TFG) en la temática de Desarrollo de Software, otorgado por el aula NTTDATA-UCLM, y Accésit al mejor TFG o TFM en las temáticas Social, Mobile, Analytics, Cloud y Things, concedido por el aula SMACT CGI-UCLM.
El trabajo de Julio Sánchez aborda los desafíos cotidianos que enfrentan las personas con Trastorno del Espectro Autista (TEA), quienes representan 1 de cada 45 adultos diagnosticados. Actividades diarias como preparar la comida, mantener la higiene personal o realizar tareas domésticas pueden resultar especialmente complejas sin la asistencia adecuada, afectando su autonomía y capacidad para vivir de forma independiente.
Con el avance de la inteligencia artificial y, en particular, de los modelos de lenguaje generativos como GPT, surge una oportunidad única para mejorar la calidad de vida de estas personas. El TFM propone una solución tecnológica accesible y personalizada que utiliza estos modelos para ofrecer asistencia y soporte adaptado a las necesidades individuales de los usuarios con TEA.
El proyecto se fundamenta en una exhaustiva revisión sistemática de la literatura, donde se identificaron oportunidades de mejora en las soluciones existentes que integran modelos generativos para la asistencia de personas con autismo. Además, la propuesta fue presentada y refinada con la colaboración de expertos y representantes de asociaciones como Autrade, la Federación de Autismo de Castilla-La Mancha y la Federación Española de Padres y Madres de Personas con Autismo.
Una de las características destacadas de la solución es la posibilidad de que una persona de confianza—como un cuidador o familiar—configure el sistema para ofrecer un soporte totalmente personalizado. Esto incluye la generación de un avatar virtual basado en la imagen de esa persona y la personalización del reconocimiento de voz para activarse con palabras clave específicas, facilitando así la interacción del usuario con TEA.
En la práctica, el asistente permite al usuario visualizar en todo momento el avatar virtual y utilizar comandos de voz personalizados. Por ejemplo, al solicitar ayuda para “poner la lavadora”, el sistema procesa la petición y genera una respuesta adaptada, traduciendo las instrucciones en una secuencia de pictogramas fáciles de entender y también ofreciendo una descripción verbal de los pasos a seguir.
Además, el asistente es capaz de procesar imágenes para brindar respuestas contextualizadas. Si el usuario tiene dificultades para preparar una comida, puede tomar una fotografía del interior del frigorífico. El modelo identificará los alimentos disponibles y sugerirá posibles recetas junto con las instrucciones detalladas para su preparación.
En palabras de Julio Sánchez, “integrar tecnologías de inteligencia artificial como modelos generativos, junto con técnicas avanzadas para mejorar su accesibilidad, no solo pretende mejorar la autonomía y la independencia de las personas con TEA, sino también su calidad de vida y la de las personas que las rodean“.
