Algoritmos genéticos

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Procesamiento de imágenes y algoritmos genéticos para la detección de estructuras en embriones

Ponente: María Villota Miranda (Instituto de Investigación Sanitaria de Aragón).

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).

Hora: martes 28 de febrero de 2023, 12:00.

Resumen: La evolución creciente de la esterilidad en los países de occidente hace que una de cada seis parejas tenga la necesidad de recurrir a tecnologías de reproducción asistidas como la Fecundación In Vitro (FIV). Desde el primer bebé FIV, hace ya 40 años, son más de 8 millones los que han nacido gracias a esta técnica. En estos 40 años los procedimientos han evolucionado mucho, traduciéndose así en grandes avances. Sin embargo, sigue habiendo decisiones que se toman de manera subjetiva. Una de ellas, la selección de embriones que se implantan en el útero de la madre. Una detección automática de las distintas estructuras del embrión permitiría obtener más información sobre los embriones y, así, conseguir una evaluación más objetiva. Para abordar este problema veremos una primera aproximación basada en el uso de técnicas de procesamiento de imágenes y algoritmos genéticos.

Búsqueda de Modelos de Machine Learning con GA-PARSIMONY y su aplicación en proyectos de Ingeniería

Ponente: Fco. Javier Martínez de Pisón Ascacíbar (Grupo EDMANS – Universidad de La Rioja)

Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT)

Hora: martes 26 de noviembre, 13:00

Resumen: En esta charla se hablará de las experiencias y lecciones aprendidas en algunos proyectos de aprendizaje automático (Machine Learning) en los que ha trabajado el Grupo EDMANS (Engineering Data Mining And Numerical Simulations) para la mejora de procesos industriales, de diseño mecánico o estructural, medioambiental, empresarial, etc. Además, se hablará del uso de la librería para R, denominada “GA-PARSIMONY”; que ha sido desarrollada dentro del propio grupo de investigación. Esta librería permite realizar una búsqueda automática, mediante Algoritmos Genéticos, de las mejores variables y parámetros de cada algoritmo en base a un doble criterio de optimización: precisión y parsimonia. El objetivo final es la obtención de modelos precisos con un bajo número de entradas que los haga robustos ante perturbaciones y ruidos.

Referencias:

– https://github.com/jpison/GAparsimony

– https://cran.r-project.org/web/packages/GAparsimony/index.html

– Urraca, R., Huld, T., Martinez-de-Pison, F.J., Gonzalez-Sendino, R., Aldama, A., Ferreiro-Cabello, J., Fraile-Garcia, E., 2019.
Hybrid methodology based on Bayesian optimization and GA-PARSIMONY to search for parsimony models by combining hyperparameter optimization and feature selection. Neurocomputing, 354, pp. 20-26. DOI: 10.1016/j.neucom.2018.05.136

– Sanz-Garcia, A., Fernandez-Ceniceros, J., Antonanzas-Torres, F., Pernia-Espinoza, A.V., Martinez-de-Pison, F.J., 2015.  GA-PARSIMONY: A GA-SVR approach with feature selection and parameter optimization to obtain parsimonious solutions for predicting temperature settings in a continuous annealing furnace. Applied Soft Computing 35, 23-38.

– Urraca R., Sodupe-Ortega E., Antonanzas E., Antonanzas-Torres F., Martinez-de-Pison, F.J. (2017). Evaluation of a novel GA-based methodology for model structure selection: The GA-PARSIMONY. Neurocomputing, Online July 2017.

– Fernandez-Ceniceros J., Sanz-Garcia A., Antonanzas-Torres F., Martinez-de-Pison F.J. (2015). A numerical-informational approach for characterising the ductile behaviour of the T-stub component. Part 2: Parsimonious soft-computing-based metamodel. Engineering Structures 82, 249-260.

– Antonanzas-Torres F., Urraca R., Antonanzas J., Fernandez-Ceniceros J., Martinez-de-Pison F.J. (2015). Generation of daily global solar irradiation with support vector machines for regression. Energy Conversion and Management 96, 277-286.