Smart perception systems in industrial and agricultural domains

PonentesRoberto Marani (Investigador Predoctoral, Istituto di Sistemi e Tecnologie Industriali Intelligenti per il Manifatturiero Avanzato, Intelligent Sensing and Perception Group. Bari, Italia), https://sites.google.com/view/robertomarani/.

Lugar: online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: miércoles 5 de mayo, 10:00

Resumen: Advanced perception is a key enabling technology for shaping innovation in any physical environment. Low-cost technologies implementing multisensor systems, such as sensor networks and/or visual systems, cooperate with new methodologies assisted by computational intelligence to support people in making decisions in planning and controlling automatic devices for several application fields. The complete design of such systems is the main goal of the Intelligent Sensing and Perception (ISP) group, whose research is mainly targeted at the acquisition, fusion, processing, and interpretation of multisensor data. This talk will present several examples of advanced perception systems endowed with smart abilities for industrial diagnostics, human assistance, and precision agriculture. After a brief presentation of the activities of the ISP group, it will go through two case studies regarding i) innovative quality control procedures for defect detection in aeronautic structures and ii) image acquisition and processing for on-field yield analysis in precision agriculture. Possible opportunities for further cooperation in the very next future will be also presented.

Inteligencia artificial en retina

Ponentes: Dídac Royo (Director técnico y fundador de Optretina) y Miguel Ángel Zapata (Adjunto servicio oftalmología Hospital Vall d’Hebron. Barcelona, Director médico y fundador de Optretina).

Lugar: online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: jueves 29 de abril, 13:00.

Resumen: Optretina es una empresa fundada hace 8 años que se dedica principalmente a la telemedicina en el campo de las enfermedades de la retina. Durante la charla comentaremos las principales líneas de trabajo, los primeros estudios y aplicaciones de la inteligencia artificial, así como las aplicaciones prácticas de redes neuronales que actualmente está utilizando Optretina. Durante el encuentro se comentarán también las futuras líneas de investigación en inteligencia artificial previstas y otras líneas de trabajo que se están desarrollando en el mundo de la retina con el uso de la inteligencia artificial.

Biografía:

Dídac Royo. Ingeniero Industrial en la rama de informática por la Universitat Politècnica de Catalunya. CTO y fundador de Optretina. CEO y fundador de S4Research.

Miguel A. Zapata. Médico por la Universitat Autònoma de Barcelona, especialista en Oftalmología, Doctor en Medicina y Cirugía con mención honorífica. Especialista en retina. Su actividad asistencial se desarrolla en el campo de la retina médica y quirúrgica, con especial énfasis en la degeneración macular y la retinopatía diabética. Sus principales intereses de investigación, tanto básica como clínica, son la degeneración macular, la retinopatía diabética, el desarrollo de nuevos fármacos para el tratamiento de la retina y la inteligencia artificial. En el campo de la investigación clínica, el Dr. Zapata ha sido investigador principal en 9 proyectos en los últimos 4 años y colaborador en más de 25 ensayos clínicos e investigación traslacional. En investigación básica, como principal en 3 proyectos y colaborador en 7 más. Ha presentado ponencias en numerosos congresos nacionales e internacionales y actualmente cuenta con 33 publicaciones indexadas.

A mobile application to fight antibiotic resistance

PonentesMarco Pascucci (Investigador Postdoctoral, Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d’Évry), https://mpascucci.github.io.

Lugar: online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: miércoles 21 de abril, 10:00

Resumen: Antimicrobial resistance is a major global health threat and its development is promoted by antibiotic misuse. While disk diffusion antibiotic susceptibility testing (AST, also called antibiogram) is broadly used to test for antibiotic resistance in bacterial infections, it faces strong criticism because of inter-operator variability and the complexity of interpretative reading. Automatic reading systems address these issues, but are not always adapted or available to resource-limited settings and come with high costs. We present a smartphone application for antibiogram analysis. The application captures images with the phone’s camera, and the user is guided throughout the analysis on the same device by a user-friendly graphical interface. Image processing and result analysis are entirely done offline on a smartphone. Our application is suited for resource-limited settings, it aims to lower the entry effort for performing AST testing and therefore increase patients’ access to AST worldwide.

Nota 01: la aplicación móvil presentada fue distinguida con el Google AI Impact Challenge 2019. También ha sido presentada en un reciente número de la revista Nature Communications.

Nota 02: si quieres acceder a la aplicación desarrollada (todavía en fase de pruebas) lo puedes hacer rellenando el siguiente formulario: https://form.typeform.com/to/qEGVBzbu.

Transformación Digital: la adopción del Machine Learning en las empresas

PonentesIgnacio Fernández Estébanez (Business Development Manager, Arsys).

Lugar: Aula 204 (Edificio CCT), y online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: miércoles 14 de abril, 10:00

Resumen: ¿Sabías que Netflix te muestra diferentes portadas para las series y películas en función de tus gustos? El Machine Learning es una disciplina del ámbito de la inteligencia artificial consistente en entrenar una máquina a partir de una colección de datos para que pueda aprender y realizar tareas reduciendo la intervención humana.

El aumento del volumen de datos y de la capacidad de cómputo han permitido extender la aplicación del Machine Learning hasta convertirse en algo que utilizamos diariamente de forma inconsciente: está presente en las recomendaciones de YouTube, Netflix o Spotify, en asistentes de voz o en el análisis de fraude al solicitar un crédito.

