52. Ampliar las fronteras de la investigación gracias a la inteligencia artificial
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Pódcast CORDIScovery - Episodio 52 - Ampliar las fronteras de la investigación gracias a la inteligencia artificial
Transcripción generada por inteligencia artificial.
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Abigail Acton
Esto es CORDIScovery. Hola, soy Abigail Acton. Bienvenidos a este episodio de CORDIScovery. Inteligencia artificial. ¿Nos encaminamos hacia un futuro distópico o hacia uno en el que la mano de obra ya no tendrá que hacer tareas rutinarias? El aprendizaje automático se anticipa a lo que queremos: ¿nos facilita la vida o se está volviendo intrusivo? Las empresas están recopilando contenidos para entrenar grandes modelos lingüísticos de maneras que resultan difíciles de controlar por los usuarios.
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Abigail Acton
Está claro que la IA es enorme, pero ¿ enorme buena o enorme mala? Ese parece ser el tema de debate. No cabe duda de que la IA y las herramientas relacionadas están ampliando las fronteras de la investigación. Hoy podemos ofrecer cierta claridad sobre este panorama, al menos en lo que concierne a los tres proyectos que presentamos, los cuales han recibido financiación de la UE para investigación e innovación. Nuestros tres invitados están utilizando estas herramientas para desarrollar nuevas tecnologías y hacer descubrimientos que antes habrían sido inalcanzables.
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Abigail Acton
Hablaremos sobre cómo la IA está ampliando los límites del conocimiento para mejorar la prevención, el tratamiento y la rehabilitación de personas que han sufrido un ictus. dar voz a mujeres de la Irlanda histórica hasta ahora silenciadas, y desarrollar un pequeño pero potente sistema de detección de amenazas biológicas capaz de salvar vidas. John Kelleher es director del ADAPT Research Ireland Centre for AI-Driven Digital Content Technology.
00:01:29:15 - 00:01:40:08
Abigail Acton
Y profesor titular de Informática en el Trinity College de Dublín. Su investigación se centra en aprovechar la IA para mejorar la comprensión y el tratamiento de enfermedades complejas. Hola, John. Bienvenido.
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John Kelleher
Hola, Abigail. Es un placer estar aquí y tengo muchas ganas de empezar nuestra conversación.
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Abigail Acton
Jane Ohlmeyer, catedrática de Historia Moderna en el Trinity College de Dublín y presidenta del Consejo de Investigación Irlandés, es una especialista de la nueva Historia Británica y Atlántica. Ohlmeyer está aplicando la IA a la recuperación de las historias y vivencias de mujeres «comunes», no pertenecientes a la élite, en la Irlanda de la Edad Moderna. Hola, Jane.
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Jane Ohlmeyer
Hola. Encantada de estar aquí.
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Abigail Acton
Encantada de tenerte con nosotros. Béla Mihalik es desarrollador senior en Ideas Science, en Hungría.
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Abigail Acton
Está especializado en la aplicación de la IA y el aprendizaje profundo para desarrollar herramientas innovadoras que permitan detectar rápidamente posibles amenazas biológicas en forma de patógenos y bacterias. Hola, Béla.
00:02:19:14 - 00:02:21:00
Béla Mihalik
Hola. Encantado de estar aquí.
00:02:21:06 - 00:02:39:13
Abigail Acton
Encantada de tenerte aquí con nosotros. Gracias. John, voy a empezar contigo. El proyecto STRATIF-AI se basa en el uso actual del aprendizaje automático aplicado a pacientes que han sufrido un ictus, para hacer que la respuesta sea mucho más personalizada y oportuna. John, la salud es uno de los ámbitos que más se está beneficiando de la IA. ¿Puedes contarnos un poco sobre los objetivos del proyecto STRATIF-AI?
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John Kelleher
Sí. Abigail. El proyecto STRATIF-AI se centra en integrar conjuntos de datos heterogéneos para obtener información sobre los pacientes a lo largo de toda su vida, prestando especial atención a cómo el ictus les afecta. Estamos intentando realizar una estratificación continua, de ahí el nombre del proyecto. Queremos crear herramientas de IA que estratifiquen de manera continua el riesgo de ictus de una persona durante toda su vida, ayudándole a gestionar ese riesgo y a tener mejores resultados tras el tratamiento.
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Abigail Acton
Muy bien. Fantástico. ¿Cómo identificasteis a los pacientes que iban a seguir y cómo seleccionasteis a los participantes?
00:03:16:08 - 00:03:40:01
John Kelleher
Nuestro objetivo final es cubrir a toda la población, no solo a una cohorte específica. Queremos desarrollar herramientas para toda la población, que sean adecuadas para todo el mundo, y que puedan seguir a alguien desde que es muy joven, a lo largo de toda su vida, hasta que sufre un ictus en cuidados intensivos o se reintegra en la sociedad después del tratamiento.
00:03:40:01 - 00:03:45:00
John Kelleher
Así que el objetivo final es que todo el mundo reciba ayuda y pueda beneficiarse de esta investigación.
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Abigail Acton
Bueno, fabuloso. Parece un objetivo realmente excelente. ¿Cómo estáis aplicando la inteligencia artificial? ¿Qué es lo que os permite hacer la inteligencia artificial?
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John Kelleher
Bueno, en esta investigación estamos combinando dos tipos de inteligencia artificial. El primero se llama modelo de gemelo digital. Un gemelo digital es un modelo informático personalizado para una persona concreta. Crear un gemelo digital hace que el modelo sea bastante interpretable. Gracias a su estructura, podemos entender cómo evolucionan con el tiempo las diferentes variables que representan la salud de la persona.
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John Kelleher
Pero también presenta algunos desafíos, como desarrollar estos modelos a gran escala para grandes poblaciones e integrar tipos de datos muy diferentes. Por eso combinamos la tecnología de gemelos digitales con lo que llamamos aprendizaje automático. El aprendizaje automático permite analizar grandes conjuntos de datos para extraer patrones e interacciones entre distintas variables. Al combinar ambos métodos de inteligencia artificial, gemelos digitales y aprendizaje automático, buscamos crear sistemas personalizados, interpretables y escalables que integren grandes conjuntos de datos heterogéneos, lo que permite que una persona comprenda y gestione su riesgo de ictus a lo largo de su vida.
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Abigail Acton
Excelente. Y también, quizá, recibir consejos que le permitan reducir ese riesgo.
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John Kelleher
Eso es. Sí. Queremos poder, por ejemplo, adaptar las intervenciones sugeridas al riesgo de ictus de cada persona y ayudarles a entender cómo evoluciona a lo largo de su vida, y cómo los cambios en su estilo de vida pueden influir en ello. Así que creo que una de las cosas más interesantes que esto podría vincular es que en realidad, es que cuanto antes alguien haga un cambio para reducir su riesgo, mayor será el efecto acumulativo a lo largo de su vida.
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John Kelleher
Por lo tanto, incluso un cambio muy pequeño, por ejemplo, reducir el colesterol desde edades tempranas, puede tener un beneficio en durante toda la vida. Cuanto antes intervengamos en la trayectoria vital de una persona, mayor será el beneficio acumulado. Así que podéis imaginar que si esperamos hasta edades avanzadas, las intervenciones tenderán a ser más intensivas, por ejemplo, utilizando medicamentos.
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John Kelleher
Así que nuestro objetivo es permitir que, desde muy pronto en la vida, las personas, compensad su riesgo y realicen pequeños cambios en su estilo de vida que les ayuden a evitar intervenciones más drásticas más adelante.
00:06:10:05 - 00:06:26:22
Abigail Acton
La diferencia con los enfoques actuales del sistema sanitario es clara: normalmente te dicen «come cinco frutas y verduras al día» o «camina tantos pasos», y demás indicaciones generales. Aquí, en cambio, los consejos estarían totalmente adaptados para cada persona.
00:06:26:22 - 00:06:35:13
Abigail Acton
Así que recibirías información mucho más detallada e integrada sobre los distintos factores que interactúan entre sí. ¿Es correcto?
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John Kelleher
Sí. Una de las cosas fascinantes de la salud y la medicina es que, aunque podamos extraer información sobre factores de riesgo a nivel poblacional, cada persona es diferente. Y cómo interactúan esos factores en nuestro propio organismo varía de un individuo a otro. Lo que estamos intentando es crear modelos personalizados y adaptados a cada persona para capturar los factores de riesgo.
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John Kelleher
Así, por ejemplo, algunas personas tienen una predisposición genética a ciertos factores de riesgo. Existen aspectos de la epigenética, donde nuestro modo de vida activa o desactiva genes que causan, amplifican o reducen factores de riesgo. De modo que, integrar información genética con hábitos de vida, lo que podríamos llamar naturaleza frente crianza, nos permite ofrecer un riesgo mucho más personalizado que si tratáramos a alguien como un individuo promedio dentro de la población.
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Abigail Acton
Y, por supuesto, la ventaja inmediata es que, con esa información personalizada, estás mucho más motivado para seguir las recomendaciones, porque, ya sabes, es para mí, para John Kelleher o para quien sea; está diseñado específicamente para ti. Así que, probablemente, te lo deberías tomar más en serio.
00:07:47:17 - 00:08:08:19
John Kelleher
Sí, de hecho, uno de los aspectos más interesantes del proyecto es que nuestro socio en Linköping, que está coordinando el proyecto, Gunnar Cedersund, tiene la idea de que emplearemos este gemelo digital, y lo mejor del gemelo digital es que se puede emplear para simular cómo evolucionará tu estado de salud a lo largo del tiempo. Y lo que estamos desarrollando es el concepto de gemelo digital, con una interfaz gráfica.
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John Kelleher
Que no solo te muestre tu riesgo, sino también cómo evolucionaría con el tiempo. Pero también podemos mostrarlo de manera visual, para que sea mucho más concreto, para mostrar, por ejemplo, cómo envejecerías con un estilo de vida u otro, ayudando a mejorar la comprensión, la motivación y el cumplimiento de las recomendaciones.
