Una de las líneas de investigación del grupo COMCIENCIA es el diseño y desarrollo de metodologías computacionales biológicamente inspiradas, computacionalmente eficientes, que sean capaces de realizar tareas complejas, similares a aspectos de percepción y cognición humana. Diseñamos nuevos modelos de redes neuronales artificiales, las cuales son sistemas de proceso de información paralelos, donde la inteligencia emerge del comportamiento complejo de las unidades de proceso altamente interconectadas que la constituyen, dirigido por procesos de aprendizaje

Esta es una línea pilar de nuestro grupo, ya que lo desarrollado en ella es esencialmente usado en el diseño de sistemas inteligentes para resolver problemas en cualquier ámbito de aplicación, como el clínico, biomédico, medioambiental, industrial, etc… El principal objetivo es diseñar nuevas arquitecturas neuronales que contemplen aspectos estructurales y de procesado, propios de las redes neuronales biológicas (RNBs), lo que le proporciona mayor potencialidad y capacidad computacional.

HUMANN es una nueva arquitectura neuronal híbrida, modular y no supervisada, de propósito general, que incorpora mecanismos propios de las RNBs, como la neurogénesis, la reconfiguración sináptica, la apoptosis (muerte) neuronal, las sinapsis silenciosas. Es capaz de trabajar en cualquier entorno real no estacionario y con ruido; con datos que pueden presentar estructura de clases solapadas y con interferencias, sin información a priori del número de clases diferentes que puede haber en los datos, o con fronteras entre clases altamente no lineales y con vectores de datos de alta dimensionalidad. Es apropiada para realizar procesos de clasificación con capacidad de clusterizado ciego.

Otra arquitectura diseñada por el grupo es la Red Neuronal Asociativa por Difusión (RENAD) la cual proporciona mejoras en la representación interna de los datos. Es una red en la que incorporamos aprendizaje por difusión del óxido nítrico (NO). Es una red que se puede aplicar en el diseño de memorias y de sistemas para la recuperación de información de forma automática, partiendo incluso de datos ruidosos, incompletos, etc.

El Grupo de Investigación COMCIENCIA ofrece sus servicios y asesora a instituciones y empresas, públicas o privadas, de cualquier ámbito, que precisen el diseño, desarrollo o empleo de herramientas de computación inteligente, para automatizar procesos complejos sin necesidad de intervención del usuario.

 

Investigador responsable: Carmen Paz Suárez Araujo.

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El índice de sistemas conectados a Internet ha crecido de manera exponencial en la última década. En particular, España disponía de 1.700.000 terminales conectados a la red en el año 1998, mientras que en el año 2008 el índice de conectividad se situaba en torno a los 26.000.000 de dispositivos conectados. Este crecimiento ha favorecido la prestación de servicios de diferente índole socio-económica a través de Internet. La virtualización de recursos ha posibilitado el desarrollo y consumo de aplicaciones en la nube por parte del público en general: servicios bancarios, médicos o administrativos entre otros. En contrapartida, el número de infracciones en la red aprovechando vulnerabilidades de seguridad de los sistemas y las redes de comunicaciones se incrementó exageradamente, causando serias pérdidas económicas y de información a diferentes instituciones y entidades, públicas y privadas.

El intento de provocar una disfunción en un sistema informático o de comunicaciones, dejándolo inútil o inaccesible temporal o permanentemente se conoce como Ataque de Denegación de Servicio, (DoS, Denial of Service Attack). Recientemente, empresas de renombre del sector tecnológico han sido víctimas de amenazas de estas características. Hasta el momento, las propuestas científico-tecnológicas para detectar y prevenir estas infracciones no han resultado efectivas. Aunque es posible incrementar la seguridad informática mediante sistemas de monitorización específicos de carácter independiente, la experiencia demuestra que la cooperación y coordinación de estos sistemas de control es la única garantía de una defensa más efectiva frente a estos ataques.

Nuestro Grupo de Investigación ha desarrollado un sistema inteligente para la detección de ataques DoS (CISDAD). CISDAD es un sistema híbrido inteligente, con estructura modular, basado en computación neuronal, más concretamente en redes neuronales artificiales no supervisadas. Ofrece una gran novedad respecto a otros modelos y sistemas disponibles: introduce detección automática no bi-modal, siendo capaz de localizar los diferentes tipos de tráficos tóxicos respecto al tráfico normal que circula por las redes de comunicaciones donde opera. Realiza clusterización basada en el comportamiento de las transacciones de datos mediante la evaluación de la tendencia en capas de comunicación inferiores a la capa de aplicación.

CISDAD es capaz de reconocer, en etapas tempranas, la presencia de inundaciones y sobrecargas en las comunicaciones que afecten a la organización donde opera, ofreciendo un alto nivel de efectividad en la detección de Ataques DoS. CISDAD muestra una reducida tasa de falsos negativos, característica que probablemente es la más deseada en un sistema de seguridad. Además, es una herramienta capaz de colaborar en el diseño de planes de seguridad y contingencia, ayudando a administradores y gestores de redes informáticas a disponer de conocimiento de las transacciones de datos a través de sus infraestructuras, procesando y analizando los datos en tiempo real, con especial enfoque a posibles Ataques DoS.

Investigador responsable: Carmen Paz Suárez Araujo.

