¿Puede un smartphone mejorar la trazabilidad de un contenedor de mercancías? ¿Puede una cámara reforzar la seguridad de un recinto portuario? Ambos dispositivos pueden convertirse en los ojos de un sistema inteligente capaz de leer números, códigos y símbolos de todo tipo (y, sobre todo, de aprender y mejorar sobre la marcha) gracias al software desarrollado por AllRead, una startup nacida alrededor de una tecnología del Centro de Visión por Computador adscrito a la Universidad Autónoma de Barcelona.
Su producto es una de las muchas revoluciones que plantea la llegada de la inteligencia artificial a la industria en general y al sector logístico en particular. Su proyecto ha resultado ganador en la categoría de industria 4.0 de la tercera edición de Lánzate, el programa de mentorización e impulso del emprendimiento de Orange y la Escuela de Organización Industrial (EOI).
El CEO y cofundador de AllRead, Miguel Silva-Constenla, analiza el presente y el futuro de la compañía, los retos de la transferencia tecnológica y las posibilidades del aprendizaje automático y profundo (deep learning) para revolucionar la industria.
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AllRead es una spin-off de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), ¿cómo surge la idea?
Hace dos años, el Centro de Visión por Computador tenía una tecnología que habían estado desarrollando durante cinco años. Usando cualquier cámara de vídeo, lo que hacía esta tecnología era leer las imágenes y encontrar texto, símbolos o códigos de cualquier tipo. El Centro de Visión por Computador quería lanzar al mercado esa tecnología, y hacerlo con gente con experiencia.
En este punto entra en juego el Mobile World Capital, que tiene un programa de innovación que se llama The Collider para llevar tecnologías del entorno académico al mercado. A mí me llamaron para ser el CEO y me sumé al proyecto. Montamos el equipo, completamos la transferencia tecnológica, conseguimos las primeras inversiones y lanzamos AllRead. Dos años después, somos un equipo de 15 personas y tenemos ya clientes recurrentes.
Aunque nacéis con el apoyo de la UAB y el Mobile World Capital, ¿cuáles han sido los retos desde el punto de vista del emprendimiento?
Cualquier tecnología puede parecer muy buena en laboratorio, pero la pregunta es siempre hasta qué punto esa tecnología puede resolver un problema real. Para nosotros, el gran reto fue encontrar un mercado, un nicho donde esta tecnología pudiera tener recorrido y clientes dispuestos a pagar por las licencias de uso.
Después de entrevistar a mucha gente durante meses, encontramos el nicho en la industria logística y en los puertos. La tecnología de AllRead les permite mejorar la trazabilidad de sus activos mediante machine learning sin necesidad de comprar cámaras nuevas o un hardware específico.
Convertir el conocimiento universitario en ideas empresariales no siempre es sencillo. ¿Cómo fue este proceso para vosotros?
Es un proceso largo. En España todavía no estamos muy acostumbrados a las transferencias tecnológicas, a pesar de nuestra gran tradición investigadora. A modo de comparación, por ejemplo, en Estados Unidos cada universidad cuenta con su centro de transferencia tecnológica. Aquí, eso sí, estamos mejorando gracias a programas como The Collider y muchos otros.
Las tecnologías en sí mismas no valen de mucho, hay que vestirlas como un producto útil que se pueda vender. Ese es el gran desafío. Fue necesario contratar a mucha gente para transformar la tecnología de AllRead en algo visible, fácil de implementar y vendible. Toda la inversión inicial se fue en contratar a los 15 trabajadores que desarrollaron el producto.
En este camino, ¿qué supuso haber ganado el programa de impulso al emprendimiento Lánzate?
Los programas de las grandes corporaciones como Orange dan mucha visibilidad. Para un negocio como nosotros, que somos un business-to-business (B2B), fue una puerta a conseguir grandes clientes. Al final, los buenos clientes siempre son los mejores influencers. Un programa como Lánzate valida que nuestra compañía y nuestro producto tienen atracción comercial. Nos ayuda a lograr visibilidad y llegar a los clientes corporativos, que son los más complicados de conseguir. Además, el programa nos sirvió para conocer los procedimientos y los protocolos a seguir para alcanzar y convencer a este tipo de cliente.
En el centro de AllRead se coloca una red neuronal convolucional, un tipo de inteligencia artificial, ¿en qué consiste?