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Abigail Acton
Por supuesto. Y suena muy motivador. ¿Y esto es algo que estaría en la aplicación de teléfono de una persona, por ejemplo, o sería como una aplicación de teléfono? ¿Podrías simplemente sacarlo de tu bolsillo y ver las decisiones que estás tomando y cómo te afectarían en tiempo real? ¿Sería ese el objetivo final?
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John Kelleher
Así que tenemos dos aspectos diferentes. Sí. Una de ellas consiste en tener una «caja fuerte sanitaria» en el teléfono, donde puedes llevar tu perfil de salud personalizado y tu historial médico electrónico, pero también tendríamos un visualizador gráfico más grande, que se utilizaría en una intervención llamada «diálogo sobre salud», en la que el usuario iría a ver a alguien, quizá cada diez o cinco años, hablaría con una enfermera o un médico y podríamos simular y elaborar un plan con sus aportaciones.
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John Kelleher
O podríamos simular un escaneo de cuerpo completo y podemos trabajar contigo y decirte, bueno, si cambias esto o eso, si, por ejemplo, reduce su consumo de calorías, reduce su colesterol, esto es lo que sucede, o eso es lo que sucede. Y con esa información que te han dado, tener un diálogo contigo para pensar, cuál es el plan que le gustaría adoptar en los próximos cinco o diez años.
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Abigail Acton
Fantástico.
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John Kelleher
De este modo, pacientes y médicos dialogan entre sí y desarrollan conjuntamente planes de tratamiento y apoyo.
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Abigail Acton
Así que es colaboración en lugar de instrucciones. Fantástico. ¿Crees que los gemelos digitales se podrán utilizar en otros procesos de la atención sanitaria? ¿Existen otras aplicaciones que consideres que pueden ser útiles?
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John Kelleher
Por supuesto. Lo más interesante de los gemelos digitales es su capacidad para simular la evolución de un sistema. En este caso, el sistema podría ser la progresión de una enfermedad en una persona. Así, por ejemplo, cualquier tipo de atención en la que se aborde una enfermedad crónica, de largo desarrollo, en una persona.
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John Kelleher
Los gemelos digitales pueden ayudar con esto. Pero si pensamos más allá de la medicina de precisión para una persona, también se pueden aplicar, por ejemplo, a la logística de la atención sanitaria. Por ejemplo, la simulación de operaciones hospitalarias y la gestión de instalaciones, ya que el gemelo digital puede simular tanto una persona como un sistema físico. Así que tal vez podamos mejorar la logística en torno a la atención sanitaria, reduciendo la carga económica de la misma.
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John Kelleher
Además, también se puede usar en el desarrollo de fármacos y en la simulación productos sanitarios. Así que estamos tratando de usar estas tecnologías para acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos o dispositivos, y simular cómo interactúan con los individuos para evaluar su eficacia antes de aplicarlos.
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Abigail Acton
¿Y qué hay de un gemelo digital de un patógeno, de modo que se pueda ver cómo un tratamiento afecta a ese patógeno en forma de gemelo digital?
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John Kelleher
Por supuesto. Entonces, el desafío de desarrollar gemelos digitales, y una de las cosas que realmente estamos siguiendo o abordando dentro del desafío, es que los gemelos digitales tienen enormes capacidades y ventajas para el futuro. La dificultad con ellos es que para implementarlos necesitamos una teoría o modelo de cómo un sistema, un proceso, evoluciona a través del tiempo, y eso puede ser difícil de implementar.
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John Kelleher
Ahí es donde la complementariedad entre gemelos digitales y aprendizaje automático cobra sentido. Porque el aprendizaje automático nos permite modelizar algunas de las interacciones de alto nivel, interacciones complejas, incluso cuando no tenemos conocimiento teórico completo. Integrar esto con el gemelo digital permite que el modelo sea interpretable y computacionalmente factible.
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John Kelleher
Las áreas que entendemos pero que integran los patrones que el aprendizaje automático toma de grandes datos para ayudar a que todo el sistema funcione de manera más integral.
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Abigail Acton
Fantástico. Parece una forma maravillosa en que la IA está ampliando los límites de la investigación. Muchísimas gracias, John.
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John Kelleher
Por eso creo que la integración de los gemelos digitales, enfoques basados en la teoría, por así decirlo, con los enfoques de aprendizaje automático basados en datos, que capturan interacciones complejas que tal vez aún no comprendemos del todo, es tan prometedora. Esta modelización híbrida nos permitirá crear sistemas que integren tanto lo que entendemos como lo que.
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John Kelleher
Con lo que podemos modelar, que son cosas distintas, en algún momento, integrándolos y ampliando gradualmente lo que comprendemos, podremos hacer que los sistemas sean más interpretables con el tiempo.
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Abigail Acton
Fantástico. Gracias John. Jane, ahora es tu turno. El papel de la mujer en la Irlanda de la Edad Moderna fue crucial en una época de cambio social. Pero las historias de las mujeres que muestran su resiliencia frente a la agitación y el trauma social se han perdido en gran medida. El proyecto Voices les permite hacerse escuchar. La IA también está abriendo nuevas posibilidades en las humanidades.
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Abigail Acton
¿Cuál era el reto al que te enfrentabas antes de que existieran estas herramientas y qué se puede hacer ahora con ellas?
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Jane Ohlmeyer
El gran reto era el acceso: el acceso a los propios manuscritos y, después, el acceso al material que estaba disponible en formato digital pero no era interoperable. No... estos silos digitales no se comunicaban entre sí. Y es precisamente en estas dos áreas donde la IA ha sido muy útil para nuestro trabajo.
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Jane Ohlmeyer
Y creo que solo estamos empezando a explorar su potencial. Si lo hacemos bien, la IA tendrán una capacidad transformadora para la investigación histórica, no solo sobre las mujeres, aunque nuestro foco principal sean ellas.
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Abigail Acton
Totalmente, supongo... Quiero decir, me cuesta imaginarlo, incluso como periodista, cómo se podía llevar a cabo esto antes de que existieran estas herramientas.
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Abigail Acton
Pero, lo que quiero decir, es: ¿cómo se habría hecho algo así en el pasado? ¿Habrías podido abordar un proyecto de esta envergadura sin estas herramientas?
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Jane Ohlmeyer
La IA nos permite hacer historia a gran escala porque nos deja indagar en los registros, sobre todo los relacionados con impuestos o datos demográficos, cuyo análisis es extremadamente lento, así como documentos legales.
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Abigail Acton
Y lo que hemos descubierto es que el papel de las mujeres estaba muy oculto en ellos. Abigail. Pero la IA nos permite identificar a esas mujeres. Y una vez que aparecen, por así decirlo, podemos analizar lo que vamos descubriendo. Así que realmente nos ha ayudado muchísimo en la identificación y el acceso a mujeres que no pertenecían a la élite y que, como digo, están muy ocultas en los registros.
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Abigail Acton
Fantástico. ¿Y qué tipo de hallazgos estás haciendo, Jane?
00:14:39:03 - 00:15:06:06
Jane Ohlmeyer
Estamos descubriendo que, en realidad, las mujeres siempre habían estado ahí, pero se habían pasado por alto. Registros que antes creíamos que no tenían ninguna utilidad, ahora resultan de gran valor. Déjame darte un ejemplo. Tenemos lo que llamamos «registros funerarios» para Irlanda en el siglo XVII, el equivalente las esquelas de hoy día.
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Jane Ohlmeyer
Antes, nadie les prestaba atención. Y lo que hemos descubierto es que más de un tercio de ellos están relacionados con mujeres o escritos por ellas. Así que, de repente, todo un nuevo corpus de material se ha desenterrado, por así decirlo, gracias a nuestras interacciones con la IA. O los testamentos y últimas voluntades de los testamentos. De nuevo, por toda una variedad de razones, creíamos que no había que o había muy pocos testamentos de mujeres.
00:15:35:13 - 00:15:53:13
Jane Ohlmeyer
Pero ya hemos descubierto cerca de quinientos. Una vez más, la IA ha sido extremadamente útil a la hora de identificarlos y, después, crear réplicas digitales que se podían analizar y examinar en profundidad.
00:15:54:05 - 00:16:09:10
Abigail Acton
Tengo que interrumpirte un momento porque tengo, bueno, esto es interesantísimo, y mi cabeza está bullendo con las preguntas que te quiero hacer. Pero primero, una observación: debe ser algo así como ser un arqueólogo que descubre una tumba hasta ahora desconocida, que ilumina toda la cultura de la época.
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Abigail Acton
Creo que es muy interesante. Debe ser muy emocionante. ¿No es así Jane?
00:16:12:20 - 00:16:28:04
Jane Ohlmeyer
¡Oh, es muy emocionante, Abigail! No puedo explicarlo: es como si fueras a buscar algo y pensases que no vas a encontrar nada... y de repente descubres que un tercio de los registros son relevantes e interesantes, y son registros que antes pensábamos que ni siquiera existían.
00:16:28:06 - 00:16:48:03
Jane Ohlmeyer
Porque, en 1922, el archivo en Irlanda quedó destruido. Quiero decir, es uno de esos casos en los que todo el material está disperso, es decir, transcripciones que están repartidas por todos sitios y gracias a la tecnología hemos podido recomponerlo de una forma muy importante e innovadora.
00:16:48:08 - 00:16:52:03
Abigail Acton
Muy bien. Has dicho que se creía que el material se había perdido.
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Abigail Acton
Entonces, ¿dónde lo encontrasteis? ¿En transcripciones dispersas, duplicadas, en lugares que antes no se habían explorado?
00:16:59:09 - 00:17:20:14
Jane Ohlmeyer
Algunos testamentos están en los Archivos Nacionales de Dublín, y la gente ni siquiera sabía que habían sobrevivido al incendio. Así que eso es evidente. Claro. Pero también hemos encontrado transcripciones en colecciones privadas o publicaciones anteriores a 1922, que es el año en que se produjo el gran incendio.
