La Inteligencia Artificial, un referente desde Granada

Las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) son múltiples y desde Granada se trabaja para sacar el máximo partido a esta tecnología y rama del conocimiento.

Un estudio analiza la Inteligencia Artificial como medio para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible

Científicos del Instituto de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) de la Universidad de Granada, junto a la compañía Ferrovial y la Real Academia de la Ingeniería, destacan la necesidad de disponer de datos unificados, accesibles y abiertos, que permitan desarrollar proyectos para avanzar en muchos de los retos planteados

Científicos del Instituto Andaluz de Investigación en Data Science and Computational Intelligence (DaSCI) de la Universidad de Granada (UGR), junto a la compañía Ferrovial y la Real Academia de la Ingeniería (RAI), han realizado un estudio para analizar cómo la ingeniería y la implantación de soluciones tecnológicas fuertemente ancladas en la Inteligencia Artificial (IA) pueden favorecer el desarrollo de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

La investigación concluye con una breve discusión que gira en torno a cinco lecciones clave aprendidas y que se recogen en esta figura

Con el fin de proteger el planeta y asegurar la prosperidad para todas las personas, la Organización de las Naciones Unidas (ONU) ha establecido los 17 ODS. Estos constituyen un cambio de paradigma para las empresas y gobiernos en el diseño de nuevos modelos de negocio y políticas públicas basadas en la sostenibilidad. Gobiernos, sector privado y sociedad civil tienen un importante rol al respecto.

El proyecto “La Ingeniería como Facilitador de los ODS: Inteligencia Artificial y Tecnologías Digitales Disruptivas” comenzó en marzo de 2020 y se ha centrado en el estudio de la inteligencia artificial y las tecnologías digitales y su aplicación en los 17 ODS de la Agenda 2030.

La investigación se organiza en tres partes que se corresponden con la introducción a la inteligencia artificial y las tecnologías digitales, el análisis de su aplicación en los ODS y se complementa con un conjunto de recomendaciones sobre actuaciones que pueden conducir al desarrollo de proyectos e impulsar el alcance de las metas asociadas. Para ello, sus autores han revisado la literatura científica especializada considerando más de mil referencias bibliográficas en torno las 169 metas que se plantean para alcanzar los ODS.

Este trabajo representa una importante aportación para conocer la capacidad analítica de la ingeniería bajo paraguas de la inteligencia artificial y la digitalización al servicio de los ODS, y avanzar en los retos que tiene planteada la economía y la sociedad mundial en el siglo XXI. También ayuda a conocer las tres dimensiones que caracterizan la sostenibilidad: la dimensión económica (incluyendo las áreas de vida y desarrollo económico y tecnológico); la dimensión social (incluyendo desarrollo social e igualdad) y la dimensión medioambiental (incluyendo recursos y medio ambiente).

Una de las conclusiones de este trabajo es que los datos son el elemento común sobre el que se fundamentan la IA y las tecnologías digitales. Cabe destacar la necesidad de disponer de datos unificados, accesibles y abiertos, que permitan desarrollar proyectos para avanzar en muchos de los retos planteados. Los gobiernos y las empresas deben converger hacia este objetivo, generar y compartir datos que permitan afrontar proyectos y diseñar soluciones para abordar las metas de los ODS.

Los investigadores señalan que es perentorio fortalecer los vínculos entre la ciencia e ingeniería, la industria y los gobiernos, reforzando el diálogo y ampliando las vías para disponer de datos de calidad.

Metas a nivel global

“Los ODS marcan metas a alcanzar a nivel global, pero todos los países y regiones del mundo no se encuentran actualmente en la misma posición en esta carrera por llegar a dichas metas. Es por tanto evidente que la aplicación de la IA y de las tecnologías digitales debe adaptarse a la situación de cada país, y llevarse a cabo en los ODS que sean más necesarios”, apuntan los autores.

Las tecnologías digitales avanzan a pasos agigantados, y ello también implica que es importante buscar vías alternativas para la medición de la consecución de los ODS, que se adecúen a este acelerado ritmo de progreso y a la irrupción de nuevos paradigmas digitales.

Hay que poner la mirada en el escenario mundial actual originado por la pandemia de COVID-19, que indudablemente ha tenido un profundo impacto en todas las dimensiones de los ODS, mucho más allá del sentido estrictamente sanitario.

El equipo de trabajo de la UGR

La IA y las tecnologías digitales son herramientas fundamentales para avanzar en el camino que hemos de recorrer durante esta década, con una alta responsabilidad moral y ética con el mundo actual. Es una gran oportunidad, y un gran reto, avanzar para alcanzar las metas de los 17 ODS.

Esta investigación ha dado lugar a un libro con ilustraciones originales del dibujante Pablo García-Moral, que ha sido redactado por un equipo de 16 personas coordinados por Rosana Montes (UGR), Francisco Herrera (UGR, y RAI), Javier Pérez de Vargas (RAI) y Rosario Marchena (Ferrovial).

