BitMetrics controla que la fruta no se comercialice en mal sido | iStock

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BitMetrics: el control de calidad con visión artificial

Frutos secos, ropa o asfalto: la startup diseña un algoritmo para encontrar defectos en productos y optimizar procesos logísticos

Detectar imperfecciones o defectos durante la cadena de producción puede ser una tarea dura y complicada si se tiene que vigilar el estado de muchos productos. Además, en algunos casos encontrar estos desperfectos en simple vista no es fácil. Por ejemplo, los frutos secos pueden estar en perfecto estado por fuera pero cuando se pasan por rayos X se ve que tienen gusanos y, por lo tanto, no son aptos para el consumo humano. Esto es el que hace precisamente BitMetrics, una startup que ha desarrollado un algoritmo inteligente de visión artificial para medir el control de calidad de los productos.

Pero el sector de la alimentación no es el único al cual se dedica BitMetrics. La startup fundada hace justo un año ha trabajado con empresas del sector del automóvil, el textil, la alimentación o el asfalto. "En la línea de la visión artificial, nos enfocamos específicamente a empresas industriales de todo tipos, porque es una aplicación transversal", señala la cofundadora de BitMetrics, Mar Masulli.

Control de calidad de la ropa, la comida o las calles

Aparte del control de calidad de alimentos y productos para el consumo, el algoritmo desarrollado por la startup tiene aplicaciones muy diversas. Desde la detección de errores de estampación a la ropa antes de traerla al mercado hasta la identificación de fisuras al asfalto. "Toda industria hace una clasificación de su materia primera para ver si es de calidad y puede ser apta o no para su uso o consumo", apunta la emprendedora.

Según explica Masulli, este trabajo normalmente la hacían personas a las organizaciones, "pero el cerebro tiene una capacidad limitada y, al ser una tarea muy pesada, llega un punto en que dejas de ver los desperfectos". Pero con su algoritmo esta tarea se hace mucho más sencilla.

David Picado, Mar Masulli y Enrique Muñoz, de BitMetrics | Cedida

El algoritmo desarrollado por BitMetrics no sólo detecta defectos en los productos sino que son sistemas inteligentes que permiten analizar datos y mejorar la toma de decisiones. "No sólo detectamos si hay fisuras o si la fruta está en mal estado, sino que con los resultados se permite decidir si se tiene que reparar la fisura o si la fruta se tiene que lanzar a la basura o no", explica Masulli.

BitMetrics diseña internamente el algoritmo y la solución de software a través de la cual se obtienen los datos. Sin embargo, la startup también ofrece una línea de servicios de análisis de datos y de optimización de procesos para el sector logístico y el supply chain.

Pareja en casa y socios a la empresa

Cuando en David Picado, doctor en inteligencia artificial y marido de la Mar Masulli, empezó a recibir muchas ofertas de trabajo y además descubrieron que Barcelona se estaba convirtiendo en un hub tecnológico donde el análisis de datos tiene un peso muy importante, vieron una oportunidad de negocio. Masulli ya tenía experiencia en el mundo de la emprendeduría y cuando su pareja le propuso montar esta empresa, no lo dudó.

El algoritmo de BitMetrics se puede aplicar tanto para detectar errores de estampas a la ropa como para identificar fisuras en las calles

Actualmente, la startup cuenta con cuatro personas al equipo, especialistas en informática, matemáticas e inteligencia artificial. Según la emprendedora, hay muchas empresas especializadas en análisis de datos, pero de carácter generalista. "Nosotros nos queremos centrar en la visión artificial, porque vemos que es una área donde hay poca oferta", señala.

BitMetrics trabaja exclusivamente en el B2B y con grandes empresas, puesto que "requerir soluciones inteligentes normalmente implica que la compañía ya está digitalizada y tiene un cierto grado de madurez en la gestión de sus datos", explica Masulli. La startup prevé este año multiplicar por cinco la facturación del 2017 y conseguir más clientes para consolidarse dentro del área de la visión artificial.