El campo de los sistemas cognitivos artificiales y del aprendizaje de las máquinas avanza a gran velocidad y se está situando entre los temas de investigación más destacados a nivel internacional. El desarrollo de nuevas técnicas pertenecientes a este campo transformará muchos aspectos cotidianos de nuestras vidas y nuestro trabajo. El proyecto SIMBAD («Más allá de las características: reconocimiento y análisis de patrones basados en la similitud»), recibe financiación comunitaria por valor de 1,65 millones de euros e investiga algunas de las formas en las que estas investigaciones pueden ponerse en práctica.
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SIMBAD tiene como objetivo desarrollar completamente la nueva tecnología que surge en los campos del reconocimiento de patrones y de aprendizaje de las máquinas. También investiga el uso de la «información por similitud» en lugar del más tradicional enfoque «basado en características», según explicó el profesor Marcello Pelillo de la Universidad Ca' Foscari de Venecia (Italia).
En nuestra sociedad se desarrollan cada vez más máquinas complejas, como pueden ser robots que llevan a cabo muchas tareas cotidianas, afirmó. Los sistemas cognitivos artificiales (SCA) se están convirtiendo en una prioridad científica internacional y, en consecuencia, la Comisión Europea ha propuesto que esta área sea una de las siete áreas clave que Europa ha de desarrollar para alcanzar el liderazgo mundial en la próxima generación de tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC).
Una investigación productiva en este ámbito conducirá al desarrollo de diversas herramientas que tendrán un gran impacto social y económico en la UE, añadió. El control de vehículos, el control de las redes de comunicación, el diagnóstico médico y las interacciones entre los humanos y las máquinas son tan sólo unos ejemplos de las áreas que saldrán beneficiadas de dicha investigación. También se producirán múltiples beneficios económicos que fomentarán la competitividad europea.
«Una parte considerable de nuestras energías está dedicada a dos aplicaciones de imagen biomédica a gran escala. Contribuimos a que se consigan técnicas efectivas y avanzadas que ayuden al diagnóstico del carcinoma de células renales y las principales psicosis como la esquizofrenia o el trastorno bipolar», aclaró el profesor Pelillo. «Las técnicas tradicionales de aprendizaje de las máquinas no son adecuadas para solucionar este tipo de problemas debido a la dificultad de la extrapolar descripciones adecuadas basadas en características.»
Si estas aplicaciones de la investigación se materializasen en un resultado satisfactorio, se demostraría que el enfoque de SIMBAD es muy recomendable para su uso biomédico, lo cual sería un adecuado trampolín para futuras investigaciones en este ámbito, explicó. El uso de técnicas de reconocimiento de patrones en la medicina y los servicios sanitarios propiciaría importantísimas mejoras en las industrias dedicadas a la sanidad en toda la UE y crearía múltiples oportunidades para el desarrollo de la tecnología médica.
«Si lográramos un resultado positivo con nuestros experimentos tendríamos una prueba de la aplicabilidad práctica de nuestro enfoque en la biomedicina, lo que fomentaría más investigación en el tema propuesto por SIMBAD, tanto en lo referente a la metodología como a la práctica», subrayó el profesor Pelillo. «Esto crearía nuevas oportunidades en la gestión de la sanidad y la enfermedad y permitiría mejoras radicales en la calidad y la eficacia de nuestros sistemas sanitarios», apuntó. El campo del reconocimiento de patrones se ocupa del descubrimiento de regularidades en los datos mediante el empleo de algoritmos informáticos. Mediante dichas regularidades se ponen en práctica trabajos como por ejemplo la clasificación de la información en distintas categorías con la idea de dotar a los sistemas artificiales de la capacidad de mejorar su propio rendimiento en función de nuevos impulsos externos.»
Seis socios de cinco países europeos (Italia, Países Bajos, Portugal, Suiza y Reino Unido) participan en SIMBAD, un consorcio internacional que es espejo de un campo de investigación también internacional.
«Las capacidades necesarias para alcanzar nuestros objetivos no se encuentran en un entorno local o nacional. La dimensión europea del proyecto garantiza una masa crítica de investigadores dotados de experiencia y conocimientos complementarios, lo que a su vez amplia la probabilidad de éxito», según el profesor Pelillo. «El impacto potencial de esta investigación va mucho más allá del ámbito nacional y la UE saldrá beneficiada de participar activamente en el mundo de los sistemas cognitivos artificiales, dominado ampliamente por Estados Unidos.»
SIMBAD
http://simbad-fp7.eu/
Universidad Ca' Foscari de Venecia
http://www.unive.it
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