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Asi detectas unas cheves con tensorflow – Datlas research

“Alexa, pasame una Heineken”. Una instrucción sencilla para una persona, una tarea compleja para una computadora. Esta tarea puede dividirse en subtareas, siendo una de ellas la detección de objetos. Esta es una tecnología relacionada con la visión artificial que busca identificar los objetos semánticos en una imagen. En esta columna compartiremos el proceso que pasamos al realizar un sistema de identificación de cervezas.

En nuestro proyecto de identificación de cervezas contamos con aproximadamente 2500 fotos de cervezas, pudiendo ser un refrigerador lleno o una sola cerveza en la foto. En estas fotos, tuvimos que seleccionar las zonas en las que había una cerveza y asignarle un nombre (el nombre de la cerveza y si era lata, botella o caguama) para poder clasificarlos. Esto se llevó a cabo con LabelImg, cuyo output era un XML con las posiciones y el nombre.

Posterior a esto, seleccionamos el modelo a implementar. Decidimos utlizar Tensorflow con el modelo desarrollado por Nick Bourdakos, Custom-Object-Detection. El primer paso para hacer funcionar este modelo fue generar el TFRecord, el archivo con el que se entrena el modelo. Para esto, los XML no nos servían, ya que requiere un archivo CSV. Usamos la librería de Python Pandas para hacer esta conversión. Luego definimos el label map para que cada nombre tuviera un número que lo identificara. Todo esto lo pasamos por el script para generar los TFRecords, y nuestros datos estaban listos para entrenar el modelo.

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Comenzamos a entrenar el modelo, y nos dimos cuenta que era muy lento, ya que lo estabamos entrenando con nuestras laptops. Para optimizar esto cambiamos a entrenar en Google Colab. Aquí puedes entrenar tu modelo utilizando tarjetas gráficas, aprovechando su capacidad de procesamiento al máximo. Pero encontramos un problema, los archivos eran muy pesados para estar descargandolos cada vez. La solución: subir los archivos a Google Drive, e instalar una biblioteca en Colab para poder traer los archivos de Drive.

Aquí comenzamos la etapa de pruebas con el modelo. Esperábamos un happy path, pero no fue el caso, Encontramos problemas como que la letra era muy pequeña y no se podía leer, o que detectaba un rollo de papel como una cerveza. Este último se debía a que redujimos la confianza para tomar una predicción al 30%. Ambos fueron obstáculos superados.

Para finalizar, se desarrolló el cliente con el cual el usuario podría emplear esto. Se creó una REST API en Django, una aplicación en React Native, y se hicieron llamadas para que la foto tomada por el celular regresara con la respuesta. En este punto sólo se llevó a cabo un cambio, el poner números en las clasificaciones para que no se amontonaran, y presentar el nombre y el porcentaje de confianza de la predicción.

Aqui cierra el blog de hoy. La presencia de esta tecnología puede crear un cambio en el cómo funcionan las cosas. Futuras implementaciones de este tipo de acciones en tiendas serán de utilidad para hacer conteos, inventarios, identificar repisas vacías y/o recibir notificaciones cuando se acabe un producto. Si te gustó la columna te pedimos la compartas y nos dejes tus comentarios

Saludos

(Esta columna fue desarrollada por Jose Luis alias “Ali,” participante en nuestro programa de interns de verano)

Equipo Datlas

-Keep it weird-

 

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¿Y en qué quedó el CoDi (Cobro digital) de BANXICO? – Datlas research

(En Datlas, startup de analítica Mexicana e impulsores del movimiento de big data mexicano, estamos  interesados en el CODI por la generación de datos que esta iniciativa va a promover. Un nuevo recurso abundante se aproxima ¿Cómo le haremos frente?)

Imagínate que vas camino a la tienda de la esquina y al momento de pagar te das cuenta de que no llevas contigo tu cartera o imagina que estás de vacaciones, es momento de pagar la cuenta en un restaurante, pero al abrir tu cartera notas que no tienes efectivo. Te imaginas evitar pasar todos estos eventos que te provocan perder tiempo, pasar vergüenza, etc. Actualmente se está desarrollando una tecnología en México que te podrá ayudar con eso, y su nombre es CoDi. En esta columna te platicamos un poco de qué es y cómo van los avances según la información pública.

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CoDi es una plataforma de pago fintech, propuesta y en proceso de desarrollo por el Banco de México, en la cual se podrá realizar y solicitar pagos en los procesos de compra-venta de bienes y en los procesos de pagos de servicios, de una manera rápida, eficaz, segura y sin tener que llevar consigo una tarjeta o efectivo.

