Los ases del algoritmo en Vigo: diez proyectos de inteligencia artificial que rivalizan con ChatGPT
VIGO CIUDAD
La Escuela de Telecomunicación desarrolla tecnología para ayudar a sordomudos, niños y ancianos
26 mar 2023 . Actualizado a las 20:51 h.Vigo se suma a la era de la automatización. Los profesores e investigadores de la Escola de Enxeñaría de Telecomunicación (EET) de Vigo se están volcando en el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial (IA), una tecnología emergente que se ha popularizado gracias al chabot conversacional ChatGPT, de Open AI. En la escuela viguesa están desarrollando más de una decena de proyectos destacados para facilitar la evaluación psicológica y cognitiva de personas mayores y niños o adolescentes, reconocer automáticamente la lengua de signos, proteger la privacidad de los usuarios de IA, detectar riesgos de suicidio en jóvenes, garantizar la privacidad de pacientes con cáncer, detectar imágenes falsas, diagnosticar covid persistente o detectar pronto el deterioro cognitivo.
Los equipos de investigación que trabajan con tecnologías de IA se concentran en los departamentos de Ingeniería Telemática y de Teoría de la Señal y Comunicaciones, todos ellos pertenecientes también al centro de investigación atlanTTic, que tiene como referencia a la escuela.
Como ChatGPT
Proyectos Epicolen y Celia. En los proyectos Epicolen, en el que trabaja también un grupo de investigación de la Universidad de Santiago de Compostela, y Celia, un proyecto Ignicia 21 liderado por un equipo de la EET-atlanTTic, usan técnicas de procesado de lenguaje natural para el desarrollo de chatbots conversacionales. En ambos proyectos se abordan las dificultades psicológicas que se han identificado en dos colectivos especialmente vulnerables: los niños o adolescentes y las personas mayores. En este último caso, los investigadores tienen un interés creciente en el declive cognitivo progresivo en personas sanas, y en su seguimiento mediante herramientas automáticas. Estos proyectos, que usan algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, basados en sistemas generativos (como ChatGPT) están orientados a facilitar la evaluación psicológica y cognitiva de personas mayores y niños o adolescentes con problemas de conducta.
Lengua de signos
Train, SignaMed y SignaSalud. Los proyectos Train, SignaMed y SignaSalud se centran en el reconocimiento automático de lengua de signos. Dadas las dificultades que supone el aprendizaje de esta lengua, estos proyectos abordan una tecnología basada en la visión por computador e inteligencia artificial para crear una solución de traducción que pueda funcionar en cualquier dispositivo móvil. Para entrenar esta algoritmia de IA se usan mensajes grabados de personas signantes. Los tres proyectos son apoyados por las asociaciones de personas sordas, la Federación de Asociaciones de Personas Sordas de Galicia (FAXPG) y el Centro de Normalización Lingüística de la Lengua de Signos (CNLSE). Esta información se está utilizando para generar un diccionario bilingüe en el ámbito de la salud para el que se pretende realizar una prueba de concepto a finales del 2024 en el Servicio de Urgencias del Hospital Álvaro Cunqueiro de Vigo.
Riesgos adolescentes
Visia. El proyecto Visia se centra en la detección precoz de riesgo de suicidio en adolescentes. Se aplican técnicas combinadas de IA y aprendizaje automático para desarrollar un asistente conversacional inteligente, capaz de operar en diferentes dispositivos (como altavoces inteligentes o móviles, entre otros), que utilice información tomada de diferentes fuentes para recoger el estado emocional de la persona adolescente (expresiones, posts en RRSS, o indicadores biológicos relacionados con las emociones). Aúna esfuerzos de docentes de atlanTTic y de un equipo del ámbito asistencial, el grupo de Neurociencia Traslacional del Instituto de Investigación en Salud Galicia Sur.
Privacidad
Compromise. El proyecto Compromise trata de proporcionar una solución de compromiso entre la utilidad que [los usuarios] podemos obtener de los datos que se extraen de los dispositivos que utilizamos (habitualmente fuente para muchos y muy variados algoritmos de IA) y la privacidad de nuestra información. Para ello, el trabajo se centra en el diseño de algoritmos de IA distribuidos y colaborativos que trabajen en los terminales de usuario y que no necesiten compartir los datos adquiridos, sino que comparten únicamente modelos de trabajo para evitar fugas de información. Además, en aquellos casos donde no es posible evitar la compartición de información privada, se trabaja en ver cómo tratar esta información (manipularla o disfrazarla para que no pueda ser utilizada para otros fines) para que los algoritmos de IA trabajen igualmente con los resultados esperados, pero sin riesgo de intromisión en el ámbito privado.