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Jane Ohlmeyer
Así que están repartidos por centenares de lugares diferentes y son muy dispares. Y esta es una manera de coger todos estos «tesoros digitales» y ponerlos todos en un mismo lugar.
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Abigail Acton
Me encanta, tesoros digitales. Sí. Bueno, debe ser porque los testamentos son una ventana a la sociedad y la cultura. Por ejemplo, te das cuenta de que las mujeres tenían propiedades que podían heredar, y todo tipo de cosas.
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Abigail Acton
Cuéntame algunos de los hallazgos que estás haciendo al analizar estos documentos.
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Jane Ohlmeyer
En cuanto a los testamentos, nos dicen mucho sobre la cultura material: propiedades, joyas, bienes domésticos... Pero también nos muestran a quiénes tenían más afecto las mujeres, sus redes íntimas, y cómo tendían a legar especialmente bienes muebles, y en otras ocasiones propiedades en forma de tierras u otros activos, a otras mujeres.
00:18:15:15 - 00:18:36:16
Jane Ohlmeyer
Así que apenas estamos empezando a recuperar todo este legado. Y hay que recordar que en el siglo XVII una mujer no tenía identidad jurídica propia a menos que fuera viuda. Y una mujer casada solo podía actuar legalmente si su esposo lo permitía. Así que, una vez más, nos brinda perspectivas que antes creíamos imposibles de encontrar.
00:18:36:18 - 00:18:37:18
Jane Ohlmeyer
Bueno, ha sido increíble.
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Abigail Acton
Sí, así suena. Muy interesante. ¿Tienes alguna historia o ejemplo que te haya sorprendido, que te haya hecho sentir, tal vez pueda usar el viejo cliché de un momento eureka?
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Jane Ohlmeyer
Tenemos muchos momentos eureka. Es muy emocionante.
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Jane Ohlmeyer
Y apenas llevamos dos años de proyecto, Abigail. Así que cuando hablemos dentro de un par de años... un colaborador mío, que está llevando a cabo una gran labor en el Tribunal de Cancillería Irlandés, que es el Tribunal de Equidad, donde muchas mujeres son demandantes y demandadas. Y, de nuevo, fascinante ver cómo, en momentos de crisis personal, estas mujeres salen de las sombras y, con frecuencia, recurren a los tribunales para proteger sus propios intereses.
00:19:24:11 - 00:19:50:08
Jane Ohlmeyer
Puede que recibieran algún dinero al casarse y un familiar masculino intentara apropiárselo, o sus tierras o sus propiedades, o recurrieran a los tribunales para proteger los intereses de sus hijos o su reputación. Tenemos un relato muy, muy interesante de una mujer joven que habían empezado una relación con un hombre.
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Jane Ohlmeyer
Tuvo un hijo fuera del matrimonio, y después se casó. El marido de ese matrimonio llevó a su antiguo amante a juicio por dañar la reputación de su esposa. Así que, de nuevo, estas son el tipo de historias que normalmente se pierden en la historia. Sí. Pero, como digo, nos dan una visión muy personal de la vida de las personas.
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Abigail Acton
Absolutamente maravilloso. Bueno, muchas gracias por explicar todo este trabajo y exponerlo de una forma tan clara. ¿Alguien tiene alguna pregunta para Jane?
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John Kelleher
Sí, yo tengo una, Jane. Me fascina el proyecto VOICES y estoy muy entusiasmado, por cierto, estáis usando nuevas tecnologías para intentar entender el pasado de nuevas maneras, sobre todo una tecnología que está evolucionando muy rápidamente. Así que realmente me gustaría que, si pudieras, imaginaras cómo estos sistemas de IA podrían evolucionar. Y cómo podrían diseñarse en el futuro para mejorar y apoyar la investigación histórica.
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John Kelleher
¿Qué capacidades esperas que tengan y cómo crees que facilitarán la investigación histórica en el futuro?
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Jane Ohlmeyer
¡Buena pregunta, John! Quiero un sistema de IA que sea transparente. Que los científicos informáticos, y no solo los historiadores, comprendan los algoritmos que lo sustentan. Quiero un sistema de IA éticamente delimitado, con un código de ética que proteja la propiedad intelectual de todos los que contribuyen.
00:21:17:20 - 00:21:48:07
Jane Ohlmeyer
Y, en tercer lugar, quiero un sistema de IA responsable con el medio ambiente. Soy muy consciente de que los sistemas actuales consumen mucha energía y agua, sobre todo la IA generativa. De cara al futuro, los aspectos éticos y ambientales tienen una gran importancia para mi. Y, de este modo, entonces me sentiré mucho más segura de poder confiar en el sistema de IA que desarrollemos.
00:21:48:07 - 00:21:54:21
Jane Ohlmeyer
Porque en la actualidad, la confianza es mi principal objeción o preocupación respecto a la IA.
00:21:54:23 - 00:22:12:15
Abigail Acton
Sí. Sí, creo que todos podemos identificarnos con eso. Perfecto. Gracias. Béla, ahora es tu turno. El terrorismo puede adoptar muchas formas, incluidas las biológicas. Las armas biológicas representan una amenaza muy importante por la dificultad para detectarlas. Pero el proyecto HoloZcan está abordando este problema de frente.
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Abigail Acton
En el proyecto se emplea IA para desarrollar equipos que ayuden a los primeros intervinientes ante una emergencia. Béla, ¿qué problema te proponías resolver?
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Béla Mihalik
Sí. El problema se identificó principalmente en el proyecto ENCIRCLE de la Unión Europea. En el proyecto ENCIRCLE se identificaron las lagunas, y, en las lagunas que se identificaron, no había ninguna herramienta buena sobre el terreno para la detección biológica. Queríamos crear un dispositivo que pudiera funcionar sobre el terreno y que se pudiera utilizar en muchas situaciones, no solo en una.
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Béla Mihalik
Así que se trata de un gran reto, por supuesto, ya que está más allá del estado actual de la técnica. Pero empezamos a pensar en cómo aplicar la microscopía, especialmente la holográfica, para cubrir parcialmente este vacío, aunque no resolvamos el problema por completo.
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Abigail Acton
Cielos. Has empezado muy bien con este objetivo. Béla, ¿cuáles son las formas actuales de detectar qué podría estar presente en un ataque biológico?
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Béla Mihalik
En la actualidad, el método más aceptado es la PCR, junto con técnicas de marcado fluorescente y secuenciación de ADN. Todas requieren preparación en laboratorio y son procesos muy largos. Y, por ejemplo, la PCR puede dar falsos positivos. Es decir, indicar que existe un peligro incluso cuando no lo hay.
00:23:50:18 - 00:24:20:20
Béla Mihalik
El riesgo de falsos positivos es muy alto, del 20 o 30 % para patógenos detectables actualmente. Otro problema son los fragmentos epigenéticos, que los métodos actuales no permiten analizar. Eso significa que se pueden detectar fragmentos peligrosos de ADN, pero que no están presentes a nivel proteico, es decir, que no son realmente perjudiciales.
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Abigail Acton
Es decir, ¿quieres decir que los sistemas actuales podrían detectar fragmentos de ADN que en realidad no representan un peligro, que no son precisos de alguna manera? ¿Cuál es el problema de detectar estos fragmentos?
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Béla Mihalik
El problema es que no podemos distinguir fragmentos peligrosos que puedan codificar proteínas peligrosas, pero debido a la información epigenética, las células no expresan ni crean estas proteínas peligrosas. Y este código está presenten en el medio ambiente, está en todas partes, pero no se expresa debido a los bloqueos epigenéticos. Por eso no se puede confiar en la secuenciación en todos los casos.
00:25:01:24 - 00:25:21:02
Abigail Acton
Entonces, la secuenciación podría estar detectando algo que ya está en el entorno y no representa ningún problema. Sí, pero es identificarlo y luego confunde el resultado final porque entonces los primeros intervinientes no saben exactamente lo que es. Sí, entiendo lo que quieres decir. Muy bien. ¿Y cómo pretendía HoloZcan ayudar en todo esto? ¿Y cómo utilizó la IA?
00:25:21:04 - 00:25:55:18
Béla Mihalik
En HoloZcan nos centramos en la tecnología microscópica u holográfica microscópica a través de la holografía, y es una buena pregunta porque, digamos, es autocalibrable. Lo bueno de la holografía es que es autocalibrable. Esto significa que podemos analizar numéricamente la imagen para poder obtener valores de ella en diferentes condiciones. Y la holografía proporciona una base muy estable para estos análisis.
00:25:55:20 - 00:26:30:14
Béla Mihalik
Podemos observar propiedades morfológicas exactas y otras ópticas, como información espectral. Y también información refractiva, de objetos pequeños, así como una amplia gama de información. Incluso si no podemos identificar todos las partículas, podemos clasificarlas. También podemos analizar las morfologías complejas en la muestra y alrededor de los objetos.
00:26:30:18 - 00:26:52:00
Béla Mihalik
Con esta complejidad morfológica y usando la inteligencia artificial, podemos determinar si la situación es intencional, si es un acto humano o simplemente algo ambiental. Así que la IA puede ayudar mucho a identificar la fuente real.
00:26:52:02 - 00:27:21:22
Abigail Acton
Muy bien. Excelente. Así que, en lugar de tomar pequeñas muestras para tratar de identificar qué es el material, lo que se ha desarrollado es un sistema de visualización, bien, el material, y luego la IA lleva a cabo un análisis cruzado con cosas semejantes, con lo se parece a la muestra o a los elementos dentro de la muestra. compara lo que ve con una base de datos de imágenes similares para determinar qué es o qué podría pasar a continuación.
00:27:21:22 - 00:27:22:07
Abigail Acton
Así es.
00:27:22:11 - 00:27:52:06
Béla Mihalik
Sí, empezó en muchas líneas. Primero usamos muestras de laboratorio muy limpias de bacterias y otros microorganismos patógenos. Y creamos una base de datos y también entrenamos la inteligencia artificial para identificar estos diferentes tipos de bacterias. Y funciona muy bien en muestras de laboratorio, con más del 99 % de precisión.
