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miércoles, 23 de agosto de 2017

En España hay grupos punteros en inteligencia artificial


  • Usamos sistemas de inteligencia artificial todos los días y hay un muchas empresas, no solo tecnológicas, que podrían beneficiarse del aprendizaje automático


ESPAÑA.- La inteligencia artificial dejó hace unas décadas de ser algo que parecía solo fruto de la ciencia-ficción y se viene aplicando en numerosas disciplinas para mejorar resultados en ámbitos muy dispares como son reducir el rechazo entre donante y trasplantado, la lucha contra el cambio climático o contra los melanomas en dermatología. 

En una entrevista concedida por María Pérez Ortiz poseedora del último Premio de Investigación Sociedad Científica Informática de España  por desarrollar aplicaciones innovadoras en aprendizaje automático, galardón otorgado por la Fundación BBVA y destinado a informáticos de menos de 30 años; en España hay grupos punteros en el uso de inteligencia artificial y la cantidad de trabajos que se están efectuando está creciendo a una velocidad vertiginosa.
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El aprendizaje automático estudia cómo conceder a los ordenadores la capacidad de aprender y
extraer información de los datos. Se basa en conceptos de matemáticas y estadística y hay muchos términos relacionados que seguro que mucha población conoce como la minería de datos, el reconocimiento de patrones, el big data (macro datos) o el aprendizaje profundo. La cantidad de datos que se almacenan cada día supera ya nuestros límites de procesamiento manual, así que tenemos que buscar técnicas para hacer uso de estos datos porque necesitamos ese conocimiento oculto que existe en ellos.

Actualmente trabaja como investigadora posdoctoral en la Universidad de Cambridge, en un proyecto que busca predecir la compatibilidad órgano-receptor en los trasplantes hepáticos. El proyecto está principalmente coordinado entre la Unidad de Trasplantes del hospital Reina Sofía y la Universidad de Córdoba. Hay también algunos miembros que participan en el proyecto por parte de la Universidad Loyola. Participa también el hospital King’s Collegue de Londres.

Se trata de un proyecto ambicioso, liderado desde hace siete años por el jefe de Cirugía General y del Aparato Digestivo del hospital Reina Sofía, Javier Briceño, gracias a la financiación de distintos proyectos competitivos. La compatibilidad donante-receptor es un concepto complejo y difícil de generalizar. Si bien es cierto que todos los trasplantes que se consideran son compatibles en el estricto sentido médico, nosotros modelamos esta compatibilidad usando la supervivencia del injerto a distintos umbrales temporales, de forma que un trasplante que presente la mayor probabilidad de supervivencia del injerto es preferido por el sistema. Esto maximizaría la utilidad del órgano y evitaría al paciente tener que pasar por un segundo trasplante, ya que idealmente el injerto tendría mayor compatibilidad. El objetivo principal de este proyecto es crear un modelo matemático que prediga dicha supervivencia a partir de una base de datos de trasplantes realizados con anterioridad, mediante el uso de aprendizaje automático, incluyendo también la restricción de que ningún paciente se mantenga indefinidamente en la lista de espera. Actualmente el sistema está pasando por una validación virtual, para ver su aplicación en un entorno real.

Por otro lado, ha participado en el desarrollo de un sistema basado en técnicas de visión artificial y ‘machine learning’ para clasificar melanomas a partir de imágenes dermatoscópicas y así evitar una técnica invasiva, como es la biopsia, o al menos servir como complemento a ella.

Actualmente está planificando los siguientes pasos del proyecto. Para ello, ha comenzado una colaboración con el hospital Virgen de las Nieves de Granada y con el hospital Clínico de Barcelona. "Esperamos muy pronto retomar esta temática y contar con una base de datos más amplia y actualizada para poder crear un modelo y sistema final".

También ha colaborado en una investigación con la Agencia Espacial Europea, en esta colaboración con la Agencia Espacial Europea estudiamos cómo encontrar señales de alarma temprana a cambios bruscos en el clima. Hay pequeños cambios (por ejemplo una pequeña subida en la temperatura) que pueden desestabilizar totalmente la dinámica del sistema y producir importantes cambios globales (glaciación, desertización, entre otros fenómenos). En este proyecto buscamos formas de detectar estos puntos de inflexión.
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Además del ámbito de la biomedicina ya mencionado, hay un muchas empresas, no solo tecnológicas, que podrían beneficiarse del aprendizaje automático. Últimamente estoy viendo muchas ofertas en empresas de transporte o bancos, por ejemplo. Se puede usar para sistemas de recomendación, optimización de rutas, evaluación de riesgos, conducción autónoma o biometría.

Usamos sistemas de inteligencia artificial todos los días. En el reconocimiento facial en cámaras o de voz en móviles; en la detección de spam o en la predicción del tiempo. Pero la lista es inimaginable. Se puede, por ejemplo, detectar somnolencia en conductores mediante su patrón de parpadeo; robos de tarjetas mediante las transacciones pasadas o crear traductores automáticos entre idiomas.

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