Esta semana he podido finalizar mi parte del proyecto Undanet y quiero reflexionar sobre lo que ha significado esta experiencia para mí.
El proyecto Undanet
Ya mencioné en mi entrada anterior que Undanet es un proyecto relacionado con la agricultura que utiliza modelos de visión artificial para detectar y predecir enfermedades en vacas. Al principio, era una tarea nueva y sorprendente, pero con el tiempo se ha convertido en una de las experiencias más valiosas de mis prácticas.
Cerrando mi parte del proyecto
La última semana ha sido muy exigente. He terminado de preparar los datos, he entrenado los modelos de visión artificial por última vez, he realizado las pruebas y los experimentos necesarios para completar mi parte del proyecto. Ver los resultados finales y comprobar que el modelo funciona correctamente ha sido muy gratificante.
Trabajar con herramientas como Vision Transformers, YOLO y PyTorch en un proyecto real me ha dado una perspectiva diferente a la que se aprende en la universidad. Aquí, los datos son reales, los problemas son reales y las soluciones deben funcionar de verdad.
Lo que me llevo
Más allá de los aspectos técnicos, me llevo la experiencia de haber completado un proyecto de aprendizaje automático desde el principio hasta el final dentro de un equipo de investigación profesional. Eso es invaluable.
El equipo del AIR Institute ha sido fundamental en mi aprendizaje. Su nivel técnico es muy alto, pero siempre han estado dispuestos a ayudarme y enseñarme. Cada conversación, cada revisión de código y cada experimento que no salió bien me ha enseñado algo nuevo.
Nunca pensé que terminaría trabajando en la detección de enfermedades en vacas con inteligencia artificial, pero eso es lo interesante de este campo: siempre te sorprende.
Seguiré contando lo que vaya sucediendo. Esto es solo el comienzo.