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El proceso de uso requiere de un código QR, el cual el vendedor deberá proporcionar ya se por una impresión o por una foto digital, el cual el comprador deberá escanear, despues de esto al comprador se le haría llegar un mensaje donde se solicitará aceptación para realizar el pago.

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¿Es novedad Mexicana?

En países como China, están dejando de lado el uso de efectivo y de tarjetas, y han optado por usar métodos de pagos iguales a Codi. Alipay y WeChat Pay son de los servicios que ofrecen este método de pago. Compañías como Apple y Samsung han puesto al alcance de sus usuarios un método de pago llamado NFC el cual estará enlazado con la tarjeta del usuario, pero este método no requiere de un código QR, aquí con solo acercar el teléfono a la terminal automáticamente se realizará el pago sin que el usuario tenga que sacar su cartera o cargar con ella, pero esta tecnología solo sirve en ciertos países y no todos los comercios cuentan con la facilidad de usar este método.

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¿En México? ¿Cómo vamos?

Hoy en día CoDi está en fase de prueba, pero según Banxico, la plataforma estará habilitada a partir del cuarto trimestre de 2019. Solo algunos bancos tienen acceso a lo que se le puede llamar prueba piloto y se estima que para julio o agosto se iniciara una segunda etapa de prueba con algunos usuarios.

La lista de beneficios los cuales traería consigo CoDi es amplia:

  • Evitar el cargar con efectivo y/o la cartera.
  • Transacciones rápidas, eficientes y seguras.
  • Una mayor inclusión hacia todos los comercios tanto tiendas grandes como tiendas pequeñas como la de la esquina.
  • Crea y fomenta la competencia para que nuevos métodos de pagos sean creados con el fin de mejorar el servicio y beneficiar tanto al comprador como al cliente.
  • Al ser pagos electrónicos se evita la corrupción y se motiva más a la transparencia.
  • Podrás disponer de lo que este en tu cuenta de banco.

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Imagen obtenida del sitio web de BANXICO: http://www.banxico.org.mx/sistemas-de-pago/codi-cobro-digital-banco-me.html

En conclusión, se puede decir que la implementación de CoDi es un gran avance para México, el dejar de disponer siempre de cargar con efectivo, haciendo que dejemos de ser tan vulnerables a los asaltos en la calle podría ayudar a crear una sociedad más segura y además CoDi ayudaría a comercios pequeños a entrar en la evolución sin tener que gastar tanto. Estos métodos de pagos son un gran salto a la evolución de la economía en el país, y más aun cuando países  como China, Japón, EE. UU., etc., ya usan esta tecnología y funciona de una gran forma.

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Hasta aqui la columna de hoy. Te agradecemos leernos y si te gustó comparte. Pronto comenzaremos una etapa que podría ser un inicio de “cash-less” society o sociedad sin dinero en efectivo.

 

Equipo Datlas

(Desarrollado por José Romo parte de nuestro programa de intern de verano)

-Keep it weird-

 

Fuentes y otras referencias de datos:

Nuevas formas de “ubicarse”

 

La ciencia de la cartográfica ha existido desde hace siglos; la creación del primer mapa la tierra es una cuestión polémica y difícil de acertar. La cartografía también se ha mantenido en una evolución constante que viene atada a los avances tecnológicos y a un mejor conocimiento de nuestra tierra. Aun y con nuestra tecnología avanzada contemporánea, siguen existiendo obstáculos en la manera en la que decidimos representar nuestras ubicaciones geográficas (direcciones o apartados) de una manera eficiente, precisa, y compatible. En este post se hablará un poco de cómo ha evolucionado en tiempos recientes este concepto de nombrar tal representación abstracta.

