Óscar Reyes (izda.) y Sebastián Ventura. Fuente: UCO.

Lo que puede valer para todo el universo, bien puede servir también para el mundo virtual. Así lo considera un equipo de informáticos de la Universidad de Córdoba (UCO), que ha desarrollado algoritmos basados en la ley de la gravedad. Los algoritmos generados son más eficaces que los convencionales y permiten clasificar datos que pueden servir para el diagnóstico de enfermedades, discriminar el correo válido del spam o categorizar fotografías.

El equipo del Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial que dirige Sebastián Ventura dispone de una línea de investigación en torno a los algoritmos de aprendizaje perezoso.

Un algoritmo computacional es una serie de operaciones para resolver problemas informáticos, por ejemplo, si una fotografía se parece a otra y así clasificarlas juntas. Generalmente se construye un modelo para dar respuesta a estas cuestiones. Los algoritmos perezosos, sin embargo, ganan su fama de vagos porque no parten de ningún modelo, sino que aprovechan las características de los datos para determinar a posteriori la clase a la que pertenecen los objetos. Entre los algoritmos perezosos hay unos que clasifican datos por cercanía a otros datos. Son los algoritmos del vecino más cercano.

“Los algoritmos perezosos son útiles, pero a veces hay límites entre los vecinos que no son muy claros”, estima Ventura en la nota de prensa de la universidad. Puede que algunos datos de una familia se salgan por mucho de la media, establezcan un límite muy difuso y distorsionen, con ello, la ubicación de los nuevos datos que llegan. Con el fin de mejorar la eficiencia de este enfoque, los informáticos de la UCO no se fijaron en la distancia al vecino más próximo, sino en la capacidad de atracción que podían tener. Pensaron que cada dato podía ejercer una fuerza gravitatoria, como si fuera un planeta. Además, consideraron que la fuerza de las partículas de una misma clase se podía sumar, de manera que la clase a la que pertenece un nuevo objeto está determinada por la clase que ejerce una fuerza máxima sobre él.

Con este planteamiento, el equipo, en colaboración con las universidades Central de Las Villas y de Holguín (Cuba), ha creado algoritmos más eficientes. “Mejoran la obtención de clasificaciones”, resume el catedrático. El trabajo se ha publicado en la revista Information Sciences.

En el trabajo se intentan clasificar datos que pueden presentar más de una etiqueta. Por ejemplo, cuando reconocemos personas en una fotografía, una foto puede contener a varias personas y, por tanto, no se puede usar el nombre de una única persona para etiquetarla. “En el trabajo se resuelve el problema de la clasificación multietiqueta incorporando tanto el concepto de vecindad o distancia, típicos de los algoritmos perezosos, como el concepto de pureza, que se refiere a la cantidad de vecinos similares entre sí”, resuelve Reyes, estudiante cubano de doctorado en la UCO participante en el estudio.

Miguel Ángel de la Villa, investigador de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid, propone en su tesis doctoral, presentada en febrero, varios modelos lingüísticos de tratamiento automático de la lengua.

Los modelos, concebidos desde una perspectiva de independencia con respecto a la lengua, permiten tanto construir automáticamente conocimiento enciclopédico a partir de textos como resolver el problema de la anáfora.

El trabajo, titulado Método para la Construcción Automática de Ontologías Basado en Patrones Lingüísticos, supone un avance, tanto en el área de la Lingüística como en el tratamiento automático de la lengua, de cara a hacer sistemas que permitan en el futuro sobrepasar los problemas del multilingüismo.

Así, uno de los modelos propuestos resuelve el fenómeno lingüístico de la anáfora (expresiones cuya interpretación depende de otra expresión presente en el contexto del discurso). El modelo acomete el problema analizando el significado del texto con independencia de la lengua con la que está escrito, permitiendo interpretar las anáforas presentes en textos de diferentes idiomas.

Asimismo, propone un modelo que permite extraer información útil de grandes cantidades de documentos y construir así de forma automática lo que se denomina conocimiento enciclopédico. La propuesta podría ser la base de los llamados repositorios de conocimiento.

La tesis, realizada a lo largo de varios años, ha sido parcialmente publicada en medios internacionales en varias ocasiones y ha sido dirigida por Jesús Cardeñosa, director del Grupo de Validación y Aplicaciones Industriales de la UPM, al que pertenece Villa. Ambos trabajan en la empresa Dail Software, spin-off de la universidad.

Sebastián Ventura y Carlos García Martínez. Imagen: Antonio Martín. Fuente: UCO.

Investigadores de las Universidades de Córdoba y Granada han empleado la estructura social de una colmena para resolver informáticamente problemas de gestión hospitalarios.

