Soluciones de robótica e inteligencia artificial en fase de desarrollo apuntan a detectar incendios, arritmias y células cancerígenas

Desde un sistema para detectar incendios en la Amazonia hasta la generación de señales para identificar arritmias. Así de diversos son los enfoques de los 22 proyectos finales del Posgrado en Robótica e Inteligencia Artificial (PRIA) que están en etapa de desarrollo y finalizarán en pocos meses. Abarcan también otros temas de salud, como un dispositivo para identificar células cancerígenas.

Esta especialización binacional, que se imparte en conjunto entre la Universidad Tecnológica (UTEC) en el Instituto Tecnológico Regional Norte y la Universidad Federal de Río Grande (FURG), tuvo desde un principio el objetivo de contribuir a la capacitación de profesionales de diferentes sectores para que logren integrar el conocimiento de la robótica y la inteligencia artificial en sus diferentes áreas de expertise y así fomentar el desarrollo de la región.

“Esperábamos que los proyectos exploraran temas muy variados y es exactamente eso lo que se percibe”, comentó el docente Rodrigo Guerra, orientador de varios de los proyectos. “Eso me deja muy feliz y orgulloso de la ambición de nuestros estudiantes, y también estoy ansioso por ver el desarrollo de estos proyectos”, señaló.

El docente explicó que la aplicación práctica no es un criterio obligatorio para los proyectos, dado que también se aceptan temas de investigación más teóricos. Pero indicó que la mayoría de los trabajos plantean soluciones a problemas reales que los estudiantes han encontrado y que los han inspirado a lo largo de su carrera profesional o académica, y que muchas de estas ideas “pueden transformarse en futuros emprendimientos, si los estudiantes y sus orientadores así lo desean”.

También destacó otros trabajos que son investigaciones que apuntan a utilizar tecnologías de inteligencia artificial para comprender datos públicos sobre educación, salud, o para mapear ecosistemas nativos, que a su entender, “pueden ayudar a orientar políticas públicas en estas áreas”.

Guerra siente que es “un desafío” y al mismo tiempo “un honor” formar parte del equipo del posgrado. “En un planeta globalizado donde las tecnologías terminan aumentando la desigualdad social, el futuro de los países en desarrollo está amenazado. Creo que la educación y el emprendedurismo son las principales herramientas capaces de catalizar el desarrollo de cualquier región. Uruguay tiene potencial para liderar un cambio y convertirse en un ejemplo para toda América Latina y el mundo. UTEC, en su misión de desarrollar el interior del país, se ha convertido en una referencia en este avance, y el PRIA es pionero en hacer realidad esta transformación a través de la educación”, sostuvo.

Algunos proyectos

Un sistema con inteligencia artificial para ayudar a detectar más rápido el cáncer de cuello uterino

El cáncer de cuello de útero es uno de los más frecuentes en Uruguay. Según el Registro Nacional de la Comisión Honoraria de Lucha Contra el Cáncer, cada día una mujer es diagnosticada con esta enfermedad, y fallecen 140 por año.

La prevención generalmente se realiza a través de un control periódico mediante un examen de Papanicolaou. Si bien este método de control ha sido exitoso, ha traído aparejado un aumento en el tiempo de trabajo de los médicos cito-patólogos que diagnostican y realizan el estudio. “El trabajo pretende colaborar con la actuación del médico en la etapa de observación de imágenes en microscopio, para identificar células con atipias lo que es crucial en el estudio, pudiendo reducir sustancialmente los tiempos empleados”, expresó el estudiante Pablo Cuña, a cargo del proyecto. Cuña es de Rivera, es licenciado en Sistemas de la Información y tiene una especialización en TICs para la educación.

Su proyecto final de posgrado consiste en un sistema de inteligencia artificial que mediante el uso de técnicas de Deep Learning (aprendizaje profundo) clasifique células atípicas en una imagen. Pero ¿qué imagen? La propuesta es tomar aquellas imágenes que surgen del examen de Papanicolaou, es decir, de un extendido de Citología Cervical en lenguaje técnico. “La idea es entrenar una red neuronal artificial para que pueda reconocer y clasificar las imágenes de dichas células”, comentó Cuña.

“El sistema no apunta a sustituir al profesional médico”, explicó el estudiante, sino que a reducir tiempos de diagnóstico y mejorar su eficiencia, ya que “en muchas oportunidades las tecnologías de procesamiento de imágenes superan la capacidad de observación visual humana”, agregó.

Cuña explicó que ya se han realizado trabajos aplicando técnicas diferentes de visión computacional, pero aún queda bastante por hacer. “El trabajo que estamos realizando consiste en, además de utilizar las técnicas más actuales de procesamiento de imágenes con redes neuronales convolucionales, presentar también un nuevo conjunto de datos de imágenes de citología cervical en base líquida con sus correspondientes etiquetas, el cual estará posteriormente disponible para uso libre” expresó.

Para la obtención y etiquetado de esas imágenes está trabajando en conjunto con profesionales de la salud de larga trayectoria en el departamento (la Dra. Virginia Pachiarotti, y la especialista en citología Emilia Guidotti). También recibe apoyo de los profesionales en robótica y tecnologías de la información, Rodrigo Guerra y Alex Sievers.

