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Macrodatos permitirán conocer comportamiento de neuronas ante enfermedades

Conocer los distintos tipos de neuronas y predecir su desarrollo y comportamiento ante enfermedades neurodegenerativas como el párkinson o el alzheimer es una de las múltiples aplicaciones del Big Data o macrodatos, de acuerdo con los ponentes de un seminario de expertos en Madrid.


FUENTE | Agencia EFE Futuro
15/06/2016
 
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Así, el investigador del departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) Pedro Larrañaga ha explicado cómo la inteligencia de datos permite construir modelos matemáticos "para determinar qué características tienen las neuronas de nuestro cerebro y establecer varios tipos". La importancia de clasificar estas células cerebrales radica en "comprender cómo se distribuyen y actúan", sobre todo a la hora de evaluar su comportamiento "cuando aparecen las enfermedades neurodegenerativas..., cómo es la evolución de las mismas, porque algunas se pierden con más facilidad que otras o sufren mayor grado de deterioro".

Con esta información, los especialistas podrán conocer mejor a las neuronas, "de las que poseemos 86.000 millones en la cabeza y que básicamente son de dos tipos: piramidales e interneuronas, las cuales son, a su vez, de distinta morfología", ha explicado Larrañaga. Larrañaga cree que es preciso aprovechar el creciente interés por este área, ya que los datos pueden ser transformados en "modelos para tomar decisiones racionales".

El área de la salud es una de las analizadas en el simposio sobre Advances and Applications of Data Sciene & Engineering organizado por la Real Academia de Ingeniería (RAI) con la colaboración del Consorcio de Ciencia e Ingeniería de Datos, el proyecto CASI-CAM-CM de la Comunidad de Madrid (CAM) y la red DAMA del Ministerio de Economía y Competitividad.

ESFUERZOS EN COMÚN

El encuentro es una buena oportunidad para saber "qué se está haciendo en investigación en este área en las diferentes universidades europeas para poner esfuerzos en común", ha indicado el investigador del Centro Nacional de Supercomputación de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), Darío García-Gasulla.

Este experto ha centrado su trabajo en "convertir imágenes en vectores para después trabajar sobre ellos analizando sus parecidos y estableciendo diferentes grupos para encontrar, por ejemplo, qué es lo que define según sus características visuales a un ser vivo y lo que le diferencia de otro ser vivo o de una cosa concreta".

Para el coordinador de las jornadas, el académico y miembro de la RAI, Aníbal R. Figueiras Vidal, un seminario como éste es necesario porque "el volumen de datos aumenta alrededor de un 100% cada año" al mismo tiempo que crece la información generada por los algoritmos desarrollados y "necesitamos aprender a manejarla en todas sus aplicaciones desde la biología a la robótica, negocios, energía o entretenimiento", entre otras.

NUEVAS SESIONES

La siguiente jornada, está dedicada a la seguridad y protección -desde las ventajas del Big Data como evaluador de las consecuencias de los desastres naturales hasta su aplicación en modelos para la videovigilancia en el tráfico, entre otros- y a los avances en salud cognitiva -incluyendo la detección activa de reconocimiento de la actividad humana y la predicción de la hipoglucemia-.

Las sigueientes sesiones se centrarán en las ciudades inteligentes para la mejora de la movilidad urbana o la optimización energética y, finalmente, las últimas sesiones se dedicarán a problemas 'singulares' como la minería de datos en el siglo XXI o la gestión de los flujos masivos de información.



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