A pesar de su popularización a través de lenguajes de programación como Python o R, el uso del machine learning está todavía restringido a usuarios avanzados con al menos conocimientos de programación y matemáticas, entre otras áreas. Cada vez más aparecen algunas aplicaciones que permiten utilizar modelos preentrenados o entrenar modelos sin tener estos conocimientos, pero están aislados a ciertos casos de uso como el análisis de imágenes o el procesado de textos.

En esta charla comentaremos la inmersión de una empresa IT para adentrarse en el mundo del Machine Learning con un proyecto para generar un modelo de recomendaciones de ventas, empezando desde cero y los principales problemas encontrados. El siguiente reto: ¿es posible este caso con computación cuántica?

Rompiendo la barrera del tiempo en microscopía

PonentesDiego Megías Vázquez (jefe de la Unidad de Microscopía Confocal del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas – CNIO), Gadea Mata Martínez (Universidad de La Rioja).

Lugar: online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: miércoles 31 de marzo, 10:00

Resumen: La adquisición de imagen en microscopía óptica de fluorescencia requiere la exposición de la muestra a potentes fuentes de luz y a la recogida de su emisión. A mayor tiempo de exposición mayor relación señal / ruido. Dicho aumento en el tiempo de exposición genera toxicidad y muchas veces impide poder seguir con claridad eventos celulares rápidos. Las muestras biológicas que se ensayan diariamente en microscopía han de ser capturadas intentando que las imágenes sean lo más rápidas y fieles a la realidad posible pero sin dañarlas. En este seminario os contaremos como el Machine Learning nos puede ayudar a conseguir estos objetivos.

Cómo las Matemáticas pueden ayudar a resolver mezclas de masas de agua oceánica

Ponentes: Cristina Romera Castillo (Instituto de Ciencias del Mar, CSIC, Barcelona), Eduardo Sáenz de Cabezón Irigaray (Universidad de La Rioja)

Lugar: Aula 001 (Edificio CCT), y online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: jueves 17 de diciembre, 13:00

Resumen: El océano está compuesto de aguas de distinta procedencia que viajan siguiendo las corrientes marinas. En oceanografía, es necesario conocer la proporción de cada masa de agua que compone una muestra de agua de mar para poder realizar un mapa de distribución de dichas masas de agua y entender cómo y por dónde se mueven éstas. Para ello, se usan variables conservativas como son la temperatura y salinidad que caracterizan a cada masa de agua. En esta charla mostraremos unas nociones básicas de oceanografía y las metodologías que se usan para resolver mezclas de masas de agua. Además, discutiremos qué otras metodologías se pueden aplicar gracias a las nuevas tecnologías, en particular modelos de aprendizaje automático, mostrando el trabajo en proceso en colaboración con Jónathan Heras (Universidad de La Rioja).

Presentación del proyecto de reconstrucciones en tres dimensiones de la anatomía colorrectal y su aplicación en la práctica quirúrgica habitual

Ponentes: Natalia Pérez Serrano (Facultativo Especialista de Área de Cirugía General y del Aparato Digestivo en Hospital San Pedro de Logroño), José Fernando Trebolle (Facultativo Especialista de Área de Cirugía General y del Aparato Digestivo en Hospital Royo Villanova de Zaragoza. Colaborador Docente de la Universidad de Zaragoza).

Lugar: online (https://bit.ly/salaDMC).

Hora: martes 15 de diciembre, 12:00

Resumen: La charla explicará la aplicación de los programas de reconstrucción en tres dimensiones en cirugía. El proyecto se basa en la anatomía del colon por su variabilidad anatómica y de sus posibles alteraciones, lo que hace necesario un estudio individualizado de los casos.

Dicha reconstrucción permite la realización de modelos en tres dimensiones de cada uno de los pacientes. Estos modelos pueden ser reproducidos en la pantalla del ordenador y proyectados en el propio quirófano a través de una aplicación móvil. Los trabajos son publicados en la Plataforma Virtual UNITOMÍA.

Biografía.

Natalia Pérez Serrano: Licenciada en Medicina y Cirugía en la Universidad de Zaragoza (2008-2014). Tesis Doctoral «Imagen Tridimensional de la Patología Oncológica del Colon y su Aplicabilidad como Planificación Quirúrgica en Cirugía Endoscópica» (en curso). Máster Profesional Médico- Quirúrgico sobre Disfunciones del Suelo Pélvico (2018-2019). Facultativo Especialista de Área de Cirugía General y del Aparato Digestivo en Hospital San Pedro de Logroño.

José Fernando Trebolle: Licenciado en Medicina y Cirugía en la Universidad de Zaragoza (1999-2005). Doctor por la Universidad de Zaragoza  con la Tesis Doctoral «Aplicación de la imagen tridimensional a la cirugía laparoscópica del colon. Análisis morfométrico a partir de reconstrucciones de TAC. Estudio en cadáver y en vivo» (Diciembre 2015). Máster en Coloproctología por la Universidad de Zaragoza (2012-2014). Facultativo Especialista de Área de Cirugía General y del Aparato Digestivo en Hospital Royo Villanova de Zaragoza. Colaborador Docente de la Universidad de Zaragoza.