Hackathon FutureNow con la Universidad de Manipal, e& enterprise y Vonage

FutureNow Hackathon participants and staff

Acerca del Hackathon

Los días 5 y 6 de noviembre, Vonage se asoció con e&empresa y Academia Manipal de Educación Superior (MAHE), Campus de Dubai, para el FutureNow Hackathon. El hackathon invitó a estudiantes del programa de informática de MAHE a competir en una competición técnica de 24 horas.

El hackathon comenzó con un taller impartido por Benjamin Aronov, Vonage Developer Advocate. Ofreció una visión general de las API de Vonage y, a continuación, realizó una demostración práctica, creando un agente de WhatsApp con el software AI Studio AI Studio. Los estudiantes conocieron la interfaz de arrastrar y soltar de AI Studio, su potente motor NLU y cómo puede conectarse con servicios externos mediante llamadas API.

A continuación, se retó a los estudiantes a aprovechar las API de comunicación basadas en IA para ayudar a las organizaciones a mejorar sus relaciones con los clientes. Nueve equipos presentaron soluciones utilizando la plataforma Vonage AI Studio. El equipo ganador fue quadKernals, formado por Brandon Savio Rodrigues, Jaison Thomas, Sania Ejaz y Shreesh Chaturvedi.

Preguntamos al equipo más sobre su proyecto y sus aspiraciones para un futuro trabajando en tecnología.

Entrevista con quadKernals

¿Cuáles eran las distintas funciones del equipo? ¿Quién hacía qué?

Jaison: "Shreesh y yo creamos las llamadas API para interactuar con los agentes de IA de Vonage. Aprendimos a interactuar con el agente HTTP AI. Es decir: crear la sesión, acceder a la sesión y enviar mensajes de un lado a otro. También creamos el sistema de gestión de acceso a eventos que está en el lado del agente de IA."

Sania: "Brandon y yo creamos la sincronización entre el Video y el audio de los GIF. Yo creé los GIF y luego tuvimos que sincronizarlos con el audio y asignar las palabras clave al GIF. Dependiendo de la palabra clave, se asigna a una acción concreta. Así que teníamos cuatro GIF y teníamos que asignarlos".

Brandon: "Hice funcionar la interfaz de texto a voz. Solía hacer un bucle y otro, y lo arreglé. Otra cosa que hizo Sania fue diseñar cada uno de los estados de Domino, así que las ilustraciones eran personalizadas".

¿Cuál es el trabajo de sus sueños cuando acabe la carrera de Informática?

Shreesh: "Bueno, me gustaría ser ingeniero de software, pero me gustaría ser más independiente, como crear mis propios proyectos para mí mismo. Un poco autónomo. Creo que me gustaría ser un desarrollador full stack, pero principalmente me centraría en el back-end".

Jaison: "El trabajo que paga más. Pero hablando en serio, me metí en la informática para crear soluciones que tuvieran un impacto en mucha gente, porque eso se podía hacer con los ordenadores, cosa que básicamente no se podía hacer en muchos otros campos. Se han creado aplicaciones que utilizan miles de millones de personas. Así que ser alguien que puede escalar aplicaciones a ese nivel, eso es lo que quiero hacer. Así que arquitectura de sistemas. Disfruté con nuestro curso de redes".

Sania: "Me interesan mucho la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Acabamos de empezar nuestras asignaturas secundarias y quiero hacer un máster en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Ese es el siguiente paso, porque quiero conocer a fondo todas las redes neuronales y contribuir con algunos de mis propios productos". Vemos los trabajos de investigación y los artículos que salen, y todo me parece muy interesante".

Brandon: "Mi sueño es convertirme en especialista en ciberseguridad. Espero profundizar mis conocimientos sobre ciberseguridad y algún día ser un especialista. Defender, no atacar".

¿Qué has construido para el hackathon?

Construimos un proyecto llamado Domino. Es una interfaz de vídeo para su aplicación de chat. Creamos un bot que era un montón de GIFs y mapeamos texto a varias salidas y acciones. Así que según el tipo de texto que dijeras, haría la acción relacionada. Así que un "hola" sería un saludo. Cuando hablas, el bot parece que está escuchando. Cuando hablara, utilizaría el GIF parlante. Y si no entendía algo, ponía cara de confusión.

¿Qué problema resuelve Domino?

Nos decantamos por la asistencia a eventos como caso de uso. Cuando GITEX en Dubai, era un evento enorme con muchos talleres y puestos. A menudo nos encontrábamos perdidos. Teníamos que buscar a una persona que trabajara en el evento para preguntarle dónde estábamos o dónde se celebraba una sesión concreta o a qué hora empezaba una sesión. Así que, en lugar de eso, pensamos qué pasaría si tuviéramos un chatbot que nos preguntara "¿a qué hora es tal o cual evento?" y nos diera la respuesta. Así es mucho más rápido y fácil navegar por todo el evento. Y este tipo de cosas pueden ser manejadas por un chatbot para mejorar enormemente la experiencia del usuario.

