Diario de Navarra

Es una tendencia, pero no solo eso. La Inteligencia Artificial, el uso de máquinas capaces de descubrir patrones o mejorar procesos industriales, se ha convertido en una de las herramientas más activas de la innovación y la tecnología. También en Navarra. Prueba de ellos son dos proyectos que el año pasado el Gobierno de Navarra consideró estratégicos y a los que apoyó con cerca de 1,5 millones. Ambos llevan la Inteligencia Artificial a dos campos bien diferentes: la salud y la gestión de información. Una innovadora etiqueta informativa Todos conocemos bien un dispositivo tan útil como el código de barras, que puede almacenar en muy poco espacio muchos datos sobre un producto. También hemos visto esas etiquetas que por ejemplo las tiendas ocultan en la ropa por si alguien intenta robar una prenda. Se trata ahora de imaginar algo que conjunte las virtudes de uno y otro, que tenga la capacidad de guardar información como lo hace un código de barras, pero que sea tan fácil de leer como esas etiquetas, que se pueden descifrar a distancia y cuando están en movimiento. Más aún, se trata de desarrollar un sistema impulsado por la inteligencia artificial para fabricar este tipo de artilugios de la forma más eficiente posible. Es de lo que se trata el proyecto para desarrollar lo que llaman RFID chipless, una etiqueta que se lee por radiofrecuencia. Lo está desarrollando un consorcio de empresas e instituciones navarras, lideradas por NAITEC, la UPNA y varias divisiones de Gráficas Ulzama y que pasa por ser una solución novedosa, que puede cambiar proporcionar una tecnología apenas conocida. El Gobierno de Navarra la distinguió el año pasado como un proyecto estratégico e innovadora y le concedió una ayuda de más de 700.000 euros. “La RFID es una tecnología que habitualmente se usa en la industria, pero generalmente lleva un chip que necesita energía. En este caso se trataría de que la etiqueta no necesitara nada, ni chip, ni batería ni nada. Buscamos simplificar esta solución, que se fabrique por electrónica y sin chip externo, de modo que sea lo más sencillo y económico”, señala Javier Bravo Larrea, ingeniero industrial por la Universidad Pública de Navarra, uno de los científicos involucrados en el proyecto, un doctor que tras haber trabajado en diferentes universidades y centros de investigación, es ahora coordinador del área de Fabricación Aditiva y Nanofabricación del Centro Tecnológico de Automoción y Mecatrónica (NAITEC), que en su día impulsaron el Gobierno foral y la UPNA. El proyecto abarca todas las etapas de creación de esta tecnología: el diseño de la etiqueta, su fabricación, la corrección de errores y también el desarrollo del lector. La Inteligencia Artificial en este caso juega sobre todo el papel de mejorar cómo son esas fabricaciones y esos diseños, y también en detectar errores. “Se aplica en todas las etapas, el diseño, fabricación... para mejorar el proceso y su eficiencia”. Al final, el objetivo es que esas etiquetas codifiquen cuanta más información, que su lectura sea lo más fiable y robusta posible o que, si hay algún fallo en la fabricación, se detecte y corrija en el momento. Y para eso confían en lo que les digan los algoritmos de la Inteligencia Artificial. USOS POR DESCUBRIR Las etiquetas RFID chipless, dice Javier Bravo, resultan una solución tan novedosa que sus aplicaciones todavía están por descubrir. “Podrían utilizarse en almacenaje, en supermercados, para mejorar la trazabilidad de los productos... Lo que se pueda idear en el futuro”. Lo que falta por saber, y también es lo que se determinará al final de la investigación son las limitaciones de la tecnología. Según los resultados, se podrá sacar más o menos utilidad a las etiquetas. “Por ejemplo, no sabemos si se podrán leer a varios metros de distancia, o en movimiento. Sus prestaciones dependerán del precio: si son baratas podrán catalogar documentos por ejemplo. También del tamaño”, dice el