Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

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La revolución mundial de la Inteligencia Artificial, en «Tesis» espacio de divulgación de la Universidad Pública de Andalucía

La Inteligencia Artificial (IA) llega este sábado a las 20:00 horas a «Tesis» (ATV), el espacio de difusión y divulgación de las investigaciones y actividades de la Universidad Pública de Andalucía. Desde sus orígenes, el objetivo de la Inteligencia Artificial ha sido crear sistemas que imiten la inteligencia humana a la hora de realizar tareas. Parece ficción, pero las inteligencias artificiales capaces de crear texto e imágenes a través de órdenes son una realidad que ha llegado para quedarse.

«Tesis« analizará, con expertos de las universidades de Granada y Málaga, la eclosión de la IA durante el último año, los debates que generan y el impacto que pueden llegar a tener. Además, los andaluces conocerán algunas investigaciones aplicadas de una tecnología que está llamada a revolucionar el mundo.

Participan en este primer tema Paco Herrera, catedrático de IA en la Universidad de Granada (UGR) y director del Instituto Andaluz Interuniversitario Data Science (DaSCI); Francisco López Valverde, profesor responsable del Laboratorio de IA Aplicada de la Universidad de Málaga (UMA); Rosa María Maza, doctoranda en Ingeniería Informática en la UMA; Óscar Cordón, catedrático de la UGR y del Instituto Andaluz «DaSCI», y Rosana Montes, profesora en la UGR y secretaria de «DaSCI».

Noticia completa: Canal Sur

Una tesis dirigida desde la Escuela Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Vigo mejora análisis de secuenciación bioinformática de ADN y ARN

Con el objetivo de colaborar en el campo de la expansión de las tecnologías de secuenciación masiva o de nueva generación de ADN y ARN, que implican un gran esfuerzo bioinformático para diseñar o desarrollar algoritmos que analicen los datos generados con la mayor eficacia posible, el bioinformático Osvaldo Graña Castro abordó en su tesis de doctorado el diseño y desarrollo de tres pipelines, como se denomina al software que ejecuta programas requeridos dentro de una secuencia ordenada lógica.

Estos pipelines de aplicación en el análisis de datos procedentes de secuenciación masiva, concretamente en el análisis de la expresión y metilación de genes y en la identificación y cuantificación de poblaciones bacterianas en muestras biológicas.

Leer más: https://www.uvigo.gal/es/universidad/comunicacion/duvi/tese-desenvolve-software-mellorar-procesos-analise-datos-secuenciacion-masiva-adn-arn

Fuente: Universidad de Vigo

Una tesis de la UCAM crea un método basado en inteligencia artificial para obtener medicamentos ocho veces más rápido

La prestigiosa revista holandesa ‘Applied Soft Computing’, entre las 10 mejores del mundo en el área de Aplicaciones Interdisciplinarias de Ciencias de la Computación, ha publicado recientemente un trabajo procedente de la tesis doctoral del investigador Antonio Serrano, del Grado en Ingeniería Informática de la UCAM. En dicho trabajo, se describe un método capaz de encontrar nuevos fármacos hasta ocho veces más rápido que los procedimientos tradicionales.

La investigación ha sido llevada a cabo por un equipo multidisciplinar compuesto por los grupos UKEIM (al que pertenecen Antonio Serrano, Andrés Bueno-Crespo, José Luis Abellán y Baldomero Imbernón), BIO-HPC (Horacio Pérez-Sánchez), y DISCA de la Universidad Politécnica de Valencia (José M. Cecilia). Dichos investigadores emplean un método de predicción denominado ‘QN-Docking’ que utiliza inteligencia artificial basada en un algoritmo de aprendizaje por refuerzo y una red neuronal que ayuda a encontrar la mejor solución posible entre potenciales fármacos.

Los dilatados tiempos necesarios para hallar y validar cualquier fármaco han derivado los últimos años en el empleo de la Química Computacional, que, con técnicas como el cribado virtual, realiza simulaciones y descarta medicamentos inviables antes de pasar a la fase clínica. El avance de la investigación de la UCAM se centra en la celeridad con la que realizan dichas simulaciones. El método ‘QN-Docking’, comparado con otros procedimientos habituales, ofrece resultados satisfactorios hasta ocho veces más rápido. El hallazgo, según los investigadores, supone el primer paso de lo que podría ser una solución revolucionaria para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos.

Mediante el mismo, el algoritmo ejecutado en una computadora va probando las diferentes posiciones del fármaco candidato describiendo una serie de trayectorias virtuales hasta obtener el mejor anclaje posible con la molécula receptora involucrada en una determinada enfermedadPor ahora, ya se ha testado el correcto funcionamiento de este método con la molécula receptora de la beta-ciclodextrina y el candidato farmacológico del kaempferol, en un entorno simplificado.

Fuente: Comunicación UCAM

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