Es una red que aplica protocolos de deep learning. Lo que hacemos es mostrarle datos para que aprenda. Imagínate por ejemplo un puerto que quiere localizar varios campos de datos en sus contenedores e identificar códigos específicos (como el de mercancías peligrosas). Lo que hacemos es enseñarle miles de fotografías de este tipo al algoritmo y este va aprendiendo a identificar los campos. Cuanto más se entrena, menos falla. Después de unas semanas de aprendizaje, alcanza el 99% de efectividad. Incluso acaba identificando códigos dañados con números que no se leen bien [como puede verse en el vídeo a continuación].
¿Esta red neuronal necesita aprender para cada cliente o es un producto cerrado?
Digamos que está entrenada de base con una serie de códigos y símbolos muy escalables, internacionales, como matrículas, códigos de barras, códigos QR, señales de mercancías peligrosas… Nunca vamos a ir a leer cosas que no sean estándares internacionales. Si quieres crecer y escalar no podemos perder recursos y tiempo en enseñarle al algoritmo a reconocer un código que solo usa un cliente.
¿Para qué sirve en el sector industrial el software que habéis desarrollado a partir de esa red neuronal?
Sirve para muchas cosas. Volviendo al caso de los puertos, cada vez hay más necesidad de automatizar procesos con el tráfico de mercancías. Por ejemplo, hay miles de camiones que entran y salen cada día y no se puede esperar a comprobar la matrícula, los códigos y los permisos de forma manual. Si el software identifica que todo es correcto, se permite el paso del camión y el movimiento queda registrado.
Lo bueno de la visión por computador es que los datos quedan guardados, sirve como auditoría. Además, puede hacerlo a partir de cualquier imagen de cualquier cámara y personalizar los campos para diferentes puntos. Otro ejemplo: una zona del puerto con combustibles almacenados a la que no puede entrar ninguna mercancía peligrosa. La cámara de seguridad puede estar lista para reconocer los vehículos o los contenedores que la transporten e impedirle el paso.
Hasta hace poco, todo esto era manual. El sistema de AllRead puede hacerlo de forma automática y sin adquirir nuevos equipos. Además, es escalable de cara al futuro, permite ir ampliando las capacidades del sistema según sea necesario.
Entendemos que podría también ser usado por los distribuidores o los propietarios de las mercancías.
Claro, es escalable a muchos otros sectores de logística más allá de los puertos. Hoy en día casi cualquier producto lleva un texto o un código para permitir la trazabilidad. Y el sistema de AllRead puede leerlo y registrarlo, optimizando las cadenas de suministro. Si cargas un camión de fruta en Murcia con 50 cajas diferentes, un operario con un teléfono móvil puede hacer la trazabilidad de todas estas cajas de forma sencilla e informar en destino del valor de la mercancía y de su distribución.
Es una solución muy transversal que hace todo más sencillo en la cadena logística, algo que, hoy por hoy, es insustituible. Los productos van a seguir necesitándose en el futuro y seguirán moviéndose alrededor del mundo. De hecho, el volumen de mercancías va a más y cada vez será más necesario apoyarse en la tecnología para automatizar procesos.
Volviendo sobre vosotros, ¿cómo os ha ido en 2020 en facturación?
AllRead nació prácticamente con la COVID-19. Los primeros pilotos fueron en 2019 y empezamos a contratar a los primeros empleados a pocas semanas de que se declarase la pandemia. Y todo lo que vendimos fue durante los últimos 15 meses, en plena epidemia global. Tenemos clientes en Francia, Portugal o Brasil y nunca los hemos visto. Todo ha sido online y el software se ha implementado en remoto. Ha sido un desafío, pero también una prueba del valor de nuestras soluciones.
Ahora mismo, nosotros tenemos contratos asegurados por valor de más de 600 000 euros. En el último año, hemos superado los 200 000 euros de facturación. Contamos con una veintena de clientes, de los cuales la mitad son recurrentes. Para nosotros la recurrencia es clave, tenemos clientes que pagan por una licencia cada año, no que hacen un pago y se van.
¿Qué objetivos os marcáis a corto plazo?
Ahora mismo estamos en una nueva ronda de inversión porque necesitamos contratar a más. Queremos duplicar la plantilla antes de final de año, alcanzar los 30 empleados. De cada 10 euros que nos llegan, nueve van para contratar talento, no tenemos otro gasto. Solo necesitamos gente que programe, gente que venda, gente que construya una compañía. El objetivo para los próximos tres años es duplicar la plantilla y el volumen de facturación anualmente. Estamos en el camino correcto para conseguirlo.
Imágenes | AllRead