00:27:52:10 - 00:28:01:01
Abigail Acton
Creo que mencionaste la generación de 70 000 hologramas sintéticos que reflejan partículas biológicas reales. 70 000. Es muchísimo.
00:28:01:03 - 00:28:27:16
Béla Mihalik
Sí. Sí. Creamos un simulador porque no podíamos obtener todas las muestras en laboratorio. Algunas son muy peligrosas, nivel BSL-4; BSL-4 significa que son letales y para los que no hay cura, por lo que no se nos permite manejar este tipo de material. Así que creamos muestras simuladas para poder analizarlas.
00:28:27:18 - 00:28:48:18
Béla Mihalik
También podemos crear tipos de objetos que nunca podríamos medir directamente, pero en un determinado periodo de tiempo. Pero que podrían aparecer en la realidad. Así que usamos estas simulaciones o gemelos digitales para ampliar el rango de entrenamiento de la inteligencia artificial.
00:28:48:23 - 00:28:52:18
Abigail Acton
Así que, en esencia, estos hologramas sintéticos funcionan como una biblioteca de referencia.
00:28:52:20 - 00:28:53:23
Béla Mihalik
Sí. Por supuesto.
00:28:54:03 - 00:29:09:06
Abigail Acton
Maravilloso. Así que un primer interviniente lleva este dispositivo a un lugar en que se sospecha que ha habido algún tipo de amenaza biológica, ¿y qué hace?, ¿toma una muestra de aire o de suelo y la introduce en el aparato? ¿Cómo funciona?
00:29:09:08 - 00:29:20:18
Béla Mihalik
Solo nos centramos en patógenos transmitidos por el aire. Para ello utilizamos colectores de muestras de aire, colectores de muestras de aire basados en el principio de Coriolis y también impactadores.
00:29:20:18 - 00:29:22:04
Abigail Acton
¿Y qué es un impactador?
00:29:22:06 - 00:29:45:10
Jane Ohlmeyer
Un impactador es un dispositivo donde se genera un flujo de aire con ventiladores y se coloca un obstáculo en la trayectoria del flujo. Los pequeños objetos se adhieren al obstáculo y pueden recogerse en un portaobjetos microscópico para analizarse directamente bajo el microscopio.
00:29:45:14 - 00:29:48:03
Abigail Acton
Y eso se puede hacer «in situ», en tiempo real.
00:29:48:07 - 00:29:57:00
Béla Mihalik
Sí, se puede hacer en situaciones reales y en tiempo real. Y también podemos integrar juntos un impactador y un microscopio.
00:29:57:04 - 00:30:07:12
Abigail Acton
Claro. Así que básicamente pueden recopilar datos en el campo que permiten a los primeros intervinientes ver inmediatamente qué ha contaminado el área, ¿cierto?
00:30:07:14 - 00:30:24:14
Béla Mihalik
Sí, así es. Podemos analizar la composición del aire, que es la información más importante para los primeros intervinientes. Con eso podemos inferir si es una amenaza real o solo una variación ambiental.
00:30:24:16 - 00:30:37:21
Abigail Acton
Bueno, pero eso es fantástico. De esta forma se descartan todos aquellos falsos positivos que podrían causar caos. Y en realidad no hay nada peligroso allí. Y así sucesivamente. Fantástico. Excelente. Muchísimas gracias. Gracias, Béla. Bien explicado. John, ¿querías preguntarle algo a Béla?
00:30:37:23 - 00:31:04:24
John Kelleher
La verdad es que sí, estoy completamente fascinado por este trabajo. Me interesa mucho el aspecto previo de los datos sintéticos. En mi propio trabajo, y en el ámbito sanitario en general, solemos utilizar datos sintéticos para proteger la privacidad de las personas. Pero aquí estás usando datos sintéticos porque los datos reales serían muy peligrosos de manejar. Y me preguntaba si el hecho de que... bueno, si los desafíos que afrontan para crear un sistema capaz de sintetizar datos se deben a que no pueden trabajar con los datos reales en absoluto.
00:31:05:01 - 00:31:18:08
John Kelleher
Ya sabes, puedo entender que en la asistencia sanitaria, podemos tomar una muestra de los datos del paciente y generar a partir de ella una versión sintética para proteger su privacidad. Pero supongo que en tu caso hay todavía más retos a la hora de crear un buen sistema de síntesis.
00:31:18:10 - 00:31:47:21
Béla Mihalik
Sí, es un verdadero reto, como bien dices. En primer lugar, tuvimos que calcular la propagación de la luz a nivel microscópico y generar hologramas. Eso significa que tenemos que calcular las interferencias. Para ello utilizamos distintos tipos de modelos matemáticos. Un tipo es el método paso a paso, digamos, una simulación FDDD paso a paso.
00:31:47:21 - 00:32:16:00
Béla Mihalik
Y luego el otro tipo es analítico: usa ciertas reglas físicas que nos permiten tratar los planos de imagen como una unidad de información y propagarlos plano por plano. Así que empleamos varios métodos matemáticos y los comparamos entre sí. Ese fue un reto: construir un modelo y validarlo tanto con diferentes simulaciones como con la realidad.
00:32:16:02 - 00:32:20:02
Béla Mihalik
Así que ese fue el mayor cambio, reto, creo.
00:32:20:04 - 00:32:44:10
Abigail Acton
Ya ven: hace falta que alguien que usa IA en su propio trabajo lo señale para darnos cuenta de que, de que eso podía haber sido algo difícil de lograr. Gracias. John, Sí, una pregunta muy pertinente. Y gracias a ti, Béla. Excelente. Bueno muchas gracias a todos vosotros. Ha sido realmente fascinante. Y es muy agradable oír hablar de la aplicación de la IA de una manera que parece, que contribuye a nuestro bienestar en lugar de una especie de cosa temible que viene para acabar con nuestros trabajos.
00:32:44:10 - 00:32:49:06
Abigail Acton
Así que muchas gracias a todos por acompañarme hoy. Ha sido muy, muy interesante.
00:32:49:08 - 00:32:53:06
John Kelleher
Adiós, Abigail. Béla, Jane, ha sido un placer hablar con vosotros. He disfrutado mucho con esta charla.
00:32:53:10 - 00:32:56:05
Jane Ohlmeyer
Ha sido un verdadero placer. Gracias por invitarme.
00:32:56:07 - 00:32:57:17
Béla Mihalik
Gracias; gracias, gracias.
00:32:57:18 - 00:33:18:01
Abigail Acton
Muchas gracias por acompañarnos. Adiós. Si te ha gustado este pódcast, síguenos en Spotify o Apple Podcasts o dondequiera que escuches pódcast y consulta la página de inicio en el sitio web de CORDIS. Suscríbete para estar al día de las últimas investigaciones científicas financiadas con fondos europeos. Y si has disfrutado escuchándolo, corre la voz.
00:33:18:03 - 00:33:38:03
Abigail Acton
Hemos hablado de la mayor colección de virus del mundo, del uso de la realidad virtual en la resolución de conflictos y de si los grillos van a sustituir a la carne de ternera en tu hamburguesa más pronto que tarde. Seguro que encontrarás algo que pique tu curiosidad en alguno de nuestros cincuenta y un episodios anteriores. Ven y descubre las investigaciones que desvelan lo que mantiene en marcha nuestro mundo. Estaremos encantados de recibir tu opinión.
00:33:38:07 - 00:33:47:20
Abigail Acton
Escríbenos a editorial@cordis.europa.eu. Hasta la próxima.
Transcripción generada por inteligencia artificial.
00:00:00:00 - 00:00:39:04
Abigail Acton
Esto es CORDIScovery. Hola, soy Abigail Acton. Bienvenidos a este episodio de CORDIScovery. Inteligencia artificial. ¿Nos encaminamos hacia un futuro distópico o hacia uno en el que la mano de obra ya no tendrá que hacer tareas rutinarias? El aprendizaje automático se anticipa a lo que queremos: ¿nos facilita la vida o se está volviendo intrusivo? Las empresas están recopilando contenidos para entrenar grandes modelos lingüísticos de maneras que resultan difíciles de controlar por los usuarios.
00:00:39:08 - 00:01:04:12
Abigail Acton
Está claro que la IA es enorme, pero ¿ enorme buena o enorme mala? Ese parece ser el tema de debate. No cabe duda de que la IA y las herramientas relacionadas están ampliando las fronteras de la investigación. Hoy podemos ofrecer cierta claridad sobre este panorama, al menos en lo que concierne a los tres proyectos que presentamos, los cuales han recibido financiación de la UE para investigación e innovación. Nuestros tres invitados están utilizando estas herramientas para desarrollar nuevas tecnologías y hacer descubrimientos que antes habrían sido inalcanzables.
00:01:04:14 - 00:01:29:13
Abigail Acton
Hablaremos sobre cómo la IA está ampliando los límites del conocimiento para mejorar la prevención, el tratamiento y la rehabilitación de personas que han sufrido un ictus. dar voz a mujeres de la Irlanda histórica hasta ahora silenciadas, y desarrollar un pequeño pero potente sistema de detección de amenazas biológicas capaz de salvar vidas. John Kelleher es director del ADAPT Research Ireland Centre for AI-Driven Digital Content Technology.
00:01:29:15 - 00:01:40:08
Abigail Acton
Y profesor titular de Informática en el Trinity College de Dublín. Su investigación se centra en aprovechar la IA para mejorar la comprensión y el tratamiento de enfermedades complejas. Hola, John. Bienvenido.
00:01:40:11 - 00:01:44:20
John Kelleher
Hola, Abigail. Es un placer estar aquí y tengo muchas ganas de empezar nuestra conversación.
00:01:44:22 - 00:02:01:09
Abigail Acton
Jane Ohlmeyer, catedrática de Historia Moderna en el Trinity College de Dublín y presidenta del Consejo de Investigación Irlandés, es una especialista de la nueva Historia Británica y Atlántica. Ohlmeyer está aplicando la IA a la recuperación de las historias y vivencias de mujeres «comunes», no pertenecientes a la élite, en la Irlanda de la Edad Moderna. Hola, Jane.
