En el Auditorio de Ticmas se desarrolló una charla con Roni Bandini, a quien algunos lo conocen por su novela “El Sueño Colbert”, otros por sus clases y trabajos en informática, y muchos más gracias a su invento que se hizo viral en redes sociales: un dispositivo llamado “Reggaetón Be Gone”, el cual bloquea la música de reggaetón que su vecino escuchaba temprano por la mañana, especialmente los sábados y domingos. El proyecto vincula innovación, tecnología, inteligencia artificial y señales sonoras, y es solo uno de los muchos ingeniosos dispositivos que Bandini ha desarrollado a lo largo de su carrera.
El Origen de “Reggaetón Be Gone”
En una entrevista con Patricio Zunini, Bandini explicó cómo surgió la idea al enfrentarse a un problema común que afecta a muchos: el ruido del reggaetón a volumen alto proveniente de los vecinos. “Siempre es una característica del estilo que suele la gente escucharlo muy fuerte […] enseguida pensé no en la solución sencilla sino en […] qué tipo de máquina podría encargarse de resolver esto”, explicó. En lugar de buscar una solución simple y directa, Bandini optó por un enfoque más complejo que involucrara la integración de inteligencia artificial (IA).
Uso de Machine Learning para el Reconocimiento Musical
Bandini decidió usar machine learning para reconocer patrones específicos del reggaetón, lo cual fue una decisión clave para el éxito de su dispositivo. “Lo que hace [el machine learning] es tratar de entender cómo funciona el mundo encontrando patrones […] con suficiente información la computadora esto lo resuelve de una manera muy sencilla”, comentó Bandini. El machine learning se encargó de identificar y extraer componentes rítmicos y frecuencias que son características del reggaetón, basándose en un extenso análisis de los archivos de audio.
Desarrollo inicial y optimización del sistema
Para entrenar el modelo, Bandini utilizó datasets de canciones obtenidas de YouTube y las procesó para mantener niveles de volumen uniformes. Sorprendentemente, con solo diez canciones, su sistema alcanzó un nivel de detección elevado. “Ya con esas 10 canciones tenía un índice de detección bastante elevado”, afirmó. Esta optimización inicial permitió que el modelo funcionara de forma eficiente con un set de entrenamiento relativamente pequeño, lo que fue crucial para el desarrollo rápido y efectivo del dispositivo.
Desafíos en el desarrollo
La segunda fase del proyecto fue más retadora, la cual consistía en buscar la manera de interrumpir las señales del parlante Bluetooth del vecino. Esta tarea requirió una comprensión profunda de la tecnología utilizada y el uso de técnicas avanzadas para desestabilizar la conexión entre el emisor y los parlantes. Bandini explicó: “La parte que sigue es […] teniendo el identificador del parlante […] pedirle conexiones a ese parlante que ya está conectado con un emisor […] e inundar este parlante de paquetes”. Este enfoque técnico demostró ser efectivo en cortar o deteriorar la calidad del sonido proveniente de los parlantes del vecino.
Compartiendo Conocimientos: Código Abierto y Tutorial
A medida que el proyecto avanzaba, Bandini decidió compartir su trabajo públicamente, subiendo el código fuente y un tutorial detallado. “Para mí es una máquina más como todas las máquinas que estuve haciendo […] subí el código fuente, subí el modelo, subí un tutorial detallado”, comentó. Esta decisión de compartir su conocimiento no solo promueve la transparencia, sino que también permite que otros interesados puedan replicar o mejorar su diseño.
La aplicabilidad en la educación: Cultura “Maker” en el aula
Durante la entrevista, Zunini exploró cómo estos conceptos tecnológicos pueden aplicarse en el contexto educativo. Al respecto, Bandini destacó la importancia de la cultura “Maker” en las aulas, enfatizando que la educación debe centrarse en despertar el interés y la curiosidad de los estudiantes. “Invierte un poco […] no es que yo voy a ir con un con el manual de cómo funciona algo y le voy a mostrar cómo se hace”, mencionó. Adicionalmente, subrayó que la educación centrada en proyectos no solo enseña competencias tecnológicas, sino que también fomenta habilidades creativas y de resolución de problemas.
Más allá de las herramientas generativas
Bandini también hizo hincapié en la relevancia del machine learning como una rama crucial de la inteligencia artificial. Destacó la necesidad de explorar el potencial más amplio de la IA y no limitarse únicamente a herramientas generativas como ChatGPT. “No perder de vista todo lo que se está haciendo con Inteligencia artificial y que es apasionante”, comentó. Es vital entender y aprovechar las múltiples aplicaciones de la IA, que van más allá de las más llamativas y conocidas.
Innovación y Creatividad en Acción
Roni Bandini demuestra que combinando creatividad, tecnología y una dosis de curiosidad se pueden lograr innovaciones importantes que resuelvan problemas cotidianos. Su proyecto “Reggaetón Be Gone” no solo ofrece una solución técnica para un problema común, sino que también abre la puerta a una nueva forma de integrar la inteligencia artificial en la educación y la vida diaria.