La Fundación BBVA financiará con 100.000 euros un proyecto de investigación de la Universidad de Granada (UGR) denominado ‘Deep Learning’ aplicado a la seguridad, la ecología y el lenguaje natural’, coordinado por el catedrático del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Francisco Herrera Triguero.
El objetivo de este proyecto es generar datos de alta calidad para los modelos de Deep Learning, obtener algoritmos que mejoren la comprensión de estos modelos y aplicar estos conocimientos en materias como la seguridad, la ecología y el lenguaje.
El equipo de la UGR utilizará la metodología del Deep Learning unido al Smart Data para lograr la creación de algoritmos con una aplicabilidad de alta calidad en distintas áreas. Además, este equipo también considera esencial entender cómo se producen los resultados y que los expertos los sepan interpretar y comprender para conseguir mejores resultados.
Una de las aplicaciones que tiene el proyecto es la creación de un algoritmo para mejorar la seguridad en la detección de armas debajo de la ropa. Con este objetivo en mente, comenzarán por analizar situaciones difíciles con vídeos de baja calidad. Por otra parte, también en el ámbito de la seguridad quieren conseguir la identificación mediante algoritmos de modelos de coches con matrículas para identificar aquellas que sean falsas. En este caso, van a comenzar a trabajar sobre una muestra para identificar modelo y marcas de coches con un algoritmo incremental según vayan saliendo al mercado vehículos nuevos.
La ecología es otro de los campos en los que se centrará este proyecto, ya que con esta técnica quieren crear un algoritmo que identifique parcelas aéreas de terreno vía satélite para detectar la calidad del suelo. Esto permitiría estudiar con mayor rapidez, por ejemplo, la potencialidad de riesgos de fuego, la modificación del terreno o los porcentajes de masa arbórea que permitirá tomar las medidas pertinentes según cada caso.
Actualmente es un proceso que se realiza por imágenes aéreas de manera manual. También se aplicará esta metodología en el procesamiento del lenguaje natural, analizando las opiniones positivas y negativas y el porqué de las mismas mediante algoritmos. Con esta técnica de Deep Learning se podrá extraer y analizar la opinión mediante patrones de palabras. Esto permitirá hacer una valoración rápida de la calidad de un monumento turístico, un restaurante o de opiniones en redes sociales que permitirá mejorar el servicio con mayor eficacia.
25 proyectos de vanguardia
El de la UGR es uno de los 25 proyectos de vanguardia a los que se les han concedido las Ayudas a Equipos de Investigación Científica de la Fundación BBVA 2018 en las áreas de Biomedicina, Ecología y Biología de la Conservación, Economía y Sociedad Digital, Big Data y Humanidades Digitales.
El apoyo a la investigación científica es una de las prioridades fundamentales de la Fundación BBVA desde hace más de una década, dentro su decidida apuesta por la generación de conocimiento de frontera. En 2014, este objetivo se canalizó a través de dos tipos de convocatorias competitivas: las Becas Leonardo, ayudas individuales destinadas a investigadores y creadores culturales en el estadio intermedio de su carrera, y las Ayudas a Equipos, cuyo fin es impulsar la investigación básica, traslacional o aplicada en áreas de alto interés social.
La razón de ser de ambos programas se fundamenta en el apoyo a la excelencia y al talento innovador, seleccionados de forma transparente y altamente competitiva por comités de expertos en cada área. Resultado de este proceso es la red de becarios Leonardo, constituida ya por 308 investigadores y creadores, en múltiples áreas de la ciencia, las humanidades y la creación cultural; y un total de 113 equipos de investigación científica apoyados con Ayudas de hasta tres años de duración en las áreas de Ecología y Biología de la Conservación, Biomedicina, Humanidades Digitales, Economía y Sociedad Digital y Big Data, financiadas en total con más de 10,7 millones de euros.
Los 25 proyectos seleccionados en las cinco áreas, de un total de 618 solicitudes, serán abordados por equipos de una muy elevada multidisciplinariedad, con entre 3 y 21 investigadores por proyecto –201 científicos en total–. Su dirección corresponde a 25 Investigadores Principales que son en su mayoría catedráticos de universidad (16) o profesores titulares (5).
En cuanto al género de los investigadores, mientras que en algunas áreas la composición de los equipos es prácticamente paritaria, como Biomedicina (22 hombres/19 mujeres), Economía y Sociedad Digital (21 hombres/18 mujeres) y Big Data (22 hombres/19 mujeres), existe un mayor desequilibrio en Ecología y Biología de la Conservación (17 hombres/8 mujeres) y en Humanidades (40 hombres/15 mujeres).