00:02:01:11 - 00:02:02:23
Jane Ohlmeyer
Hola. Encantada de estar aquí.
00:02:03:00 - 00:02:09:01
Abigail Acton
Encantada de tenerte con nosotros. Béla Mihalik es desarrollador senior en Ideas Science, en Hungría.
00:02:09:03 - 00:02:19:12
Abigail Acton
Está especializado en la aplicación de la IA y el aprendizaje profundo para desarrollar herramientas innovadoras que permitan detectar rápidamente posibles amenazas biológicas en forma de patógenos y bacterias. Hola, Béla.
00:02:19:14 - 00:02:21:00
Béla Mihalik
Hola. Encantado de estar aquí.
00:02:21:06 - 00:02:39:13
Abigail Acton
Encantada de tenerte aquí con nosotros. Gracias. John, voy a empezar contigo. El proyecto STRATIF-AI se basa en el uso actual del aprendizaje automático aplicado a pacientes que han sufrido un ictus, para hacer que la respuesta sea mucho más personalizada y oportuna. John, la salud es uno de los ámbitos que más se está beneficiando de la IA. ¿Puedes contarnos un poco sobre los objetivos del proyecto STRATIF-AI?
00:02:39:15 - 00:03:07:03
John Kelleher
Sí. Abigail. El proyecto STRATIF-AI se centra en integrar conjuntos de datos heterogéneos para obtener información sobre los pacientes a lo largo de toda su vida, prestando especial atención a cómo el ictus les afecta. Estamos intentando realizar una estratificación continua, de ahí el nombre del proyecto. Queremos crear herramientas de IA que estratifiquen de manera continua el riesgo de ictus de una persona durante toda su vida, ayudándole a gestionar ese riesgo y a tener mejores resultados tras el tratamiento.
00:03:07:05 - 00:03:16:06
Abigail Acton
Muy bien. Fantástico. ¿Cómo identificasteis a los pacientes que iban a seguir y cómo seleccionasteis a los participantes?
00:03:16:08 - 00:03:40:01
John Kelleher
Nuestro objetivo final es cubrir a toda la población, no solo a una cohorte específica. Queremos desarrollar herramientas para toda la población, que sean adecuadas para todo el mundo, y que puedan seguir a alguien desde que es muy joven, a lo largo de toda su vida, hasta que sufre un ictus en cuidados intensivos o se reintegra en la sociedad después del tratamiento.
00:03:40:01 - 00:03:45:00
John Kelleher
Así que el objetivo final es que todo el mundo reciba ayuda y pueda beneficiarse de esta investigación.
00:03:45:02 - 00:03:53:01
Abigail Acton
Bueno, fabuloso. Parece un objetivo realmente excelente. ¿Cómo estáis aplicando la inteligencia artificial? ¿Qué es lo que os permite hacer la inteligencia artificial?
00:03:53:03 - 00:04:17:06
John Kelleher
Bueno, en esta investigación estamos combinando dos tipos de inteligencia artificial. El primero se llama modelo de gemelo digital. Un gemelo digital es un modelo informático personalizado para una persona concreta. Crear un gemelo digital hace que el modelo sea bastante interpretable. Gracias a su estructura, podemos entender cómo evolucionan con el tiempo las diferentes variables que representan la salud de la persona.
00:04:17:08 - 00:04:56:23
John Kelleher
Pero también presenta algunos desafíos, como desarrollar estos modelos a gran escala para grandes poblaciones e integrar tipos de datos muy diferentes. Por eso combinamos la tecnología de gemelos digitales con lo que llamamos aprendizaje automático. El aprendizaje automático permite analizar grandes conjuntos de datos para extraer patrones e interacciones entre distintas variables. Al combinar ambos métodos de inteligencia artificial, gemelos digitales y aprendizaje automático, buscamos crear sistemas personalizados, interpretables y escalables que integren grandes conjuntos de datos heterogéneos, lo que permite que una persona comprenda y gestione su riesgo de ictus a lo largo de su vida.
00:04:56:24 - 00:05:02:13
Abigail Acton
Excelente. Y también, quizá, recibir consejos que le permitan reducir ese riesgo.
00:05:02:15 - 00:05:30:00
John Kelleher
Eso es. Sí. Queremos poder, por ejemplo, adaptar las intervenciones sugeridas al riesgo de ictus de cada persona y ayudarles a entender cómo evoluciona a lo largo de su vida, y cómo los cambios en su estilo de vida pueden influir en ello. Así que creo que una de las cosas más interesantes que esto podría vincular es que en realidad, es que cuanto antes alguien haga un cambio para reducir su riesgo, mayor será el efecto acumulativo a lo largo de su vida.
00:05:30:05 - 00:05:58:09
John Kelleher
Por lo tanto, incluso un cambio muy pequeño, por ejemplo, reducir el colesterol desde edades tempranas, puede tener un beneficio en durante toda la vida. Cuanto antes intervengamos en la trayectoria vital de una persona, mayor será el beneficio acumulado. Así que podéis imaginar que si esperamos hasta edades avanzadas, las intervenciones tenderán a ser más intensivas, por ejemplo, utilizando medicamentos.
00:05:58:11 - 00:06:10:03
John Kelleher
Así que nuestro objetivo es permitir que, desde muy pronto en la vida, las personas, compensad su riesgo y realicen pequeños cambios en su estilo de vida que les ayuden a evitar intervenciones más drásticas más adelante.
00:06:10:05 - 00:06:26:22
Abigail Acton
La diferencia con los enfoques actuales del sistema sanitario es clara: normalmente te dicen «come cinco frutas y verduras al día» o «camina tantos pasos», y demás indicaciones generales. Aquí, en cambio, los consejos estarían totalmente adaptados para cada persona.
00:06:26:22 - 00:06:35:13
Abigail Acton
Así que recibirías información mucho más detallada e integrada sobre los distintos factores que interactúan entre sí. ¿Es correcto?
00:06:35:15 - 00:06:59:01
John Kelleher
Sí. Una de las cosas fascinantes de la salud y la medicina es que, aunque podamos extraer información sobre factores de riesgo a nivel poblacional, cada persona es diferente. Y cómo interactúan esos factores en nuestro propio organismo varía de un individuo a otro. Lo que estamos intentando es crear modelos personalizados y adaptados a cada persona para capturar los factores de riesgo.
00:06:59:01 - 00:07:32:24
John Kelleher
Así, por ejemplo, algunas personas tienen una predisposición genética a ciertos factores de riesgo. Existen aspectos de la epigenética, donde nuestro modo de vida activa o desactiva genes que causan, amplifican o reducen factores de riesgo. De modo que, integrar información genética con hábitos de vida, lo que podríamos llamar naturaleza frente crianza, nos permite ofrecer un riesgo mucho más personalizado que si tratáramos a alguien como un individuo promedio dentro de la población.
00:07:32:24 - 00:07:47:15
Abigail Acton
Y, por supuesto, la ventaja inmediata es que, con esa información personalizada, estás mucho más motivado para seguir las recomendaciones, porque, ya sabes, es para mí, para John Kelleher o para quien sea; está diseñado específicamente para ti. Así que, probablemente, te lo deberías tomar más en serio.
00:07:47:17 - 00:08:08:19
John Kelleher
Sí, de hecho, uno de los aspectos más interesantes del proyecto es que nuestro socio en Linköping, que está coordinando el proyecto, Gunnar Cedersund, tiene la idea de que emplearemos este gemelo digital, y lo mejor del gemelo digital es que se puede emplear para simular cómo evolucionará tu estado de salud a lo largo del tiempo. Y lo que estamos desarrollando es el concepto de gemelo digital, con una interfaz gráfica.
00:08:08:21 - 00:08:26:10
John Kelleher
Que no solo te muestre tu riesgo, sino también cómo evolucionaría con el tiempo. Pero también podemos mostrarlo de manera visual, para que sea mucho más concreto, para mostrar, por ejemplo, cómo envejecerías con un estilo de vida u otro, ayudando a mejorar la comprensión, la motivación y el cumplimiento de las recomendaciones.
00:08:26:16 - 00:08:39:13
Abigail Acton
Por supuesto. Y suena muy motivador. ¿Y esto es algo que estaría en la aplicación de teléfono de una persona, por ejemplo, o sería como una aplicación de teléfono? ¿Podrías simplemente sacarlo de tu bolsillo y ver las decisiones que estás tomando y cómo te afectarían en tiempo real? ¿Sería ese el objetivo final?
00:08:39:15 - 00:09:06:12
John Kelleher
Así que tenemos dos aspectos diferentes. Sí. Una de ellas consiste en tener una «caja fuerte sanitaria» en el teléfono, donde puedes llevar tu perfil de salud personalizado y tu historial médico electrónico, pero también tendríamos un visualizador gráfico más grande, que se utilizaría en una intervención llamada «diálogo sobre salud», en la que el usuario iría a ver a alguien, quizá cada diez o cinco años, hablaría con una enfermera o un médico y podríamos simular y elaborar un plan con sus aportaciones.
00:09:06:18 - 00:09:27:09
John Kelleher
O podríamos simular un escaneo de cuerpo completo y podemos trabajar contigo y decirte, bueno, si cambias esto o eso, si, por ejemplo, reduce su consumo de calorías, reduce su colesterol, esto es lo que sucede, o eso es lo que sucede. Y con esa información que te han dado, tener un diálogo contigo para pensar, cuál es el plan que le gustaría adoptar en los próximos cinco o diez años.
00:09:27:10 - 00:09:28:00
Abigail Acton
Fantástico.
00:09:28:02 - 00:09:34:17
John Kelleher
De este modo, pacientes y médicos dialogan entre sí y desarrollan conjuntamente planes de tratamiento y apoyo.
00:09:34:17 - 00:09:45:08
Abigail Acton
Así que es colaboración en lugar de instrucciones. Fantástico. ¿Crees que los gemelos digitales se podrán utilizar en otros procesos de la atención sanitaria? ¿Existen otras aplicaciones que consideres que pueden ser útiles?
