La aplicación gratuita Seeing AI de Microsoft narra texto, moneda, personas, códigos de barras y escenas en tiempo real a través de la cámara del teléfono para usuarios ciegos o con baja visión; alcanzó más de 35 países y completó más de 3 millones de tareas en sus primeros seis meses.
3,000,000+ tasks
Tareas completadas (first six months post-launch (2017))
35+ countries
Países alcanzados (2017)
19 languages
Idiomas admitidos (actual) (current)
4.3 out of 5
Puntuación en la App Store (current)
3.57 % error rate
Tasa de error top-5 en clasificación de imágenes (Microsoft research benchmark)
13,000+ entries
Propuestas del hackathon superadas (2015 internal hackathon)
Detalles
Madurez
Consolidada
Promotor
Microsoft
Período
2017–present
Palabras clave
assistive technology, artificial intelligence, mobile apps, accessibility
Contexto
Seeing AI es una aplicación gratuita para iOS de Microsoft Research y Microsoft Garage, surgida de un hackathon interno de 2015 que superó a más de 13 000 propuestas, lanzada de forma general el 12 de julio de 2017.
Objetivos
La aplicación tiene como objetivo convertir la cámara del teléfono en un asistente hablado para usuarios ciegos y con baja visión, narrando en tiempo real texto, moneda, personas, códigos de barras y escenas.
Actividades
Combina visión artificial en el dispositivo y en la nube para leer texto en voz alta con orientación de alineación, identificar moneda y códigos de barras, reconocer contactos guardados, describir expresiones faciales y generar descripciones habladas de escenas.
Resultados
A finales de 2017, Microsoft informó de más de 3 millones de tareas completadas y disponibilidad en más de 35 países; la aplicación ganó el Premio Helen Keller Achievement de la American Foundation for the Blind en 2018. Actualmente admite 19 idiomas y tiene una puntuación de 4,3/5 en la Apple App Store; la investigación subyacente de Microsoft sobre clasificación de imágenes registró una tasa de error top-5 del 3,57%.
Conclusiones
Las cifras de 3 millones de tareas y 35 países son estadísticas de uso autodeclaradas por la propia Microsoft, y no cifras auditadas de forma independiente, y los datos de precisión describen puntos de referencia generales de investigación, no un estudio controlado del éxito real de las tareas para usuarios ciegos.
Implementación
Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)
Habitualmente financiado por
Own resources / municipal budget
Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.
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Fuentes de datos
De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.