ingeniero de NAITEC. “Siempre hay incertidumbre en estas cosas tan novedosas. Trabajar el triple no te garantiza el triple de resultados, porque no sabes a ciencia cierta los obstáculos que te esperan”. CONSORCIO RFID Gráficas Ulzama Coordinador. Investigación de impresión funcional en tecnología Offset apoyado por Inteligencia Artificial (IA). Validación del prototipo de lectura de RFID chipless. Ulzama Digital. Investigación de impresión funcional en tecnología Inkjet para corrección de errores de impresión con IA. Validación del prototipo de lectura. Ulzama Packaging. Investigación de impresión funcional en tecnología Cold-Foil apoyado por IA. Validación del prototipo de lectura. Embeblue. Esta empresa desarrolla el lector de banda ultra-ancha e investiga sobre el sistema Edge Computing para lector. Innavatic. Consultora informática que desarrollará la trazabilidad de impresiones y software para sistemas de impresión funcional digital. NAITEC. Aplicación de Inteligencia Artificial a técnicas de impresión funcional. Desarrollo de un sistema robótico para automatización de corrección de defectos. Optimización de los diseños de las superficies mediante técnicas de inteligencia artificial. UPNA. Investigación en diseños optimizados de patrones de impresión mediante técnicas de IA. Caracterización de un canal radioeléctrico según las condiciones de lectura. Investigación en técnicas de lectura por radiofrecuencia de patrones de tintas conductivas impresos. Algoritmos para predecir el cáncer Muchos factores infunden miedo cuando se sufre un cáncer. Uno de ellos, sin duda, es que aparezca lo que se llama una recurrencia, que un tumor que se ha dado por curado vuelva a renacer. “En esos casos el pronóstico es triste”, dice Angela Bernardini. Ella no es médica ni experta en tumores. Su mundo es la matemática, disciplina en la que es doctora, y desde hace unas semanas coordina el departamento de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos del Centro Tecnológico de Automoción y Mecatrónica (NAITEC). Si habla de cáncer, es porque Bernardini es una de las principales investigadoras del proyecto Reinforce, que intenta utilizar la inteligencia artificial para detectar lo antes posible el riesgo de esas recurrencias de cáncer. En el proyecto, además de NAITEC, están involucradas la Universidad de Navarra y varias empresas de la Comunidad foral (ver apoyo al lado), y fue una de la ideas innovadoras que recibió el apoyo del Ejecutivo en forma de subvención de más de 800.000 euros. “El objetivo es ayudar a los médicos a predecir o diagnosticar una recurrencia, partiendo de la investigación que la Clínica Universitaria de Navarra ya ha hecho antes, de la información con la cuentan sobre los pacientes: las primeras pruebas, los tratamientos que ha tenido, las operaciones que ha tenido…”, explica la matemática italiana, que lleva más de diez años trabajando con inteligencia artificial y ciencia de datos, y que ha sido profesora de la Universidad de Navarra y lo sigue siendo de la UPNA. “Si sabemos que alguien tiene un riesgo bajo de recaer en el cáncer, se le va a tratar de una manera diferente, personalizada. Eso evitaría medicar a quien no lo necesita, lo que supone también un ahorro de dinero”. La idea es centrar su investigación en pacientes con cáncer gastrointestinal (cáncer de recto, colon o gástrico localmente avanzado, cáncer colorectal con metástasis hepáticas) y en pacientes con metástasis cerebrales de diversos tumores sólidos. IMÁGENES Y DATOS El objetivo es entonces que entre dos pacientes que parecen tener una misma dolencia, un mismo cáncer, se pueda determinar quién sufre un mayor riesgo de que la enfermedad vuelva por sus fueros. ¿Cómo hacerlo? “Con la Inteligencia Artificial. Queremos que ciertos algoritmos se comporten como las personas. Si yo, médico, tuviera el tiempo de ver todos los historiales de los enfermos de cáncer, de estudiar todas aquellas variables que han entrado en juego en