00:09:45:10 - 00:10:06:19
John Kelleher
Por supuesto. Lo más interesante de los gemelos digitales es su capacidad para simular la evolución de un sistema. En este caso, el sistema podría ser la progresión de una enfermedad en una persona. Así, por ejemplo, cualquier tipo de atención en la que se aborde una enfermedad crónica, de largo desarrollo, en una persona.
00:10:07:00 - 00:10:33:16
John Kelleher
Los gemelos digitales pueden ayudar con esto. Pero si pensamos más allá de la medicina de precisión para una persona, también se pueden aplicar, por ejemplo, a la logística de la atención sanitaria. Por ejemplo, la simulación de operaciones hospitalarias y la gestión de instalaciones, ya que el gemelo digital puede simular tanto una persona como un sistema físico. Así que tal vez podamos mejorar la logística en torno a la atención sanitaria, reduciendo la carga económica de la misma.
00:10:33:18 - 00:10:51:22
John Kelleher
Además, también se puede usar en el desarrollo de fármacos y en la simulación productos sanitarios. Así que estamos tratando de usar estas tecnologías para acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos o dispositivos, y simular cómo interactúan con los individuos para evaluar su eficacia antes de aplicarlos.
00:10:52:02 - 00:11:01:02
Abigail Acton
¿Y qué hay de un gemelo digital de un patógeno, de modo que se pueda ver cómo un tratamiento afecta a ese patógeno en forma de gemelo digital?
00:11:01:04 - 00:11:23:07
John Kelleher
Por supuesto. Entonces, el desafío de desarrollar gemelos digitales, y una de las cosas que realmente estamos siguiendo o abordando dentro del desafío, es que los gemelos digitales tienen enormes capacidades y ventajas para el futuro. La dificultad con ellos es que para implementarlos necesitamos una teoría o modelo de cómo un sistema, un proceso, evoluciona a través del tiempo, y eso puede ser difícil de implementar.
00:11:23:12 - 00:11:43:24
John Kelleher
Ahí es donde la complementariedad entre gemelos digitales y aprendizaje automático cobra sentido. Porque el aprendizaje automático nos permite modelizar algunas de las interacciones de alto nivel, interacciones complejas, incluso cuando no tenemos conocimiento teórico completo. Integrar esto con el gemelo digital permite que el modelo sea interpretable y computacionalmente factible.
00:11:44:01 - 00:11:52:17
John Kelleher
Las áreas que entendemos pero que integran los patrones que el aprendizaje automático toma de grandes datos para ayudar a que todo el sistema funcione de manera más integral.
00:11:52:19 - 00:11:59:11
Abigail Acton
Fantástico. Parece una forma maravillosa en que la IA está ampliando los límites de la investigación. Muchísimas gracias, John.
00:11:59:13 - 00:12:21:06
John Kelleher
Por eso creo que la integración de los gemelos digitales, enfoques basados en la teoría, por así decirlo, con los enfoques de aprendizaje automático basados en datos, que capturan interacciones complejas que tal vez aún no comprendemos del todo, es tan prometedora. Esta modelización híbrida nos permitirá crear sistemas que integren tanto lo que entendemos como lo que.
00:12:21:06 - 00:12:32:23
John Kelleher
Con lo que podemos modelar, que son cosas distintas, en algún momento, integrándolos y ampliando gradualmente lo que comprendemos, podremos hacer que los sistemas sean más interpretables con el tiempo.
00:12:33:00 - 00:12:54:23
Abigail Acton
Fantástico. Gracias John. Jane, ahora es tu turno. El papel de la mujer en la Irlanda de la Edad Moderna fue crucial en una época de cambio social. Pero las historias de las mujeres que muestran su resiliencia frente a la agitación y el trauma social se han perdido en gran medida. El proyecto Voices les permite hacerse escuchar. La IA también está abriendo nuevas posibilidades en las humanidades.
00:12:55:02 - 00:13:00:19
Abigail Acton
¿Cuál era el reto al que te enfrentabas antes de que existieran estas herramientas y qué se puede hacer ahora con ellas?
00:13:00:21 - 00:13:22:16
Jane Ohlmeyer
El gran reto era el acceso: el acceso a los propios manuscritos y, después, el acceso al material que estaba disponible en formato digital pero no era interoperable. No... estos silos digitales no se comunicaban entre sí. Y es precisamente en estas dos áreas donde la IA ha sido muy útil para nuestro trabajo.
00:13:22:16 - 00:13:38:17
Jane Ohlmeyer
Y creo que solo estamos empezando a explorar su potencial. Si lo hacemos bien, la IA tendrán una capacidad transformadora para la investigación histórica, no solo sobre las mujeres, aunque nuestro foco principal sean ellas.
00:13:38:17 - 00:13:46:05
Abigail Acton
Totalmente, supongo... Quiero decir, me cuesta imaginarlo, incluso como periodista, cómo se podía llevar a cabo esto antes de que existieran estas herramientas.
00:13:46:05 - 00:13:53:22
Abigail Acton
Pero, lo que quiero decir, es: ¿cómo se habría hecho algo así en el pasado? ¿Habrías podido abordar un proyecto de esta envergadura sin estas herramientas?
00:13:53:24 - 00:14:10:12
Jane Ohlmeyer
La IA nos permite hacer historia a gran escala porque nos deja indagar en los registros, sobre todo los relacionados con impuestos o datos demográficos, cuyo análisis es extremadamente lento, así como documentos legales.
00:14:10:18 - 00:14:36:13
Abigail Acton
Y lo que hemos descubierto es que el papel de las mujeres estaba muy oculto en ellos. Abigail. Pero la IA nos permite identificar a esas mujeres. Y una vez que aparecen, por así decirlo, podemos analizar lo que vamos descubriendo. Así que realmente nos ha ayudado muchísimo en la identificación y el acceso a mujeres que no pertenecían a la élite y que, como digo, están muy ocultas en los registros.
00:14:36:15 - 00:14:39:01
Abigail Acton
Fantástico. ¿Y qué tipo de hallazgos estás haciendo, Jane?
00:14:39:03 - 00:15:06:06
Jane Ohlmeyer
Estamos descubriendo que, en realidad, las mujeres siempre habían estado ahí, pero se habían pasado por alto. Registros que antes creíamos que no tenían ninguna utilidad, ahora resultan de gran valor. Déjame darte un ejemplo. Tenemos lo que llamamos «registros funerarios» para Irlanda en el siglo XVII, el equivalente las esquelas de hoy día.
00:15:06:08 - 00:15:35:11
Jane Ohlmeyer
Antes, nadie les prestaba atención. Y lo que hemos descubierto es que más de un tercio de ellos están relacionados con mujeres o escritos por ellas. Así que, de repente, todo un nuevo corpus de material se ha desenterrado, por así decirlo, gracias a nuestras interacciones con la IA. O los testamentos y últimas voluntades de los testamentos. De nuevo, por toda una variedad de razones, creíamos que no había que o había muy pocos testamentos de mujeres.
00:15:35:13 - 00:15:53:13
Jane Ohlmeyer
Pero ya hemos descubierto cerca de quinientos. Una vez más, la IA ha sido extremadamente útil a la hora de identificarlos y, después, crear réplicas digitales que se podían analizar y examinar en profundidad.
00:15:54:05 - 00:16:09:10
Abigail Acton
Tengo que interrumpirte un momento porque tengo, bueno, esto es interesantísimo, y mi cabeza está bullendo con las preguntas que te quiero hacer. Pero primero, una observación: debe ser algo así como ser un arqueólogo que descubre una tumba hasta ahora desconocida, que ilumina toda la cultura de la época.
00:16:09:10 - 00:16:12:18
Abigail Acton
Creo que es muy interesante. Debe ser muy emocionante. ¿No es así Jane?
00:16:12:20 - 00:16:28:04
Jane Ohlmeyer
¡Oh, es muy emocionante, Abigail! No puedo explicarlo: es como si fueras a buscar algo y pensases que no vas a encontrar nada... y de repente descubres que un tercio de los registros son relevantes e interesantes, y son registros que antes pensábamos que ni siquiera existían.
00:16:28:06 - 00:16:48:03
Jane Ohlmeyer
Porque, en 1922, el archivo en Irlanda quedó destruido. Quiero decir, es uno de esos casos en los que todo el material está disperso, es decir, transcripciones que están repartidas por todos sitios y gracias a la tecnología hemos podido recomponerlo de una forma muy importante e innovadora.
00:16:48:08 - 00:16:52:03
Abigail Acton
Muy bien. Has dicho que se creía que el material se había perdido.
00:16:52:05 - 00:16:59:09
Abigail Acton
Entonces, ¿dónde lo encontrasteis? ¿En transcripciones dispersas, duplicadas, en lugares que antes no se habían explorado?
00:16:59:09 - 00:17:20:14
Jane Ohlmeyer
Algunos testamentos están en los Archivos Nacionales de Dublín, y la gente ni siquiera sabía que habían sobrevivido al incendio. Así que eso es evidente. Claro. Pero también hemos encontrado transcripciones en colecciones privadas o publicaciones anteriores a 1922, que es el año en que se produjo el gran incendio.
00:17:20:16 - 00:17:32:03
Jane Ohlmeyer
Así que están repartidos por centenares de lugares diferentes y son muy dispares. Y esta es una manera de coger todos estos «tesoros digitales» y ponerlos todos en un mismo lugar.
00:17:32:05 - 00:17:44:19
Abigail Acton
Me encanta, tesoros digitales. Sí. Bueno, debe ser porque los testamentos son una ventana a la sociedad y la cultura. Por ejemplo, te das cuenta de que las mujeres tenían propiedades que podían heredar, y todo tipo de cosas.
00:17:44:19 - 00:17:48:00
Abigail Acton
Cuéntame algunos de los hallazgos que estás haciendo al analizar estos documentos.
