La seguridad en las ciudades es una preocupación constante. Con el aumento de la tecnología, se han desarrollado nuevas herramientas para prevenir delitos y mejorar la vigilancia. ¿Qué pasaría si se pudiera identificar un crimen solo con el sonido?

Carlos Andrés Álvarez Osorio, magíster en Ingeniería - Automatización Industrial de la Facultad de Minas de la UNAL Medellín, ha desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial y procesamiento de audio que permite detectar eventos delictivos en tiempo real a partir de sonidos urbanos. Su tesis de maestría explora el uso de los modos de correlación wavelet, una técnica que permite analizar señales de audio de forma eficiente y precisa.

La conversación con el investigador aborda cómo esta tecnología puede aplicarse en la seguridad ciudadana, sus beneficios y los retos de implementar sistemas de detección de delitos a partir del sonido.

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 (FIN/RadioUNAL)

21 de julio de 2025