Proyecto
RAZOR-PHI
Inteligencia artificial para entender el comportamiento animal.
Del movimiento animal a métricas objetivas
RAZOR-PHI es un proyecto de Atalaia.ai en colaboración con IMEDEA (CSIC-UIB), dedicado al análisis del movimiento animal. A partir de trayectorias registradas en el medio natural, el sistema segmenta cada recorrido en fases de comportamiento y asigna a cada una un score continuo y normalizado, generando indicadores numéricos objetivos. Así, el comportamiento deja de ser solo una interpretación cualitativa y se convierte en una señal medible y comparable entre individuos, especies y lugares.
Tecnología para decodificar la conducta
La base tecnológica combina aprendizaje auto-supervisado y modelos de representación capaces de aprender directamente de los datos, sin depender de grandes esfuerzos de etiquetado. Cada trayectoria se proyecta en un espacio latente de movimiento, donde la proximidad refleja similitud conductual; sobre ese espacio se realizan segmentación temporal, scoring continuo, agrupación de motivos y detección de anomalías.
IA que aprende de los datos
Con este enfoque, RAZOR-PHI convierte datos de movimiento en indicadores de comportamiento robustos, reproducibles y fáciles de incorporar a flujos de análisis y paneles operativos. Así, ofrece evidencia fiable para entender el uso del hábitat, las migraciones y la respuesta a presiones ambientales, y para evaluar la eficacia real de las medidas de gestión y conservación.
Del movimiento animal a métricas objetivas
Premios & Reconocimientos
Reconocido en certámenes de innovación que refuerzan su valor en el ámbito de la salud.
Premio Salut Innova
Reconocimiento por innovación en el Hospital Universitari Son Espases.
Colaboradores
Este proyecto no sería posible sin el apoyo de instituciones de referencia que nos acompañan en su desarrollo y validación.
Las personas detrás de InformIA
Eugenio Cutolo (CEO)
Doctor en Oceanografía Física con posdoctorado en Inteligencia Artificial (IMT Atlantique).
Marco Signaroli (CTO)
Biólogo y doctorando en el IMEDEA (CSIC-UIB). Trabaja con análisis avanzado de imágenes y IA combinadas con edge computing.
Joaquín Poyato
Médico adjunto en Psiquiatría Infantil del Hospital Universitario Son Espases, con experiencia en neurociencia y psicoterapia.
Marc Viles
Médico Radiólogo subespecializado en neurorradiología (ESNR), ejerce en el Hospital del Mar de Barcelona.
Impacto esperado
-30%
En tiempo
Administrativo por consulta.
+25%
De coherencia
En los informes médicos
0%
De exposición
De datos sensibles a la nube (procesamiento local).
Galería
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