Inteligencia artificial

Ficha 11: Autenticación por identificación de trazos

Informes

Casos de uso de inteligencia artificial en el Estado para que niños y niñas puedan acceder a los sistemas Ceibal mediante trazos, como dibujos o escritura, en caso de no recordar sus contraseñas.

Identificación del organismo

  • Grupo de organismos: personas públicas no estatales.
  • Inciso: instituciones públicas sin fines de lucro.
  • Organismo: Ceibal, Centro Ceibal para el Apoyo a la Educación la niñez y la Adolescencia. 
  • Fecha de reportado: 15/03/2024.

Identificación del caso de uso

  • Identificación: autenticación por identificación de trazos.
  • Descripción: la conexión o login es una etapa requerida para acceder a la mayoría de los recursos pedagógicos del universo Ceibal. Existe conexión única para cada usuaria/o para todas las propuestas, pero para estudiantes más pequeños resulta complejo el recordar la contraseña asociada. Este proyecto busca una alternativa al ingreso de contraseña a través de la identificación del usuario utilizando trazos (dibujos, escritura).
  • Estado: en ejecución/ en desarrollo/ en implementación.
  • Comienzo de la iniciativa: 02/01/2022.

Información del caso de uso

  • Problema que resuelve: conexión de niños y niñas para quienes resulta difícil acceder a los sistemas Ceibal por no recordar la contraseña.
  • Público objetivo al que impacta: estudiantes en edades tempranas.
  • Tecnología aplicada: aprendizaje automático (ML, DP, Clustering).
  • Tipo de licencia código y/o librería/s: abierto.
  • Lenguaje/s utilizado/s: python.

Desarrollo técnico del sistema

  • Responsable desarrollo: es un desarrollo interno del organismo.
  • Áreas funcionales involucradas: tecnología, informática, experta en UX.
  • Tipos de datos de entrenamiento: imagen
  • Involucra humano en la decisión final: No. En su versión final el sistema decidirá si conceder el ingreso al sistema a usuario o usuaria exclusivamente en función del resultado del algoritmo.
  • Principales dificultades y retos identificados: Falta de datasets apropiados. Escasa literatura estrictamente relacionada.

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