Unibertsitateak AI-rekin aurreikuspen-aurrerapenak bereizten ditu bere III DATAI sarietan

Unibertsitateko Datuen Zientzia eta Adimen Artifizialaren Institutuak (DATAI) bere sarien hirugarren edizioan adimen artifizialaren (AI) erabilera berriak aitortu ditu datuetan oinarritutako emaitzak aurreikusteko. Aurrerapen hauek biomedikuntzan, osasunari aplikatutako biologia konputazionala eta desberdintasun sozialak murrizteko IA erabiltzeagatik nabarmentzen dira .

DATAI III. Sarietan, ekarpenak bi kategoriatan baloratu dira, “Artikulu metodologiko onena” eta “Artikulu aplikaturik onena”, zeinaren ikerketa hautatuz, Idoia Ochoa , Tecnun - Ingeniaritza Eskolako Ingeniaritza Elektriko eta Elektronikoko Saileko zuzendariordea, . parte hartzen du; Rubén Armañanzas , DATAI Medikuntza Digitaleko Laborategiko arduraduna; eta Ignacio Rodríguez , Ekonomia Fakultateko irakaslea .

Nazioarteko hiru zientzialari entzutetsuk osatu dute epaimahaia : Amparo Alonso Betanzos, La Coruñako Unibertsitateko Informatika eta Adimen Artifizialaren Saileko irakaslea; Enrique del Castillo, Pennsylvania State University-ko (AEB) Industria Ingeniaritza eta Estatistikako irakasle ospetsua; eta Rakhi Singh, Indiako Teknologia Institutuko Informatika Saileko irakasle elkartua, Bombay, India . Irabazleak erabakitzeko, aurkeztutako lanen originaltasuna, berrikuntza eta gizarteari egindako ekarpena baloratu du epaimahaiak.

GENNIUS, ekarpen metodologiko onena

"Artikulu metodologiko onenaren saria" GENNIUSentzat izan da, droga-interakzioak aurrekaririk gabeko zehaztasun eta abiaduraz aurreikusteko gai den adimen artifizialeko sistema berritzaile batek , eta sendagai berrien aurkikuntza iraul dezakeena. Nafarroako Cima Unibertsitateko ikertzaileek garatu duten aurreikuspen-eredu honek Tecnun eta DATAI, Stanford Unibertsitateko Biomedikuntzako Informatika Ikerketa Zentroarekin elkarlanean, Bioinformatics aldizkari zientifikoan deskribatu dute.

Sistema komunitate zientifikoaren eskura dago, teknologia honen aurrerapena sustatzeko eta pazienteari ahalik eta denbora laburrenean onuragarriak izango zaizkion ikerketa berriak sortzea sustatzeko helburuarekin.

-ren ikertzailea Tecnun eta DATAI-k, Idoia Ochoak, GENNIUSen ardura duen taldearen izenean jaso zuten saria.

Garunaren osasunean aurrerapenak eta desberdintasunen ebaluazioa

Edizio honetan epaimahaiak erabaki du bi ikerketa-talderen lana aitortzea “Artikulu Aplikaturik Onena” Sariarekin.

Lehenengo lana, Rubén Armañanzasek, DATAI Medikuntza Digitaleko Laborategiko buruak zuzendua; elektroentzefalogramak (garunaren jarduera elektrikoa) aztertuz bost konkusio-mota identifikatzen ditu. AI erabiliz 700 paziente baino gehiagoren datuak prozesatzeko, ikerketak hobekuntza nabarmenak eskaintzen ditu konkusioen detekzioan eta sailkapenean. BrainScope Company-ren neuroteknologia medikoen konpainiarekin elkarlanean egina, ikerketa JAMA Open Network (Neurology) aldizkarian argitaratu da.

Bigarren ikerketa saritua da Ignacio Rodríguez, Ekonomia Fakultateko irakasle eta DATAIko ikertzaile elkartua, parte hartzen duen lana. npj Urban Sustainability aldizkarian argitaratutako artikulua, adimen artifizialaren erabileran oinarritzen da satelite bidezko irudiak erabiliz jendeak beren komunitateetan gabezia edo desberdintasun baldintzak nola hautematen dituen aurreikusteko. Bere emaitzek ondorio garrantzitsuak dituzte hirigintzan eta gizarte-hobekuntzara bideratutako erabakiak hartzeko.

Eragin soziala duen ikerketa

Sari hauek DATAI osatzen duten ikertzaile guztiei zuzenduta daude, bakoitza 3.000 euroz hornituta, ikerketaren garapena sustatzeko, eta datuen zientzian eta adimen artifizialean bikaintasuna eta diziplina anitzeko berrikuntza aitortzen dutenak, baita saritutako lanen gizarte-proiekzioa ere. Bere helburua aurrerapen zientifikoen eragina nabarmentzea eta nazioarteko maila altuko lankidetza sustatzea da.

Jesús López Fidalgo Nafarroako DATAI Unibertsitateko zuzendaria izan zen irabazleei sariak emateaz, erakundeak puntako ikerketarekin duen konpromisoa eta gizartearen onurarako ezagutza sortzeko konpromisoa nabarmenduz.