Una propuesta para proteger el pulmón del planeta

Los incendios en el Amazonas amenazan la biodiversidad y el futuro del pulmón del planeta. Es un tema que al estudiante del PRIA de UTEC Matheus Mello le preocupa. Mello es ingeniero eléctrico oriundo de la ciudad de Santa María, Brasil. Actualmente vive en Munich, Alemania, en donde realiza una pasantía en el Centro Aeroespacial Alemán, en el marco de la maestría en Ingeniería Eléctrica que está cursando en la Universidad Federal de Santa María (UFSM). Su proyecto denominado “Localizando e Quantificando o Desmatamento na Floresta Amazônica” consiste en la creación de un sistema automatizado para la detección y cuantificación de incendios forestales utilizando imágenes satelitales e inteligencia artificial.

Este proyecto busca contribuir con el medioambiente, facilitando la tarea de monitoreo y detección de incendios, ilegales o naturales, para promover la evaluación del impacto de éstos en la selva Amazónica y así generar acciones y conciencia social al respecto. “Es un desafío actual lograr hacer este monitoreo de incendios aplicando imágenes de satélite y utilizando inteligencia artificial para su localización. De este modo no será necesario enviar equipos de personas al trabajo de campo con el riesgo que esto implica para ellos”, comentó Mello.

El trabajo está en marcha y en los próximos meses, entre las tareas pendientes, se encuentra estimar los costos de la implementación del sistema. De todos modos, parte central del proyecto está resuelto: el acceso a imágenes satelitales. La Agencia Espacial Europea ofreció gratuitamente las imágenes de su satélite Sentinel-1 para incentivar su aplicación en este tipo de iniciativas.

En Alemania, Mello está abocado a profundizar su conocimiento en materia de imágenes satelitales mientras se perfecciona desde UTEC en robótica e inteligencia artificial.

Señales de electrocardiograma artificiales para detectar arritmias

Una arritmia, según la definición de la plataforma MedlinePlus de la Biblioteca Nacional de Medicina de los Estados Unidos, es “un trastorno de la frecuencia cardíaca que puede no causar daño, ser una señal de otros problemas cardíacos o un peligro inmediato para la salud”. Se produce cuando los impulsos eléctricos que generan los latidos cardíacos no funcionan correctamente, lo que hace que el corazón lata más rápido, más lento o de manera irregular.

Carina Maerro tomó este tema para desarrollar su proyecto de posgrado. Es tecnóloga en Informática formada en UTEC y se dedica al análisis funcional de base de datos y al Business Intelligence. Vive en Montevideo, pero es oriunda de San José de Mayo. Con su proyecto de posgrado denominado “Data Augmentation en señales ECG” busca contribuir en la detección de nuevos tipos de arritmias cardíacas.

Siempre le interesó esta área de conocimiento. “Cuando estaba en el liceo compré mi primer kit de Arduino por la curiosidad que me despertaba todo lo relacionado al área de robótica. Luego cursando el tecnólogo empecé a interesarme por Inteligencia Artificial, y cuando surgió la oportunidad de realizar el posgrado ni lo dudé”, comentó. Considera esta una excelente oportunidad para estudiar formalmente estas áreas en Uruguay, con el plus de lo binacional de la propuesta, lo cual piensa que le puede abrir puertas interesantes.

La idea surgió a través del contacto con una startup uruguaya que desarrolló un dispositivo para realizar mediciones de señales ECG (Electrocardiogramas) y monitoreo cardiológico remoto en pacientes. Según explicó Maerro, este dispositivo “es capaz de detectar mediante algoritmos matemáticos ciertos tipos de arritmias y brinda la posibilidad de enviar dicha información al prestador de salud o emitir alertas en caso sea necesario”.

Al conocer este trabajo previo y vincularse con la empresa, Maerro y dos compañeros más del posgrado (Martín Cavallo y Juan Manuel Sancho) decidieron elaborar sus proyectos de posgrado enfocados en lograr mejoras en el proceso de análisis de los datos recolectados por dicho dispositivo utilizando inteligencia artificial. Trabajan individualmente pero de manera coordinada y complementaria.

El proyecto apunta a solucionar el problema de la escasez de datos, especialmente sobre ciertos tipos de arritmias poco frecuentes difíciles de clasificar, y suplir la falta generando datos artificiales. Es decir, busca crear señales de electrocardiogramas artificiales y así lograr un aumento de datos con la finalidad de que el rendimiento de un algoritmo clasificador mejore su posibilidad de detección certera.

Se encuentra en etapa de desarrollo del proyecto empezando a realizar entrenamientos del algoritmo, probando diferentes arquitecturas de redes neuronales.

Maerro está a cargo de la generación artificial de señales provenientes de electrocardiogramas. Mientras tanto, sus compañeros realizan clasificaciones de las arritmias detectadas, entre otras tareas. “Para realizar dicha clasificación es necesario contar con un juego de datos que contenga suficientes ejemplos de cada caso”, comentó.

Su proyecto, al igual que el de sus compañeros Cavallo y Sancho, está bajo la tutoría del profesor Jônata Tyska.