Inteligencia artificial

El proyecto AITANA-MOVEC tiene como objetivo desarrollar un conjunto de herramientas y librerías que permitirán la gestión y el control de versiones de experimentos de inteligencia artificial bajo la premisa de facilidad y flexibilidad de uso. En particular, la herramienta se integrará en la solución AITANA existente y permitirá el versionado de modelos y experimentos de IA guardando iterativamente las diferentes versiones y modificaciones realizadas, así como los resultados obtenidos en cada modelo e iteración.

Vicent Ortiz
 | Investigador ITI en Inteligencia Artificial

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Inteligencia artificial

El reingreso no programado se puede definir como el ingreso en el hospital pasado un tiempo tras el alta (normalmente 30 días). Estudios recientes cifran en un 27% los reingresos no programados que podrían predecirse, y en un 14% aquellos potencialmente evitables al tomar las medidas consecuentes[1].

Como se puede intuir, se trata de un problema relevante. Estos reingresos suponen una carga para los sistemas sanitarios por sus repercusiones tanto en la vida del paciente, que ve empeorar su salud, como en la calidad de los cuidados hospitalarios. Los factores que influyen en este reingreso son heterogéneos y elevados en número, lo que dificulta su detección por parte de los facultativos, que ya de por sí soportan una carga de trabajo elevada.

Una caracterización correcta de estos reingresos puede ayudar en el proceso de toma de decisiones, ayudando a mejorar la calidad de vida de los pacientes y optimizando el uso de recursos hospitalarios. Por ejemplo, se puede mantener ingresado unos días más al paciente con alto riesgo de reingreso o hacer un seguimiento más específico al alta, con el fin de evitar posteriormente su reingreso no programado.

Laura Arnal ITI
Laura Arnal
 | Técnica del departamento de I+D dentro de la línea de Percepción, Reconocimiento, Aprendizaje e Inteligencia Artificial (PRAIA)

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Servicios Tecnológicos

Un factor fundamental de la Industria 4.0 es la integración de múltiples procesos, para acelerar y optimizar la toma de decisiones. Sin embargo, esta integración es un concepto complejo que se debe abordar desde múltiples niveles. Por ejemplo, es necesaria una integración a nivel de información, donde todos los datos estén disponibles en un mismo punto para ser analizados. Pero, para recibir esta información y además poder modificar de forma dinámica el comportamiento de los procesos, es necesario una integración a nivel de red, donde los diferentes procesos, maquinarias y elementos productivos puedan intercambiar información de forma fiable y eficiente.

Federico Orozco
 | Ingeniero I+D+i Semi Senior

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El objetivo del proyecto DIICEA es proveer de algunas herramientas que faciliten estas tareas. Estas herramientas están pensadas para cubrir necesidades en tres pasos fundamentales de la creación, prueba y ejecución de algoritmos de optimización: la experimentación, la medición y la comparación estadística de resultados.

Gerardo Gabriel - ITI
Gerardo, Minella
 | Jefe de proyecto del grupo de Sistemas de Optimización Aplicada (SOA)

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Blockchain

Las virtudes de las DLTs han llevado a ampliar el abanico de sus escenarios de aplicación y a que cada vez sea más común su implantación en sistemas de ámbito empresarial, en los que un consorcio de organizaciones opera de acuerdo a una lógica de negocio común e inequívoca. Sin embargo, uno de los aspectos clave que penaliza la implantación de las DLTs es la complejidad de la interacción con ellas: a la implementación de los contratos inteligentes se suma la necesidad de desarrollar una aplicación cliente específica que, además de gestionar la autenticación ante los nodos de la red en nombre de una organización, sea capaz de interactuar correctamente con el código de los contratos inteligentes.

Yuriy Yatsyk
 | Investigador en Sistemas Distribuidos en ITI

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Big Data, Internet of Things

Los entornos de dispositivos IoT producen grandes cantidades de datos, que requieren entornos adecuados para su recepción y manipulación. Se necesitan arquitecturas potentes y flexibles, que puedan responder a las necesidades variables del ecosistema de dispositivos IoT productores de datos. Esto incluye unas infraestructuras hardware capaces de atender la demanda (conexiones de red, unidades de cómputo, volumen de memoria principal y unidades de almacenamiento persistente). Se puede recurrir a una solución cloud que delegue en terceras partes la gestión y provisión de los recursos necesarios.

Emili Miedes de Elias
 | Senior Researcher en ITI

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Metaverso, hologramas, interacción remota, mundos virtuales… parece que últimamente las tecnologías de Realidad Extendida son la solución a todos nuestros problemas, pero ¿qué hay de realidad en todo este creciente interés?
Lo que sí sabemos es que la Realidad Extendida ha llegado para quedarse.

Patricia Pons
Patricia Pons
 | Técnica Especialista en I+D+i (ASTID)

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Inteligencia artificial

La salud es un ámbito que puede beneficiarse sobremanera de las bondades de la Inteligencia Artificial (IA), en particular del aprendizaje automático (ML del inglés Machine Learning). En ITI no solo creemos en esta idea, sino que tratamos de llevarla a cabo. El desafío que tenemos por delante es conseguir modelos robustos que estiman algún patrón clínico, dado que un error del modelo puede tener consecuencias importantes para un paciente. Es por ello que, implementar buenas prácticas en el desarrollo de herramientas basadas en IA, así como buscar, a través de la investigación, métodos que permitan interpretar modelos de IA y mitigar la influencia de posibles fuentes de sesgo es clave para: (1) que el facultativo clínico pueda confiar y sacar rendimiento de la IA y (2) que los que nos dedicamos a defender las bondades de la IA podamos seguir mejorando y levantar la voz sin miedo.

Francisco Javier Pérez - Benito-ITI
Francisco Javier Pérez-Benito
 | Jefe de Proyecto

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Sistemas Ciberfísicos

El término de Sistema Ciber-Físico, también conocido por las siglas CPS (del inglés Cyber-Physical System), emergió alrededor del 2006 para referirse a la nueva generación de sistemas que disponían tanto de capacidades computacionales como físicas integradas. Generalmente estos sistemas disponen de distintos elementos que están conectados a través de redes de comunicaciones. Se ofrece de esta forma una solución distribuida que es capaz de interactuar con el mundo físico a través de dispositivos de entrada/salida. Podemos encontrarlos en una multitud de distintos dominios de aplicación, como pueden ser: sistemas de salud, sistemas aeroespaciales, sistemas de automoción, control de industria, etc.

Joan Valls - ITI
Joan Valls
 | Técnico I+D+I

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En el proyecto MoTIA, financiado por  IVACE con número de expediente IMDDEA/2021/88,  ITI se ha propuesto desarrollar su propia tecnología para automatizar el sexado de mosquitos en una biofábrica destinada a la TIE. Utilizando tecnologías avanzadas de visión artificial y sonido basadas en IA, junto con sensores de última generación, el ITI busca aumentar la eficiencia y,fundamentalmente, el rendimiento del proceso de sexado de mosquitos en el contexto de una biofábrica destinada a la TIE. En particular se está trabajando en base a la especie de mosquito Aedes albopictus, también conocida como mosquito tigre.

Javier Naranjo
 | Investigador de Machine Learning-ITI

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