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Se estima que un 75% de la población global (eso sería aproximadamente unas 4 billones de personas) no cuenta con una dirección física o apartado. Los apartados son una herramienta esencial para el desarrollo económico; sin poseer uno se puede batallar en temas desde recibir mercancía a obtener documentos de identidad y ser atendido por una ambulancia. Aun teniendo un apartado para tu domicilio existen muchos problemáticas asociadas a nuestro uso actual de direcciones geográficas. Sí no fuera por la tecnología GPS y nuestros ubicuos smartphones el repartidor de pizzas o el chofer de Uber batallarían mucho más para encontrar nuestras ubicaciones, las empresas de e-commerce o de food delivery perderían mucho más tiempo y dinero tratando de encontrar a clientes, etc. Primero que todo, existen infinidad de nombres de calles, colonias, edificios, etc. que se repiten aun y estando dentro de la misma zona de la ciudad. También hay situaciones donde los números exteriores no siguen un orden cronológico racional. Donde dos casas comparten la misma dirección, o una colonia que se llama de tres maneras distintas y sus fronteras son diferentes en distintos mapas, etc. Para sumar al problema, al enviar y recibir correspondencia internacionalmente los estándares y convenciones sobre la nomenclatura correcta pueda variar mucho entre países, idiomas y sistema de escritura. Podríamos asumir que las coordenadas GPS de latitud y longitud serían la solución al problema, pero se ha mostrado que el uso de ellas cotidiano por el ciudadano promedio no se ha adoptado ya que se vuelve demasiado exhaustivo escribir un número de 18 dígitos que no va a ser fácil de recordar y es nos suena demasiado ambiguo. Hace más de un siglo, durante 1874 se estableció la UPU (Unión Postal Universal) para tratar de estandarizar a escala global estos conceptos de direcciones geográficas. Hoy en día la UPU forma parte de la ONU y sigue tratando de administrar temas relacionados al mismo problema histórico. Hasta hace solo algunos pocos años atrás los esfuerzos por crear un sistema global que estandarice y facilite datos de representación geográfica habían fracasado. Las coordenadas de GPS fueron reducidas a un código alfanumérico de 10 dígitos antes (el Natural Area Coding System o Universal Address) pero esta solución fracaso probablemente por la mismas razones que nunca adoptamos las coordenadas GPS; reducir los dígitos un poco no era suficiente para desencadenar una adopción masiva globalmente.

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La buena noticia es que esto al fin parece estar cambiando con el adviento de nuevas herramientas. Por ejemplo, what3words es una empresa que ha dividido la tierra en 57 trillones de cuadros de 3 por 3 metros y asignado a cada uno de estos una dirección o apartada que consiste de tres palabras (al día de la publicación de este post ya integra 26 idiomas de los cuales puedes elegir que se muestre tu dirección). Cada de los lenguajes usados para asignar nombres a los 57 trillones de cuadros en la tierra usa una lista 25,000 palabras. La empresa describe que las principales ventajas de usar tres palabras para representar tu ubicación son la memorabilidad, la fácil detección de errores, la naturaleza libre de ambigüedad de las palabras para usos no técnicos y el uso mediante acceso de voz. A pesar de lo sencillo que es recordar tres palabras no ambiguas en tu lengua natal y el evitar tener que llenar tantos campos al dar tu dirección, otra ventaja notable de la herramienta es que la ubicación geográfica representada (el cuadro de 3 por 3 metros) no es ni algo muy grande ni muy chico; es mucho menos chico y ambiguo que lo que representaría una coordenada de longitud y latitud, y lo suficientemente pequeño para tener una dirección separada de otras recamaras en tu domicilio.

palabras
Journal of Psychology, 1957

 

La primera vez que escuche sobre esta herramienta, en el 2016, no entendía a profundidad el impac

to y beneficio que algo que parece tan sencillo como what3words podría llegar a traer. Fue después de familiarizarme con testimonios de algunos de los más de 600 clientes que what3words actualmente presume que llegue a entender el enorme potencial que esto podría traer. Clientes de what3words van desde las oficinas postales de países enteros como: Yibuti, Mongolia, y Costa de Marfil, y Tuvalu, hasta hoteles boutique en el campo y empresas manufactureras de automóviles como Mercedes-Benz (quien anunció hace poco que sus coches serían los primeros en integrar what3words dentro de su sistema de navegación).

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what3words

Claro que también existen críticas en contra de what3words: no sé puede descartar que esta sigue haciendo una empresa privada con control de esta información y su software no es abierto (aunque ofrecen el servicio a individuos y sociedades sin fines de lucro sin costo, solo cobran a empresas privadas). Vale la pena también checar what3fucks, pero no lo recomendaría para ordenar tu pizza.

Fuentes:

¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.

Technopreneur – el nuevo ANDROID M y 6 features clave para tu app development

Dejando claro que esta no es una nota técnica como todas las que vas a encontrar en internet. Es una columna con la intención de hacerte familiar a las novedades de #androidm y que esto te sirva en caso de que pienses desarrollar o estés desarrollando una app en #android, el sistema operativo móvil de google.

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Primero que nada…

El nombresito que se sacaron ¿Qué originales? Y no es crítica es retro…

Lo que pasa es que desde sus inicios los nombres de las versiones de Android han ido de la A->Z del abecedario.. y después del lollipop – kitkat – (…) sonaba para que fuera m&m o algo más sabroso… pero el nombre tentativo con el que lo anunciaron fue “M”. Yo pienso que los de merca no tuvieron tiempo suficiente para negociar un buen contacto con los de los chocolates, pero vamos a darles el beneficio de la duda y que vienen cosas mejores.