00:17:48:00 - 00:18:15:13
Jane Ohlmeyer
En cuanto a los testamentos, nos dicen mucho sobre la cultura material: propiedades, joyas, bienes domésticos... Pero también nos muestran a quiénes tenían más afecto las mujeres, sus redes íntimas, y cómo tendían a legar especialmente bienes muebles, y en otras ocasiones propiedades en forma de tierras u otros activos, a otras mujeres.
00:18:15:15 - 00:18:36:16
Jane Ohlmeyer
Así que apenas estamos empezando a recuperar todo este legado. Y hay que recordar que en el siglo XVII una mujer no tenía identidad jurídica propia a menos que fuera viuda. Y una mujer casada solo podía actuar legalmente si su esposo lo permitía. Así que, una vez más, nos brinda perspectivas que antes creíamos imposibles de encontrar.
00:18:36:18 - 00:18:37:18
Jane Ohlmeyer
Bueno, ha sido increíble.
00:18:37:23 - 00:18:52:00
Abigail Acton
Sí, así suena. Muy interesante. ¿Tienes alguna historia o ejemplo que te haya sorprendido, que te haya hecho sentir, tal vez pueda usar el viejo cliché de un momento eureka?
00:18:52:02 - 00:18:57:06
Jane Ohlmeyer
Tenemos muchos momentos eureka. Es muy emocionante.
00:18:57:06 - 00:19:24:11
Jane Ohlmeyer
Y apenas llevamos dos años de proyecto, Abigail. Así que cuando hablemos dentro de un par de años... un colaborador mío, que está llevando a cabo una gran labor en el Tribunal de Cancillería Irlandés, que es el Tribunal de Equidad, donde muchas mujeres son demandantes y demandadas. Y, de nuevo, fascinante ver cómo, en momentos de crisis personal, estas mujeres salen de las sombras y, con frecuencia, recurren a los tribunales para proteger sus propios intereses.
00:19:24:11 - 00:19:50:08
Jane Ohlmeyer
Puede que recibieran algún dinero al casarse y un familiar masculino intentara apropiárselo, o sus tierras o sus propiedades, o recurrieran a los tribunales para proteger los intereses de sus hijos o su reputación. Tenemos un relato muy, muy interesante de una mujer joven que habían empezado una relación con un hombre.
00:19:50:10 - 00:20:12:11
Jane Ohlmeyer
Tuvo un hijo fuera del matrimonio, y después se casó. El marido de ese matrimonio llevó a su antiguo amante a juicio por dañar la reputación de su esposa. Así que, de nuevo, estas son el tipo de historias que normalmente se pierden en la historia. Sí. Pero, como digo, nos dan una visión muy personal de la vida de las personas.
00:20:12:13 - 00:20:20:10
Abigail Acton
Absolutamente maravilloso. Bueno, muchas gracias por explicar todo este trabajo y exponerlo de una forma tan clara. ¿Alguien tiene alguna pregunta para Jane?
00:20:20:12 - 00:20:42:06
John Kelleher
Sí, yo tengo una, Jane. Me fascina el proyecto VOICES y estoy muy entusiasmado, por cierto, estáis usando nuevas tecnologías para intentar entender el pasado de nuevas maneras, sobre todo una tecnología que está evolucionando muy rápidamente. Así que realmente me gustaría que, si pudieras, imaginaras cómo estos sistemas de IA podrían evolucionar. Y cómo podrían diseñarse en el futuro para mejorar y apoyar la investigación histórica.
00:20:42:06 - 00:20:47:23
John Kelleher
¿Qué capacidades esperas que tengan y cómo crees que facilitarán la investigación histórica en el futuro?
00:20:48:00 - 00:21:17:18
Jane Ohlmeyer
¡Buena pregunta, John! Quiero un sistema de IA que sea transparente. Que los científicos informáticos, y no solo los historiadores, comprendan los algoritmos que lo sustentan. Quiero un sistema de IA éticamente delimitado, con un código de ética que proteja la propiedad intelectual de todos los que contribuyen.
00:21:17:20 - 00:21:48:07
Jane Ohlmeyer
Y, en tercer lugar, quiero un sistema de IA responsable con el medio ambiente. Soy muy consciente de que los sistemas actuales consumen mucha energía y agua, sobre todo la IA generativa. De cara al futuro, los aspectos éticos y ambientales tienen una gran importancia para mi. Y, de este modo, entonces me sentiré mucho más segura de poder confiar en el sistema de IA que desarrollemos.
00:21:48:07 - 00:21:54:21
Jane Ohlmeyer
Porque en la actualidad, la confianza es mi principal objeción o preocupación respecto a la IA.
00:21:54:23 - 00:22:12:15
Abigail Acton
Sí. Sí, creo que todos podemos identificarnos con eso. Perfecto. Gracias. Béla, ahora es tu turno. El terrorismo puede adoptar muchas formas, incluidas las biológicas. Las armas biológicas representan una amenaza muy importante por la dificultad para detectarlas. Pero el proyecto HoloZcan está abordando este problema de frente.
00:22:12:18 - 00:22:21:05
Abigail Acton
En el proyecto se emplea IA para desarrollar equipos que ayuden a los primeros intervinientes ante una emergencia. Béla, ¿qué problema te proponías resolver?
00:22:21:07 - 00:22:54:06
Béla Mihalik
Sí. El problema se identificó principalmente en el proyecto ENCIRCLE de la Unión Europea. En el proyecto ENCIRCLE se identificaron las lagunas, y, en las lagunas que se identificaron, no había ninguna herramienta buena sobre el terreno para la detección biológica. Queríamos crear un dispositivo que pudiera funcionar sobre el terreno y que se pudiera utilizar en muchas situaciones, no solo en una.
00:22:54:06 - 00:23:13:12
Béla Mihalik
Así que se trata de un gran reto, por supuesto, ya que está más allá del estado actual de la técnica. Pero empezamos a pensar en cómo aplicar la microscopía, especialmente la holográfica, para cubrir parcialmente este vacío, aunque no resolvamos el problema por completo.
00:23:13:14 - 00:23:22:11
Abigail Acton
Cielos. Has empezado muy bien con este objetivo. Béla, ¿cuáles son las formas actuales de detectar qué podría estar presente en un ataque biológico?
00:23:22:13 - 00:23:50:18
Béla Mihalik
En la actualidad, el método más aceptado es la PCR, junto con técnicas de marcado fluorescente y secuenciación de ADN. Todas requieren preparación en laboratorio y son procesos muy largos. Y, por ejemplo, la PCR puede dar falsos positivos. Es decir, indicar que existe un peligro incluso cuando no lo hay.
00:23:50:18 - 00:24:20:20
Béla Mihalik
El riesgo de falsos positivos es muy alto, del 20 o 30 % para patógenos detectables actualmente. Otro problema son los fragmentos epigenéticos, que los métodos actuales no permiten analizar. Eso significa que se pueden detectar fragmentos peligrosos de ADN, pero que no están presentes a nivel proteico, es decir, que no son realmente perjudiciales.
00:24:20:22 - 00:24:29:08
Abigail Acton
Es decir, ¿quieres decir que los sistemas actuales podrían detectar fragmentos de ADN que en realidad no representan un peligro, que no son precisos de alguna manera? ¿Cuál es el problema de detectar estos fragmentos?
00:24:29:10 - 00:25:01:24
Béla Mihalik
El problema es que no podemos distinguir fragmentos peligrosos que puedan codificar proteínas peligrosas, pero debido a la información epigenética, las células no expresan ni crean estas proteínas peligrosas. Y este código está presenten en el medio ambiente, está en todas partes, pero no se expresa debido a los bloqueos epigenéticos. Por eso no se puede confiar en la secuenciación en todos los casos.
00:25:01:24 - 00:25:21:02
Abigail Acton
Entonces, la secuenciación podría estar detectando algo que ya está en el entorno y no representa ningún problema. Sí, pero es identificarlo y luego confunde el resultado final porque entonces los primeros intervinientes no saben exactamente lo que es. Sí, entiendo lo que quieres decir. Muy bien. ¿Y cómo pretendía HoloZcan ayudar en todo esto? ¿Y cómo utilizó la IA?
00:25:21:04 - 00:25:55:18
Béla Mihalik
En HoloZcan nos centramos en la tecnología microscópica u holográfica microscópica a través de la holografía, y es una buena pregunta porque, digamos, es autocalibrable. Lo bueno de la holografía es que es autocalibrable. Esto significa que podemos analizar numéricamente la imagen para poder obtener valores de ella en diferentes condiciones. Y la holografía proporciona una base muy estable para estos análisis.
00:25:55:20 - 00:26:30:14
Béla Mihalik
Podemos observar propiedades morfológicas exactas y otras ópticas, como información espectral. Y también información refractiva, de objetos pequeños, así como una amplia gama de información. Incluso si no podemos identificar todos las partículas, podemos clasificarlas. También podemos analizar las morfologías complejas en la muestra y alrededor de los objetos.
00:26:30:18 - 00:26:52:00
Béla Mihalik
Con esta complejidad morfológica y usando la inteligencia artificial, podemos determinar si la situación es intencional, si es un acto humano o simplemente algo ambiental. Así que la IA puede ayudar mucho a identificar la fuente real.
00:26:52:02 - 00:27:21:22
Abigail Acton
Muy bien. Excelente. Así que, en lugar de tomar pequeñas muestras para tratar de identificar qué es el material, lo que se ha desarrollado es un sistema de visualización, bien, el material, y luego la IA lleva a cabo un análisis cruzado con cosas semejantes, con lo se parece a la muestra o a los elementos dentro de la muestra. compara lo que ve con una base de datos de imágenes similares para determinar qué es o qué podría pasar a continuación.
00:27:21:22 - 00:27:22:07
Abigail Acton
Así es.
00:27:22:11 - 00:27:52:06
Béla Mihalik
Sí, empezó en muchas líneas. Primero usamos muestras de laboratorio muy limpias de bacterias y otros microorganismos patógenos. Y creamos una base de datos y también entrenamos la inteligencia artificial para identificar estos diferentes tipos de bacterias. Y funciona muy bien en muestras de laboratorio, con más del 99 % de precisión.
