La doctora en Computación Juliana Gambini, docente e investigadora de la Universidad Nacional de Hurlingham (UNAHUR), expone los aspectos centrales del proyecto PIUNAHUR que dirige: Aprendizaje Automático en Análisis e Interpretación de Imágenes.
El proyecto en cuestión es uno de los treinta y cuatro aprobados en la convocatoria “PIUNAHUR 2023”, que contarán con una financiación de más de 23 millones de pesos durante dos años. El equipo a cargo de Gambini está integrado por: el doctor Juan Miguel Santos (codirector), la doctora Andrea Rey (investigadora), el licenciado Federico Carballo (investigador) y el estudiante de la licenciatura en Informática Adrián Fazio.
“Nuestro proyecto se propone utilizar métodos de aprendizaje automático para el análisis de distintos tipos de imágenes: médicas o biomédicas, satelitales y de Radar de Apertura Sintética (SAR)”, cuenta Gambini. En este sentido, el trabajo realizado hasta el momento por este equipo cuenta con tres vertientes diferenciadas.
“Fazio, un alumno de tesis de licenciatura, está trabajando en un programa que va a permitir identificar y clasificar imágenes de pulmón. Contamos con 20 mil imágenes de neumonía provocada por COVID-19, de neumonía provocada por otras enfermedades y de pulmones sanos. La idea es distinguir esas tres situaciones”, explica la directora del proyecto. Y agrega: “Se trata de un aporte muy interesante porque, aunque el COVID-19 perdió vigencia, buscamos identificar también otras enfermedades que pueden provocar neumonía”.
El geólogo Carballo es el responsable de una segunda línea de trabajo que utiliza imágenes satelitales para detectar actividad en volcanes. La detección temprana de este fenómeno en los numerosos volcanes que existen en la Argentina es fundamental para, por ejemplo, tomar medidas que protejan a las poblaciones de esas zonas. Especifica Gambini: “Estamos observando las características que aparecen en la imagen cuando hay este tipo de actividad en los volcanes. En este momento, estamos trabajando con imágenes dentro del espectro de onda infrarrojo”.
Por último, se encuentra el trabajo con las imágenes SAR, que la directora del proyecto viene realizando hace veinte años. “Las imágenes ópticas pueden tomarse con la luz solar. En cambio, las SAR son independientes de esta luz y, además, la energía que envían hacia la tierra atraviesa las nubes –explica–. Son imágenes gubernamentales para monitoreo ambiental, en general, y entonces ofrecen mayores posibilidades de detectar eventos tales como incendios o manchas de petróleo en el mar”. En Argentina, se están tomando muchas imágenes SAR con los satélites SAOCOM-1A y SAOCOM -1B.
Al final de la conversación, Gambini reflexionó sobre el temor que genera el crecimiento vertiginoso de los desarrollos en inteligencia artificial (IA). “Los métodos de aprendizaje automático son sistemas que funcionan gracias a que alguien los programó. Con lo cual, no me da miedo una invasión estilo Terminator”, afirma. En cuanto a la posibilidad de que se pierdan puestos laborales, opina: “Esas son decisiones de las personas que llevan adelante una empresa o el Estado; no de la IA”. Sí le preocupa, en cambio, que las leyes y la educación, tanto a nivel nacional como internacional, no acompañen estos cambios que produce la IA. “Bienvenidos los robots para aquellas actividades que son peligrosas, por ejemplo. Pero la idea no es reemplazar a los empleados, sino capacitarlos para que puedan manejar estos nuevos recursos”, concluye.
@AAUNAHUR
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