Las “Novedades”

Android_M_2_800En concreto la nueva versión se presentó con estas 6 novedades en el sistema operativo. Mismas que apelan mejorar la experiencia de usuario desde el núcleo de la plataforma.

1. Permisos de App

Este en realidad es el que voy a hacer más hincapié. Para no ser tan complicado se trata de que cuando descargas apps te pregunta android si le das permisos de entrar a .. por ejemplo… tus contactos, tu cámara, tus datos, entre otros… Usualmente así es en whatsapp y no hay forma de zafarte de esto si lo quieres usar.

La nueva propuesta permite hacer filtros por permisos y rechazar con lo que no estés de acuerdo. Además los permisos te los van a pedir cuando la app necesite verdaderamente usar tus contactos o tu cámara o tus datos… no desde un inicio por default.

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Esto es relevante para el que desarrolla por que la paquetería del manifiesto (donde declaramos los permisos que le pedimos al sistema) seguramente va a cambiar y ahora hay que pensar qué recursos vamos a utilizar para convencer a los usuarios que nos den oportunidad de husmear en su gps o sensor de movimiento.

Veremos como viene funcionando… pero desde la parte del cliente/usuario suena genial por su privacidad de datos.

2. Pagos móviles

La historia no es tan larga. No necesitas abrir un app, sólo activas tu #NFC y pasas por el receptor de pagos. Es ultraseguro, tiene muchos filtros, no te van a robar.. no te preocupes. Pero como siempre la historia es la misma a México va a llegar quién sabe cuándo … pero en nuestras visitas a Estados Unidos si tienes una VISA o MASTERCARDS tal vez puedas usarlo de novedoso.

Lo relevante aqui es que la misma forma de pago va a servir para hacer transacciones en las apps de android. Lyft y Uber, por ejemplo, va a comenzar a trabajar con algunos de sus pagos con este formato

3. Experiencia en Web

Nada relevante… es algo muy técnico. En particular una mejor integración de versiones móviles responsivas web para tu pantalla… ¿Cómo dijo? Que además de verse bonito una página web como #pinterest en tu smartphone también va a ser más sencillo abrir vínculos desde las apps.

4. Soporte de Huella digital

Pués similar al vecino… cuff cuff el de la manzana… los desarrolladores están motivados a olvidar los passwords y te ofrecen la capacidad de cambiarlo por tu huella digital. Suponiendo que ningún gobierno quiere esa información..jejej.. es algo más práctico y venga es el futuro así que no nos podemos hacer para trás

5. App Links

Uff….pero que locura que FINALMENTE!!! voy a poder entrar de un app a otra y no sólo cuando le mando links de cosas que me gustan a la gente por whatsapp. Por fin se abren permisos estilo foursquare – Swarm en donde puedes saltar de app en app en el sistema. Esto es muy útil para los desarrolladores por que si quieres hacer del contenido de tu app viral o usar una paquetería de mensajes ya existentes puedes hacer conexiones con otras plataformas ya existentes.

¿Suena bien? Sobretodo cuando tienes un app social de ridesharing y te la complicas para que la gente se comunique… pues ofrece conectarlo con whatsapp o skype (por ejemplo)

6. Poder y almacenamiento de batería

En general ya sabes… improving en memoria, poder, almacenamiento de batería. Todo se hace más rápido, ocupa menos recursos. Y perdón a los que lo desarrollan porque se que les toma un año llegar a esto.. pero no cambia mucho el impacto que percibe el usuario.

Por la parte técnica.. bajaron las sincronizaciones que se hacen en web para cargar la mayoría en la mañana (el tiempo del día que tienes más batería) y la noche cuando cargas el celular. Relevante para el que desarrolla porque si tienes la capacidad de monitorear los celulares que usan tu app… seguramente tendrás menor visibilidad de la forma en que están usando tu aplicación y lo más importante la forma en que se #crashea.

En general esta es toda la columna ¿Qué sigue para Android?

Bueno… ya todos lo estamos esperando con ansias.. Imaginate dar un ride o pedir un ride on-demand desde la cómodidad de tu auto. Sip… ese es el futuro sustentable y la forma de darle un respiro al planeta .

android-M-auto-voitureEs todo por hoy… si tienes cualquier comentario no dudes en dejarlo y

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Fuentes:

– Novedades de los “googlazos”

– Liga: http://techcrunch.com/2015/05/28/google-announces-android-m-with-fingerprint-scanner-support-android-pay-improved-permissions-battery-and-performance-tweaks/#.ygtotm:vuTU