Y eso es sólo un uso. Pero al construir la interfaz de interactuar con un personaje animado en lugar de usar sólo texto mejora la experiencia del cliente. Así, en lugar de intentar evitar hablar con el chatbot, disfrutarán de la experiencia hablando con el personaje.

¿Qué ha aprendido construyendo Domino?

Shreesh: "Aprendí mucho de desarrollo web, que no era realmente mi especialidad. Aprendí a manejar las solicitudes y respuestas de la API REST y cómo podemos utilizar los datos para construir nuevas solicitudes de forma dinámica, porque el texto del usuario no está limitado, ya que la NLU les permite introducir respuestas de forma natural."

Jaison: "Lo que tuve que hacer esta vez fue revisar muy bien la documentación. No podía limitarme a copiar un tutorial existente. Revisar la documentación y averiguar cómo funcionan las API. Fue una experiencia nueva para mí. Normalmente, no dedico tanto tiempo a entender cómo funciona una API. Disfruté haciéndolo.

Y fue muy fácil crear el chatbot. Normalmente, cuando lees sobre la creación de chatbots en Python, hay mucho ML involucrado para la capa NLP y luego lidiar con tus diccionarios, y luego tus casos y todo eso. Pero aquí, sólo tenías que conectar y jugar; poner lo que necesitabas y te daba el resultado. Y la función Intents era muy útil. Pones algunas sentencias y luego sigue sugiriendo otras, no tienes que construir nada de eso. Ya está ahí. Así que poder crear algo tan completo y rápido fue genial".

Sania: "Era la primera vez que me adentraba en la animación, y fue una experiencia muy interesante. Después vino la sincronización de la animación con el audio. Cuando lo conseguí, el resultado fue muy bueno. Me sentí bien por haber conseguido que funcionara después de las numerosas veces que se rompió de diferentes maneras, en diferentes instancias. Esa fue la parte divertida".

¿Cuál ha sido la ejecución técnica del proyecto?

Queríamos crear una base de datos SQL pero por falta de tiempo utilizamos my-json-server para crear un objeto JSON como base de datos y ponerlo en GitHub y luego usar my-json-server para servir esos datos.

Nuestro front-end era HTML y Vanilla JS. Y con JavaScript llamábamos a las API, obteníamos las respuestas JSON y luego las mostrábamos en el front-end. Así que todo el flujo sería:

1. El usuario envía un mensaje

2. El mensaje se envía a AI Studio, que lo procesaría a través de un agente HTTP y decidiría cuál debería ser la respuesta

3. Pasar la respuesta a nuestra función Text-To-Speech para hablar

4. Indicar al robot parlante la acción que debe realizar en función de lo dicho

¿Te ha sorprendido alguna función concreta de AI Studio?

Jaison: "Qué buenos eran los intentos. Tenía la duda de "¿en qué evento estoy?". -así que eso es para la ubicación. Así que he añadido como la expresión, "¿dónde está este lugar?" y que en su lugar podría pedir otra palabra clave para ello, como "destino". Y no tendría problemas. Se daría cuenta, "Oh, sí 'destino' está ahí y 'dónde está' está ahí" - por lo que debe ser otra intención de ubicación. Y sería capaz de sacar contexto de esa manera, lo que era realmente genial".

Sania: "Las sugerencias de expresiones eran realmente precisas. Después de poner una, recibes un montón de sugerencias que de alguna manera han reconocido lo que estás buscando. Está muy bien".

¿Qué es lo próximo para usted como grupo e individualmente?

Tenemos nuestro University Tech Fest dentro de un par de semanas y queríamos crear una interfaz para que la gente se comunicara a través de un simple bot de WhatsApp. Pero ahora podemos crear una forma interactiva para que la gente encuentre lo que busca en el Tech Fest.

Shreesh: "Aún me quedan 3 años para graduarme. Intento participar en más actividades para adquirir experiencia en el mundo real, como este hackathon. Y quizá ganar un par más".

Jaison: "Sólo me quedan unos meses hasta la graduación. Y el mercado laboral no tiene muy buena pinta. Pero tengo que empezar a buscar trabajo. También estoy solicitando programas de máster en Aprendizaje Automático e Ingeniería de Sistemas."

Sania: "Definitivamente, un máster en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial. También lo terminaré en unos meses con Jaison".

Echa un vistazo Jaison en LinkedIn si estás contratando ingenieros de software.

The quadKernals team accepting their victory trophy.

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