El estudio puede consultarse y descargarse a través del siguiente enlace.

Fuente: Gabinete de comunicación de la Universidad de Granada

Inteligencia Artificial para predecir de forma inmediata la gravedad del coronavirus

La herramienta está muy avanzada y la previsión es que pueda estar finalizada para su uso en la segunda mitad de este año

Un equipo de investigación de la Universidad de Granada (UGR) está inmerso en el desarrollo de una plataforma basada en Inteligencia Artificial (AI), capaz de pronosticar de forma inmediata la patogenicidad y la gravedad con la que evolucionará la Covid-19 en cada paciente nuevo afectado, con el fin último de “poder afinar en el tratamiento más adecuado” en función de la información que se disponga del enfermo.

La herramienta está muy avanzada y la previsión es que pueda estar finalizada para su uso en la segunda mitad de este año. La Consejería de Transformación Económica, Industria, Conocimiento y Universidades apoya este proyecto de investigación a través de su convocatoria de ayudas de I+D+i dotada con tres millones de euros y dirigida a fomentar avances científicos contra la pandemia impulsados por centros y entidades públicos de investigación, detalla la Junta en un comunicado.

Esta plataforma, con la ayuda de tecnología machine learning o aprendizaje automático, permitirá gestionar y procesar volúmenes ingentes de datos para detectar en segundos patrones y será capaz de utilizarlos para predecir resultados futuros y extraer conclusiones valiosas con las que poder salvar, endefinitiva, vidas humanas.

El proyecto está impulsado por el catedrático del Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores y director del Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Ignacio Rojas, que es el investigador principal. Junto a él trabaja un equipo multidisciplinar de doce investigadores especialistas en Ciencias Computacionales, Matemáticas, Biología, Biomedicina o Bioquímica.

Meses recabando datos

Estos investigadores llevan meses alimentando el sistema con tres fuentes de información disponibles en bases de datos de uso público para la comunidad científica. Por un lado, con imágenes médicas, que hacen referencia básicamente a radiografías de pulmones de pacientes diagnosticados con Covid; por otro, con información genética derivada de la secuenciación de los genomas de enfermos que están realizando muchos hospitales del mundo.

La secuenciación es una tecnología que permite conocer y descifrar el código genético que tienen todos los seres vivos. Se trata de ‘leer’ ese código para poder analizar o identificar qué genes intervienen o qué marcadores pueden alterarse. Este equipo ha recurrido a datos procedentes de hospitales de EEUU, Francia, China o Alemania. “Se trata de un banco ingente de datos, teniendo en cuenta que cada persona tiene más de 25.000 genes y ya se cuentan por miles los pacientes secuenciados”, ha aclarado Rojas, al tiempo que ha añadido que “para procesar todo ese volumen ha sido necesario recurrir a la computación de altas prestaciones”.

La tercera fuente es de carácter proteómico, con la que se mide la producción de proteínas en el organismo infectado. Con toda esa información integrada, la plataforma inteligente realiza algoritmos a una velocidad inasumible para el cerebro humano y puede “identificar diferencias y similitudes entre todos los historiales registrados para, a partir de ahí, generar patrones que confrontará con la información que le llega de un paciente nuevo”, ha explicado.

Objetivos del proyecto

“El objetivo es crear un soporte que ayude de forma ágil y precisa en la toma de decisiones médicas”, ha explicado el investigador principal. “Si somos capaces de ofrecer un diagnóstico y pronóstico en muy corto periodo de tiempo a partir de esos cálculos, podremos anticiparnos a la evolución del virus, seleccionando mejor los fármacos y las dosis, en función de los datos genéticos de los que se dispone”, ha apostillado.

Rojas es optimista con el avance de la investigación, ya que destaca que el sistema de software diseñado está demostrando un nivel de fiabilidad y acierto de en torno al 95 por ciento en el campo de las imágenes médicas y de porcentajes superiores, incluso, en el caso de la información genética. “El sistema pretendes er una ayuda en la toma de las decisiones de los expertos médicos, utilizando como fuente de información las bases de datos disponible en la comunidad científica internacional, que es procesada en cuestión de días por computadores de altas prestaciones”, ha subrayado.

Medicina del futuro

Un campo fundamental de investigación biomédica en la actualidad, y que ha adquirido una importancia especial con la Covid-19, es el campo de la medicina personalizada y de precisión. En ésta se pretende dar solución rápida e individualizada a una persona aquejada por una enfermedad. Tradicionalmente,la investigación en salud se ha centrado en analizar a un grupo de personas representantes de la población general o de los pacientes y en extrapolar los resultados obtenidos al resto de la población o de los afectados.

Fuente: Granada Hoy

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