la enfermedad, los escáneres, las biopsias… , si tuviera un ojo ‘microscópico’ capaz de detectar las variaciones en cada paciente, podría ser capaz de predecir”. El médico no tiene ni el tiempo ni ese ojo, pero la idea es que los algoritmos, con la capacidad de los ordenadores no son de cálculo, sino de observación y aprendizaje, le ayuden. Se servirán sobre todo de las imágenes clínicas que se han tomado de los tumores, complementadas con todos los datos del historial clínico. “Contamos con información con mucho detalle, lo que no tenemos son muchos pacientes, alrededor de 70. Se trata de ver si el algoritmo hace predicciones correctas en función de esa información que tenemos, y después trataremos de hacer predicciones con nuevos enfermos” y obtener pistas sobre cómo será la evolución de su dolencia. Las bases de la convocatoria de ayudas les dan tres años para investigar, pero saben que va a ser una lucha contra el tiempo. “Necesitamos a los médicos, porque ellos saben distinguir dentro de una imagen qué es relevante en un cáncer, qué parte de una imagen puedo segmentar. Sin embargo, entre el trabajo que les suponen los enfermos de cáncer más toda la situación del cáncer, poco tiempo tienen”. CONSORCIO REINFORCE Aldakin Coordinador. Se trata de un grupo de empresas de ingeniería que desarrollará algoritmos de inteligencia artificial para diferenciar necrosis de metástasis cerebral y recurrencias de metástasis hepática. NAITEC. Desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial para la predicción de recurrencia de tumores gastrointestinales. Universidad de Navarra. Generación y generación y diseño de bases de datos de los pacientes para el desarrollo de las plataformas. Datbow. Desarrollo de algoritmos para predecir desarrollo de toxicidad grave y secuelas de los tratamientos. Movalsys. StartUp de la UPNA que se encargará de hacer una revisión de parámetros biomecánicos (de movimiento y otras variables) de interés en los pacientes. Cistec. Empresa de ingeniería, se encargará de la plataforma donde guardar los datos y su seguridad. Eversens. StartUp de la UN que seleccionará parámetros de interés y biomarcadores como los de aire exhalado. ¿Cómo funciona la inteligencia artificial? ¿Cómo pueden los ordenadores tener inteligencia, cómo se las arreglan para analizar y aprender? La matemática Angela Bernardini explica una aplicación de un algoritmo clásico, las redes neuronales, que se inspira en las conexiones de nuestras neuronas, y que ella aplica a su investigación con enfermos de cáncer. Con los historiales que ya se conocen, se pueden introducir variables de lo más diverso: los datos clínicos, las operaciones, la cantidad de quimioterapia... y dejar que los algoritmos (que no son sino un conjunto de instrucciones con los que trabaja la máquina) se desarrollen. Al final darán una respuesta: el cáncer recurre o se cura, una conclusión que puede cuadrar o no con la realidad del paciente, ya conocida. Si la máquina se equivoca, vuelve hacia atrás, y va cambiando sus procesos, corrigiéndose hasta que la respuesta sea correcta. Este ejercicio lo harán en el proyecto Reinforce con los datos del 80% de los pacientes, para que la Inteligencia Artificial por sí misma se perfeccione y logre que sus respuestas sean correctas. Se dice entonces que está entrenada. El otro 20% de los historiales servirá para poner a prueba a la máquina. El robot hará el mismo proceso pero esta vez no sabrá si acertó o no. Ese dato lo tendrán solo los investigadores, que verán si el porcentaje de aciertos es más o menos aceptable. “Cuando trabajamos en industrias, ese margen de error lo definimos con el cliente. Aquí hablamos de vidas, pero si se consiguiera un 95% de acierto, podríamos empezar a decir que tiene capacidad de predecir”.

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Dos proyectos navarros llevan la Inteligencia Artificial a mundos diversos

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