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El incremento de prevalencia de enfermedades neurodegenerativas como el Deterioro Cognitivo Leve (DCL), la Enfermedad de Alzheimer (EA) y otras Demencias, implica severas consecuencias socio-sanitarias para cualquier país que lo sufra. Detectar estos desórdenes de manera temprana mejoraría la calidad de vida de los pacientes y proveería beneficios al entorno familiar y social de los mismos, así como al propio sistema sanitario, asegurando un mejor empleo de los recursos disponibles. El reducido índice de coincidencias entre los diversos criterios diagnósticos disponibles (CAMDEX, DSM-IV, CIE-10, etc.), no superior al 5%, demuestra la falta de criterios clínicos específicos para cada demencia. Con los criterios diagnósticos disponibles a día de hoy, la EA probable sólo es confirmable post-mortem en un 80-90% de los casos sólo en centros especializados.

Estos hándicaps han llevado a la comunidad científica a plantear la necesidad de desarrollar herramientas que permitan realizar un diagnóstico lo más temprano posible, con la intención de adoptar las medidas terapéuticas que mejor se ajusten a cada paciente. La Inteligencia Computacional (IC) permite utilizar todos los posibles criterios diagnósticos de manera simultánea para ayudar en el proceso de diagnóstico, con especial énfasis en el diagnóstico temprano y diferencial de las demencias, así como en el seguimiento y pronóstico de los pacientes y sus patologías.

Nuestro Grupo de Investigación trabaja en el desarrollo de sistemas de Historia Clínica Electrónica, específicamente diseñados para la aplicación de IC en cualquier ámbito clínico y para abordar cualquier patología. En los ámbitos Geriátrico y Neurológico, COMCIENCIA ha desarrollado EDEVITALZH, una plataforma de e-Salud para asistir a los profesionales sanitarios en el diagnóstico temprano y diferencial del DCL, AD y otras demencias, mediante un esquema de trabajo 4P (personalizado, predictivo, preventivo y participativo) fundamentado en la filosofía de los Sistemas Informáticos de Estación Clínica. EDEVITALZH ha sido concebido como una Estación Clínica Inteligente, que interactúa con diferentes Sistemas Inteligentes de Diagnóstico (SID) basados en Redes Neuronales Artificiales, con la finalidad de ayudar a al personal sanitario en los procesos de diagnóstico, pronóstico y seguimiento de estas neuropatologías y sus pacientes.

EDEVITALZH implementa digitalmente el Protocolo Clínico Global de Demencias, evaluado y validado por expertos médicos en los campos de la Geriatría y la Neurología. Incorpora los procesos de Interconsulta Facultativa de manera digital, potenciando así el trabajo colaborativo entre los profesionales. Su interactuación con SIDs ayuda en la toma de decisiones, reduciendo los tiempos de diagnóstico y mejorando la eficiencia del diagnóstico temprano y diferencial. Además, proporciona a los clínicos herramientas y asistentes visuales para la evaluación, el seguimiento y el pronóstico de estas patologías y de los pacientes afectados. Gracias a su arquitectura tecnológica, basada en la red Internet, EDEVITALZH requiere de mínimos recursos (Navegador Web y Conexión a Internet) para ser utilizado en cualquier centro sanitario, ya sea de carácter Primario, Especializado o Socio-Sanitario.

EDEVITALZH hace posible que ningún paciente quede sin diagnóstico, permitiendo que las terapias puedan ser evaluadas en profundidad y diseñar estrategias personalizadas para cada paciente, de una manera ágil y eficaz.

 

Investigador responsable: Carmen Paz Suárez Araujo.

 

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En el ámbito medioambiental es frecuente encontrar problemas en los que, a partir de una muestra de la que no se posee ningún tipo de información a priori, es necesario conocer la tipología y cantidad de posibles compuestos contaminantes presentes en la misma.

En nuestro Grupo de Investigación COMCIENCIA se han diseñado sistemas inteligentes para la identificación de contaminantes medioambientales. Tales sistemas identifican compuestos organoclorados que pueden estar presentes en aguas de mar, constituyendo sistemas de control de contaminación marina, así como detección de pesticidas (fungicidas) utilizados principalmente en el ámbito agrícola, en agua superficial y aguas depuradas.

Estos sistemas inteligentes de ayuda a la toma de decisiones en el control medioambiental están basados en redes neuronales artificiales y ensambles neuronales, con una estructura modular constituida por una fase de pre-procesamiento y una de procesamiento, donde su elemento principal es la arquitectura neuronal HUMANN, desarrollada también por este grupo de investigación. La información de entrada a nuestro sistema son espectros de fluorescencia sencillos, Tenemos así un sistema inteligente de control medioambiental para abordar la resolución de sistemas multi-componentes complejos de compuestos orgánicos (contaminantes). Es posible identificar de forma automática los diferentes contaminantes presentes en muestras, sin tener conocimiento a priori de cuáles (y cuántos) de ellos pueden ser encontrados en la muestra analizada. Nuestra propuesta es una alternativa flexible, eficiente y elegante, que permite reducir la complejidad analítica y computacional de estos análisis, lo cual redunda en un abaratamiento en costes y tiempos de procesamiento, pudiendo ser útiles para alerta temprana de contaminación medioambiental.

El Grupo de Investigación COMCIENCIA ofrece sus servicios y asesora a instituciones y empresas, públicas o privadas, de cualquier ámbito medioambiental, esencialmente en las áreas relacionadas con el control y monitorización medioambiental.

Investigador responsable: Carmen Paz Suárez Araujo.

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