Desde pequeña, Sira Pérez de la Coba ya tenía el sueño de ser una científica que inventara algo útil, “porque siempre me había impresionado el legado de los grandes científicos”, confiesa. Se hizo ingeniera de telecomunicaciones y se especializó en EE UU en visión artificial. Volvió a España y trabajó 10 años en defensa y seguridad. “Desarrollé tecnología de reconocimiento de imágenes, videovigilancia inteligente, biometría, reconocimiento facial, etc. Comprendí que entender una imagen o un vídeo era complejo y que el enfoque que se hacía no resolvía eficazmente lo que había en una imagen”, sostiene.
Al mercado
En 2012 monta la empresa Visiza para desarrollar un buscador visual capaz de entender una imagen o un vídeo igual que lo hace el cerebro. “El concepto de buscador visual o de reconocimiento de imágenes o vídeo no es nuevo. Pero tal y como estaba planteado hasta entonces siempre era traduciéndolo a palabras, es decir, se ‘entrena’ una base de datos con imágenes, a las que se les asigna o etiqueta un nombre. No es un enfoque preciso porque las palabras no son suficientes para representar información visual. Ya en 2001, mi tesis profundizaba en un algoritmo de comprensión de imágenes que mejoraba el jpg. La idea de Visiza era resolver algorítmicamente cómo entender una imagen o un vídeo como lo hace el cerebro humano para que funcione con precisión y sea aplicable a cualquier contenido visual y escalable a los billones de imágenes y vídeos que existen”. Visita a potenciales clientes, pero “no me entendían lo que les explicaba”.
Decide crear un caso de uso que demuestre el valor real de su tecnología. Y lanza Shot & Shop, un buscador de moda. “Hacías una foto a un vestido, zapatos... y nuestra tecnología lo reconocía, lo localizaba y se podían comprar. Los retailer y marcas de moda lo querían para usarlo como app propia o dentro de sus e-commerces. Licenciamos la tecnología. Pero, esto era solo la punta del iceberg de lo que quería hacer”. Con dos rondas semilla en España y una vez demostrado la viabilidad y facturación de su modelo, buscó inversores internacionales. “Me dieron el sí, pero tenía que aplicar esa tecnología a más sectores y además, irme a EE UU”. En junio de 2015, cerró una ronda de 1,2 millones, se instaló en allí y el proyecto se llamó Shazura.
“Lanzamos visual learning, herramienta de gestión de contenido visual, que permite a las empresas ordenar, revisar y agrupar la información de sus imágenes y/o vídeos. Nuestra herramienta lo hace de forma automatizada. Reducimos más del 50% de los costes operativos de nuestros clientes y aumentamos, como mínimo, un 15% sus ventas. Y es aplicable a cualquier mercado”.
vía Inteligencia artificial para reconocer imágenes y vídeos