Autenticidad
Feldspar. El proyecto Feldspar investiga formas de proteger la propiedad intelectual de los algoritmos de IA para que, en caso de que estos se copien o usen sin autorización, se pueda hacer un rastreo hasta el origen del delito. En esta línea de aplicación de técnicas de IA en el ámbito de la seguridad y privacidad, destaca especialmente el software de detección de manipulaciones en fotografías Fawrensian, que emplea IA, y que ha sido licenciado a varias empresas de todo el mundo, incluido el mítico Silicon Valley. Entre otros usos, Fawrensian sirve para verificar la autenticidad de las imágenes de los documentos que se deben enviar cuando se abre una cuenta online en un banco.
Diagnóstico covid
Coperia. El proyecto Coperia se centra en el diagnóstico, empoderamiento y rehabilitación personalizada de pacientes afectados por el covid persistente. Se están diseñando estrategias de evaluación basadas en técnicas de IA que utilizan variables clínicas y señales biomédicas, como la variabilidad cardíaca, espirometría, señal de voz o señales respiratorias, entre otras. El campus de Vigo coopera en este proyecto con varias empresas como Bahía Software, 10 Mets, Imaxin Software, y con personal del ámbito hospitalario.
Deterioro
MedPEr. El proyecto MedPEr incide en la detección precoz del deterioro cognitivo y participan once equipos de investigación de España, coordinados por el Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca. Su objetivo es la integración de datos clínicos, moleculares, proteómicas, genómicos, asistenciales sociales, ambientales y de conducta utilizando técnicas de inteligencia artificial avanzadas de procesamiento y análisis de datos. La idea es generar modelos predictivos para detección preclínica de deterioro cognitivo en una población objetivo de personas de 55 a 65 años reclutados en siete centros de salud de seis comunidades autónomas. El trabajo del equipo de la UVigo se centra en el diseño de algoritmos de la IA para la detección de deterioro cognitivo leve a partir del procesado de voz, por ejemplo, a través de los aspectos acústicos y del lenguaje.
Cáncer
Trumpet. El proyecto europeo Trumpet, que se ocupa de diseñar mecanismos que garanticen la privacidad de los pacientes oncológicos cuando los datos se comparten entre varios hospitales para producir sistemas de diagnóstico automático más precisos.
«Cada vez es más palpable el interés del estudiantado por la IA»
Rebeca Pilar Díaz Redondo, doctora ingeniera y catedrática de la Universidad de Vigo, asumió la dirección de la Escola de Enxeñaría de Telecomunicación en el 2021.
—Ahora mismo hay una carrera mundial por la inteligencia artificial. ¿Qué puede aportar la EET a la innovación en IA?
—Tal y como se puede ver, por los proyectos descritos previamente los docentes e investigadores de la UVigo están a la vanguardia de estas tecnologías, llevan muchos años dedicándose a la investigación y a la transferencia de tecnología con gran éxito. En los dos últimos años, la Escuela ha sido el centro con mayor captación de fondos de proyectos de transferencia de toda la Universidad de Vigo. Lo que constata su buena relación con el tejido industrial y la calidad de los trabajos de investigación e innovación realizados. Este esfuerzo en la innovación y transferencia revierte directamente en una mejor formación para el estudiantado de la Escuela, muy requerido por las empresas del sector por su buena formación.
—¿Han notado más demanda de los estudiantes de UVigo por aprender a programar IA ?
—Sí. En la Escuela de Ingeniería de Telecomunicación se ofrece una formación transversal y las técnicas de IA permean actualmente muchas de las líneas de trabajo del equipo docente e investigador del centro. Por lo tanto, los contenidos que se plantean en las materias de las titulaciones de la Escuela van alineados en esta dirección, y cada vez es más palpable el interés por parte del estudiantado para formarse en este campo. Esta tendencia es especialmente clara en los trabajos fin de titulación (TFG y/o TFM).
