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Líneas de investigación - RNASA-IMEDIR

Líneas de investigación

Aquí encontrarás unha breve explicación de cada grupo

Quimioinformática para el descubrimiento de fármacos

Quimioinformática utiliza técnicas computacionales tales como Machine Learning, Deep Learning, QSAR o Docking para la obtención de soluciones en la búsqueda de nuevos fármacos y dianas moleculares para el tratamiento de enfermedades. Para llevarlo a cabo se precisa de un abordaje multidisciplinal que combine los mundos de la salud, como son la Química, Farmacología o la Biología con los de la tecnología como los son la Computación y la Inteligencia Artificial.

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Seguridad y Protección de la Información

 

Podemos afirmar que sin riesgo no hay diversión. Pero al igual que en el resto de las facetas de la vida, los riesgos deben ser controlados y los mecanismos de seguridad implementados, para evitar que la diversión se convierta en fracaso. Las tecnologías de la información y las comunicaciones no son muy diversas, y nuestro mundo está plagado de riesgos, de buenos y malos, de malos que parecen buenos y de buenos que no lo son.

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Teleformación y diseños tecnológicos

 

En esta línea se trabaja sobre todo en aspectos de interacción hombre-máquina. Por un lado, buscando mejorar los métodos de formación a distancia con el objetivo de facilitar el aprendizaje: nuevos interfaces, metodologías de aprendizaje activo, inclusión de redes sociales, gamificación,etc. Por otro, tratando de incorporar la evolución de la computación y el diseño de objetos hacia entornos inteligentes con cierta autonomía, lo que se conoce como inteligencia ambiental.

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Inteligencia Artificial en Ingeniería Civil

 

Los avances en el campo de la Inteligencia Artificial han tenido una fuerte influencia en las diferentes áreas de la Ingeniería Civil, por ello, en esta línea se emplean nuevos métodos, técnicas y algoritmos de Inteligencia Artificial en los diferentes campos de la Ingeniería civil como son la Construcción, la Hidrología o los Puertos y Costas

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Modelización Computacional Conexionista: Inteligencia Artificial y Neurociencia

 

La Inteligencia Artificial propone modelos computacionales inspirados en el sistema de procesamiento de la información de los seres inteligentes. La Neurociencia para avanzar precisa del uso de modelos y técnicas de Inteligencia Artificial para comprobar hallazgos y probar hipótesis planteadas en los laboratorios de Neurociencia, tratando de conocer cómo es íntimamente el procesamiento de la información en el cerebro.

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Computación creativa y Estética computacional

 

Desde el comienzo de los tiempos, los seres humanos han perseguido la capacidad de entender el arte desde varios enfoques, tanto filosóficos como científicos. Con el desarrollo de la informática, pioneros como Ada Lovelace o Alan Turing llegaron a augurar en un futuro la posibilidad de crear computadores con capacidades creativas y artísticas

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Captura, gestión y análisis de datos médicos. Gráficos y procesamiento de imagen

 

El grupo RNASA-IMEDIR presenta una gran experiencia en la aplicación de diversas técnicas de Inteligencia Artificial: Redes de Neuronas Artificiales, Sistemas Evolutivos, Sistemas Expertos…

La transferencia de estos métodos al ámbito práctico se hace especialmente relevante en la línea de “datamining”, procesado de imagen y bioinformática. Debido a la especial naturaleza y heterogeneidad de los datos con los que se trabaja suele ser necesario el trabajo conjunto de diferentes técnicas y/o la realización de rigurosos controles estadísticos que permitan determinar el mejor de los métodos.

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Tecnología asistencial. TICs en salud y envejecimiento activo

 

Aplicación de las tecnologías de la información y las comunicaciones en el ámbito de la discapacidad. Adaptación del ordenador mediante el diseño y desarrollo de productos de apoyo y adaptaciones. Creación de contenidos multimedia para la intervención desde terapia ocupacional. Evaluación del impacto de programas basados en el uso de las TIC en personas mayores y o, con discapacidad utilizando diferentes instrumentos de valoración.

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Ontologías

La medicina participativa basa su principio en cambiar la relación médico-paciente mediante una nueva relación de equipo. El ciudadano se autoresponsabiliza de obtener datos de su salud mediante dispositivos “ponibles” (wearable) y los comparte con el médico para que, conjuntamente, analicen los datos y el médico identifique el significado. Se hace copartícipe al ciudadano de las decisiones y de la responsabilidad del tratamiento. En este ámbito, desde el grupo de investigación, se trabaja en crear la infraestructura tecnológica que de soporte a este nuevo enfoque de la medicina, facilitando la integración de los datos y la comunicación entre participantes.

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Aplicaciones prácticas de Machine Learning

 

En esta línea se pretende sacar el máximo partido a las ventajas que nos aporta la aplicación de técnicas de Machine Learning a la investigación, teniendo como objetivos la aplicación de estas técnicas para la resolución de problemas del mundo real, realizar análisis de señales e imágenes con extracción de características de forma automatizada, y por último, optimizar los resultados mediante la aplicación específica de Deep Learning.

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