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En el Auditorio de Ticmas se desarrolló una charla con Roni Bandini, a quien algunos lo conocen por su novela “El Sueño Colbert”, otros por sus clases y trabajos en informática, y muchos más gracias a su invento que se hizo viral en redes sociales: un dispositivo llamado “Reggaetón Be Gone”, el cual bloquea la música de reggaetón que su vecino escuchaba temprano por la mañana, especialmente los sábados y domingos. El proyecto vincula innovación, tecnología, inteligencia artificial y señales sonoras, y es solo uno de los muchos ingeniosos dispositivos que Bandini ha desarrollado a lo largo de su carrera.

En una entrevista con Patricio Zunini, Bandini explicó cómo surgió la idea al enfrentarse a un problema común que afecta a muchos: el ruido del reggaetón a volumen alto proveniente de los vecinos. “Siempre es una característica del estilo que suele la gente escucharlo muy fuerte […] enseguida pensé no en la solución sencilla sino en […] qué tipo de máquina podría encargarse de resolver esto”, explicó. En lugar de buscar una solución simple y directa, Bandini optó por un enfoque más complejo que involucrará la integración de inteligencia artificial (IA).

Uso de Machine Learning para el Reconocimiento Musical

Bandini decidió usar machine learning para reconocer patrones específicos del reggaetón, lo cual fue una decisión clave para el éxito de su dispositivo. “Lo que hace [el machine learning] es tratar de entender cómo funciona el mundo encontrando patrones […] con suficiente información la computadora esto lo resuelve de una manera muy sencilla”, comentó Bandini. El machine learning se encargó de identificar y extraer componentes rítmicos y frecuencias que son características del reggaetón, basándose en un extenso análisis de los archivos de audio.

Para entrenar el modelo, Bandini utilizó datasets de canciones obtenidas de YouTube y las procesó para mantener niveles de volumen uniformes. Sorprendentemente, con solo diez canciones, su sistema alcanzó un nivel de detección elevado. “Ya con esas 10 canciones tenía un índice de detección bastante elevado”, afirmó. Esta optimización inicial permitió que el modelo funcionara de forma eficiente con un set de entrenamiento relativamente pequeño, lo que fue crucial para el desarrollo rápido y efectivo del dispositivo.

Desafíos en el desarrollo

La segunda fase del proyecto fue más retadora, la cual consistía en buscar la manera de interrumpir las señales del parlante Bluetooth del vecino. Esta tarea requirió una comprensión profunda de la tecnología utilizada y el uso de técnicas avanzadas para desestabilizar la conexión entre el emisor y los parlantes. Bandini explicó: “La parte que sigue es […] teniendo el identificador del parlante […] pedirle conexiones a ese parlante que ya está conectado con un emisor […] e inundar este parlante de paquetes”. Este enfoque técnico demostró ser efectivo en cortar o deteriorar la calidad del sonido proveniente de los parlantes del vecino.

Compartiendo Conocimientos: Código Abierto y Tutorial

A medida que el proyecto avanzaba, Bandini decidió compartir su trabajo públicamente, subiendo el código fuente y un tutorial detallado. “Para mí es una máquina más como todas las máquinas que estuve haciendo […] subí el código fuente, subí el modelo, subí un tutorial detallado”, comentó. Esta decisión de compartir su conocimiento no solo promueve la transparencia, sino que también permite que otros interesados puedan replicar o mejorar su diseño.

 

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