00:27:52:10 - 00:28:01:01
Abigail Acton
Creo que mencionaste la generación de 70 000 hologramas sintéticos que reflejan partículas biológicas reales. 70 000. Es muchísimo.
00:28:01:03 - 00:28:27:16
Béla Mihalik
Sí. Sí. Creamos un simulador porque no podíamos obtener todas las muestras en laboratorio. Algunas son muy peligrosas, nivel BSL-4; BSL-4 significa que son letales y para los que no hay cura, por lo que no se nos permite manejar este tipo de material. Así que creamos muestras simuladas para poder analizarlas.
00:28:27:18 - 00:28:48:18
Béla Mihalik
También podemos crear tipos de objetos que nunca podríamos medir directamente, pero en un determinado periodo de tiempo. Pero que podrían aparecer en la realidad. Así que usamos estas simulaciones o gemelos digitales para ampliar el rango de entrenamiento de la inteligencia artificial.
00:28:48:23 - 00:28:52:18
Abigail Acton
Así que, en esencia, estos hologramas sintéticos funcionan como una biblioteca de referencia.
00:28:52:20 - 00:28:53:23
Béla Mihalik
Sí. Por supuesto.
00:28:54:03 - 00:29:09:06
Abigail Acton
Maravilloso. Así que un primer interviniente lleva este dispositivo a un lugar en que se sospecha que ha habido algún tipo de amenaza biológica, ¿y qué hace?, ¿toma una muestra de aire o de suelo y la introduce en el aparato? ¿Cómo funciona?
00:29:09:08 - 00:29:20:18
Béla Mihalik
Solo nos centramos en patógenos transmitidos por el aire. Para ello utilizamos colectores de muestras de aire, colectores de muestras de aire basados en el principio de Coriolis y también impactadores.
00:29:20:18 - 00:29:22:04
Abigail Acton
¿Y qué es un impactador?
00:29:22:06 - 00:29:45:10
Jane Ohlmeyer
Un impactador es un dispositivo donde se genera un flujo de aire con ventiladores y se coloca un obstáculo en la trayectoria del flujo. Los pequeños objetos se adhieren al obstáculo y pueden recogerse en un portaobjetos microscópico para analizarse directamente bajo el microscopio.
00:29:45:14 - 00:29:48:03
Abigail Acton
Y eso se puede hacer «in situ», en tiempo real.
00:29:48:07 - 00:29:57:00
Béla Mihalik
Sí, se puede hacer en situaciones reales y en tiempo real. Y también podemos integrar juntos un impactador y un microscopio.
00:29:57:04 - 00:30:07:12
Abigail Acton
Claro. Así que básicamente pueden recopilar datos en el campo que permiten a los primeros intervinientes ver inmediatamente qué ha contaminado el área, ¿cierto?
00:30:07:14 - 00:30:24:14
Béla Mihalik
Sí, así es. Podemos analizar la composición del aire, que es la información más importante para los primeros intervinientes. Con eso podemos inferir si es una amenaza real o solo una variación ambiental.
00:30:24:16 - 00:30:37:21
Abigail Acton
Bueno, pero eso es fantástico. De esta forma se descartan todos aquellos falsos positivos que podrían causar caos. Y en realidad no hay nada peligroso allí. Y así sucesivamente. Fantástico. Excelente. Muchísimas gracias. Gracias, Béla. Bien explicado. John, ¿querías preguntarle algo a Béla?
00:30:37:23 - 00:31:04:24
John Kelleher
La verdad es que sí, estoy completamente fascinado por este trabajo. Me interesa mucho el aspecto previo de los datos sintéticos. En mi propio trabajo, y en el ámbito sanitario en general, solemos utilizar datos sintéticos para proteger la privacidad de las personas. Pero aquí estás usando datos sintéticos porque los datos reales serían muy peligrosos de manejar. Y me preguntaba si el hecho de que... bueno, si los desafíos que afrontan para crear un sistema capaz de sintetizar datos se deben a que no pueden trabajar con los datos reales en absoluto.
00:31:05:01 - 00:31:18:08
John Kelleher
Ya sabes, puedo entender que en la asistencia sanitaria, podemos tomar una muestra de los datos del paciente y generar a partir de ella una versión sintética para proteger su privacidad. Pero supongo que en tu caso hay todavía más retos a la hora de crear un buen sistema de síntesis.
00:31:18:10 - 00:31:47:21
Béla Mihalik
Sí, es un verdadero reto, como bien dices. En primer lugar, tuvimos que calcular la propagación de la luz a nivel microscópico y generar hologramas. Eso significa que tenemos que calcular las interferencias. Para ello utilizamos distintos tipos de modelos matemáticos. Un tipo es el método paso a paso, digamos, una simulación FDDD paso a paso.
00:31:47:21 - 00:32:16:00
Béla Mihalik
Y luego el otro tipo es analítico: usa ciertas reglas físicas que nos permiten tratar los planos de imagen como una unidad de información y propagarlos plano por plano. Así que empleamos varios métodos matemáticos y los comparamos entre sí. Ese fue un reto: construir un modelo y validarlo tanto con diferentes simulaciones como con la realidad.
00:32:16:02 - 00:32:20:02
Béla Mihalik
Así que ese fue el mayor cambio, reto, creo.
00:32:20:04 - 00:32:44:10
Abigail Acton
Ya ven: hace falta que alguien que usa IA en su propio trabajo lo señale para darnos cuenta de que, de que eso podía haber sido algo difícil de lograr. Gracias. John, Sí, una pregunta muy pertinente. Y gracias a ti, Béla. Excelente. Bueno muchas gracias a todos vosotros. Ha sido realmente fascinante. Y es muy agradable oír hablar de la aplicación de la IA de una manera que parece, que contribuye a nuestro bienestar en lugar de una especie de cosa temible que viene para acabar con nuestros trabajos.
00:32:44:10 - 00:32:49:06
Abigail Acton
Así que muchas gracias a todos por acompañarme hoy. Ha sido muy, muy interesante.
00:32:49:08 - 00:32:53:06
John Kelleher
Adiós, Abigail. Béla, Jane, ha sido un placer hablar con vosotros. He disfrutado mucho con esta charla.
00:32:53:10 - 00:32:56:05
Jane Ohlmeyer
Ha sido un verdadero placer. Gracias por invitarme.
00:32:56:07 - 00:32:57:17
Béla Mihalik
Gracias; gracias, gracias.
00:32:57:18 - 00:33:18:01
Abigail Acton
Muchas gracias por acompañarnos. Adiós. Si te ha gustado este pódcast, síguenos en Spotify o Apple Podcasts o dondequiera que escuches pódcast y consulta la página de inicio en el sitio web de CORDIS. Suscríbete para estar al día de las últimas investigaciones científicas financiadas con fondos europeos. Y si has disfrutado escuchándolo, corre la voz.
00:33:18:03 - 00:33:38:03
Abigail Acton
Hemos hablado de la mayor colección de virus del mundo, del uso de la realidad virtual en la resolución de conflictos y de si los grillos van a sustituir a la carne de ternera en tu hamburguesa más pronto que tarde. Seguro que encontrarás algo que pique tu curiosidad en alguno de nuestros cincuenta y un episodios anteriores. Ven y descubre las investigaciones que desvelan lo que mantiene en marcha nuestro mundo. Estaremos encantados de recibir tu opinión.
00:33:38:07 - 00:33:47:20
Abigail Acton
Escríbenos a editorial@cordis.europa.eu. Hasta la próxima.
La IA es enorme, pero el debate parece girar en torno a si se trata de un enorme «bueno» o «malo»
Inteligencia artificial: ¿nos encaminamos hacia un futuro distópico o hacia uno en el que la mano de obra ya no tendrá que acometer tareas rutinarias? El aprendizaje automático se anticipa a lo que queremos: ¿nos facilita la vida o se está volviendo intrusivo? Las empresas están recopilando contenidos para entrenar grandes modelos lingüísticos de maneras que resultan difíciles de controlar por los usuarios. Sin embargo, no cabe duda de que la IA y las herramientas relacionadas están ampliando las fronteras de la investigación. Hoy podemos ofrecer cierta claridad sobre este panorama, al menos en lo que concierne a los tres proyectos que presentamos, los cuales han recibido financiación de la UE para investigación e innovación. Nuestros tres invitados están utilizando estas herramientas para desarrollar nuevas tecnologías y hacer descubrimientos que antes habrían sido inalcanzables. Hablaremos sobre cómo la IA está ampliando los límites del conocimiento para mejorar la prevención, el tratamiento y la rehabilitación de personas que han sufrido un ictus, dar voz a mujeres de la Irlanda histórica hasta ahora silenciadas, y desarrollar un pequeño pero potente sistema de detección de amenazas biológicas capaz de salvar vidas. John Kelleher(se abrirá en una nueva ventana) es director del ADAPT Research Ireland Centre for AI-Driven Digital Content Technology y profesor titular de Informática en el Trinity College de Dublín. Su investigación se centra en aprovechar la IA para mejorar la comprensión y el tratamiento de enfermedades complejas. John coordinó el proyecto STRATIF-AI. Jane Ohlmeyer(se abrirá en una nueva ventana), catedrática de Historia Moderna en el Trinity College de Dublín y presidenta del Consejo de Investigación Irlandés, es una especialista de la nueva Historia Británica y Atlántica. Ohlmeyer está aplicando IA a la recuperación de las historias y vivencias de mujeres «comunes», no pertenecientes a la élite, en la Irlanda de la Edad Moderna. Un tema que examinó en el proyecto VOICES. Béla Mihalik(se abrirá en una nueva ventana) es un desarrollador senior en Ideas Science(se abrirá en una nueva ventana), en Hungría. Está especializado en la aplicación de la IA y el aprendizaje profundo para desarrollar herramientas innovadoras que permitan detectar rápidamente posibles amenazas biológicas en forma de patógenos y bacterias. En el proyecto HoloZcan, ha desarrollado tecnologías para ayudar a los primeros intervinientes.
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