“Cuando estamos ante un problema cuya resolución no es posible con un método exacto, como puede ser organizar un equipo de trabajo en un hospital, tenemos que recurrir a métodos aproximados”, explican Manuel Lozano Márquez, del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la UGR, y Carlos García Martínez, del Departamento de Informática y Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba, en la nota de prensa de ésta.

El grupo que dirige Sebastián Ventura en la UCO emplea diferentes herramientas originales para la resolución de este tipo de problemas complejos, llamados técnicamente metaheurísticas, como algoritmos evolutivos, que simulan la evolución natural, o los que imitan el comportamiento de pájaros u hormigas.

Para conseguir que la organización de equipos médicos fuera lo más eficiente posible, emplearon un algoritmo bioinspirado en las colonias de abejas. “Generalmente, forman sociedades bastante bien organizadas, en las que cada integrante adquiere un papel específico. Hemos idealizado tres tipos: las exploradoras, que buscan las fuentes de alimentación; las trabajadoras, que recolectan; y las supervisoras”, explica García Martínez.

Entre esos tres roles se establecen procesos de comunicación e intercambio de datos que pueden ser modelizados por los informáticos. “Cada flor que se encuentra cerca del panal, esto es, cada fuente de alimentación, representa una solución candidata al problema: una forma de obtener recursos para la colonia. Igual ocurre en el ambiente sanitario, en el que se buscan soluciones a problemas concretos de pacientes que intentan ser resueltos por el colectivo médico”, explica.

Partiendo del caso del Servicio de Urgencias de Milán (Italia), los informáticos españoles intentaron crear equipos de trabajo eficientes y con cualidades complementarias entre los médicos disponibles. Cada exploradora y cada trabajadora virtuales generaban una solución al problema y, en conjunto, las supervisoras virtuales establecían cuáles de todas las soluciones ofertadas eran las óptimas.

Eficiencia y diversidad

Los investigadores emplearon dos parámetros para establecer estos equipos médicos ultraeficientes: eficiencia a la hora de resolver el problema y diversidad en los grupos. El modelo, explica García Martínez, es una aproximación y en él se pueden introducir nuevas variables para perfeccionarlo. “No obstante, es difícil llevarlo a un hospital en concreto a corto plazo”.

El director provincial TIC de Córdoba del Servicio Andaluz de Salud y coautor del trabajo José Antonio Delgado Osuna evalúa la posibilidad de trasladar esta metodología al despacho de una gerencia hospitalaria.

José Antonio Torres Arriaza. Fuente: UAL.

La Universidad de Almería trabaja en la creación de modelos de procesamiento de datos extrapolando sistemas neurológicos, como por ejemplo el sistema de la visión.

El investigador y profesor de la Universidad José Antonio Torres Arriaza explica el trabajo que llevan a cabo desde el grupo de investigación que dirige, Informática y Medio ambiente: “La ciencia lleva mucho tiempo investigando los receptores de visión, que hacen uso de unas técnicas que se conocen como inhibición lateral, una de tantas cosas que aprendemos del cerebro”.

A partir de aquí, informa la universidad en una nota de prensa, este grupo ha ideado un sistema capaz de procesar datos con mucha más eficacia que los sistemas informáticos tradicionales: “mezclando técnicas de inhibición lateral con otras técnicas, como el aprendizaje competitivo y otras clásicas de computación”.

El equipo trabaja también en ingeniería inversa en sistemas de informática industrial: “En colaboración con el grupo de investigación de la UAL de Ingeniería Agrónoma nuestro objetivo es mejorar la funcionalidad de túneles de vientos para el análisis de rendimiento de mallas anti insectos”.

El grupo Informática y Medio ambiente funciona desde 2003 como una sinergia entre investigadores del campo de la Inteligencia Artificial que desarrollan y aplican modelos de cómputo que simulan el comportamiento del sistema nervioso, a nivel de redes de neuronas, e investigadores del mundo de la Ecología, que necesitaban resolver problemas ambientales en un entorno muy complejo, con datos escasos, contradictorios y no sometidos a modelos estadísticos clásicos.

Fruto de esa colaboración se han desarrollado varios trabajos en el campo del análisis de contaminantes en agua y en la modelización de variables ecológicas para la caracterización de ecosistemas.

El grupo tiene además una vertiente eminentemente industrial: la aplicación de modelos de cálculo que simulan el cerebro humano a procesos industriales de control de calidad. Fruto de estos trabajos son los proyectos de control de calidad para la industria de la piedra natural y su industria auxiliar. Esta línea de trabajo generó en 2006 una de las primeras empresas de base tecnológica de la universidad.