La Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) ha concedido el premio al mejor Trabajo Fin de Grado universitario en inteligencia artificial a Javier Jiménez Santana, egresado del doble grado en Ingeniería Informática y Matemáticas por la Universidad de La Rioja.
El trabajo galardonado, titulado “Aprendizaje profundo para la emulación en tiempo real de equipamiento de guitarra eléctrica con Raspberry Pi 5”, ha sido dirigido por los profesores de la UR Jose Divasón, del Departamento de Matemáticas y Computación, y Silvano Nájera, del Departamento de Ingeniería Eléctrica.
El proyecto planteaba como desafío replicar mediante inteligencia artificial el comportamiento de pedales analógicos de guitarra eléctrica, dispositivos que modifican el sonido del instrumento y que, en ocasiones, pueden tener un precio por encima de los 1.000 euros.
El trabajo está inspirado en el proyecto Proteus del ingeniero de sistemas Keith Bloemer, basados ambos en el artículo seminal de Alec Wright (https://www.mdpi.com/2076-3417/10/3/766), donde se propone el modelo de inteligencia artificial que implementa el proyecto.
La novedad del trabajo no reside solo en la emulación digital de estos efectos —algo que ya se había explorado en entornos de alto rendimiento como PCs, etc.—, sino en haberlo hecho viable en tiempo real y utilizando un hardware de bajo coste como la Raspberry Pi 5.
La solución propuesta integra un modelo de IA capaz de reproducir los efectos de un pedal analógico y lo despliega en una Raspberry Pi 5 —un ordenador del tamaño de la palma de una mano— sin perder capacidad de respuesta en tiempo real. El conjunto, encapsulado junto con otros componentes electrónicos, se ensambla como un pedal físico convencional, permitiendo su uso directo por parte de guitarristas, sin necesidad de equipos adicionales.
Uno de los principales retos del proyecto fue lograr que la emulación se ejecutara en tiempo real con los recursos limitados de la Raspberry Pi 5, ya que el modelo estudiado no se había desplegado todavía en ningún entorno de baja potencia como este. Esta capacidad de ejecutarse en tiempo real es clave para que el dispositivo resulte útil en un contexto musical, donde la latencia —el retardo entre la acción del intérprete y el sonido resultante— debe ser imperceptible.
Además del desarrollo del modelo de IA, el trabajo exigió la integración de componentes electrónicos, el diseño de la carcasa y la programación de una aplicación funcional. El resultado es un dispositivo funcional, reproducible y accesible, que demuestra el potencial de la inteligencia artificial en contextos prácticos y creativos.
Para el desarrollo del proyecto se contó con la colaboración del guitarrista Diego Continente, director de Amadeus Aula Creativa, que facilitó los pedales analógicos originales y verificó la calidad musical y expresiva del trabajo desarrollado por Javier Jiménez.
Este proyecto interdisciplinar, que combina conocimientos de inteligencia artificial, electrónica y desarrollo de software, se presentó en julio de 2024 y puede consultarse públicamente en: https://zenodo.org/records/15869488.
Con este reconocimiento, la AEPIA destaca no solo la calidad técnica del trabajo, sino también su enfoque innovador y el esfuerzo por llevar la inteligencia artificial más allá de los entornos académicos, acercándola a aplicaciones reales con impacto potencial en el ámbito musical.
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