Digital Life
Recursos
Para apoyar el desarrollo del proyecto, contaremos con los siguientes recursos:
- Acceso a entornos de desarrollo virtuales, servidores experimentales y, si es necesario, dispositivos físicos para pruebas y simulaciones.
- Tutoriales y guías sobre entrenamiento de modelos IA en dispositivos edge y aprendizaje federado.
- Enlaces a artículos, libros y recursos académicos recomendados para profundizar en biometría y ciberseguridad.
- Información sobre buenas prácticas y consideraciones éticas en el diseño y uso de sistemas biométricos.
¿Te interesa?
Si eres profesor o estudiante universitario y tienes interés en participar en el programa TUTORÍA, registra tus datos para que podamos iniciar el programa.
Área Temática
Desafío dirigido a estudiantes con una sólida base en inteligencia artificial y aprendizaje automático, capaces de comprender y trabajar con modelos de IA, redes neuronales y sistemas biométricos.
Es recomendable tener experiencia en programación (preferiblemente en Python), conocimientos básicos sobre modelos generativos o de deep learning, y curiosidad por el desarrollo de soluciones responsables y éticas para la autenticación y protección de datos.
Valoramos especialmente el interés en la experimentación, la aplicación práctica de IA y el trabajo multidisciplinar en proyectos de innovación tecnológica.
Introducción al desafío
La autenticación biométrica se ha convertido en una de las tecnologías más relevantes para garantizar la seguridad y la protección de la identidad digital en entornos modernos.
Este desafío propone ir más allá de los métodos tradicionales y diseñar un sistema innovador capaz de funcionar directamente en dispositivos “en el borde” (edge computing), donde el procesamiento y la protección de los datos personales resultan fundamentales.
El reto invita a imaginar y plantear soluciones basadas en inteligencia artificial que utilicen datos biométricos, impulsando la confianza, la eficiencia y la privacidad en nuevas interfaces y casos de uso que requieren autenticación robusta y responsable.
Descripción
En el equipo de Scientific Research de Telefónica Innovación Digital, buscamos desarrollar un sistema de autenticación innovador basado en datos biométricos, como voz, huella dactilar y/o imágenes perioculares, que funcione de manera eficiente y segura en dispositivos “on the edge” (edge computing).
Este sistema estará impulsado por inteligencia artificial avanzada, incluyendo modelos fundacionales y técnicas de aprendizaje distribuido, como el aprendizaje federado y el entrenamiento en dispositivo, con el objetivo de minimizar riesgos de privacidad al procesar y almacenar los datos de forma local.
El desafío se centrará en el desarrollo de soluciones basadas en datos biométrico, como voz, huella dactilar o imágenes perioculares, utilizando modelos de IA responsables, fiables y escalables para aplicaciones reales de autenticación y control de acceso.
