Descripción del proyecto
DURANTE LAS ULTIMAS DECADAS, LOS SISTEMAS INFORMATICOS HAN TENIDO UN ENORME IMPACTO EN LA VIDA COTIDIANA DE LAS PERSONAS, YA QUE SE UTILIZAN EN PRACTICAMENTE TODOS LOS AMBITOS. ACTUALMENTE, SE ESTA PRODUCIENDO UN CONTINUO CRECIMIENTO DE TODO TIPO DE DISPOSITIVOS QUE ABARCA DESDE LOS MAS DIMINUTOS HASTA LOS ENORMES SISTEMAS DISTRIBUIDOS A ESCALA GLOBAL. LA RAPIDA EVOLUCION DEL MUNDO DIGITAL TIENE UN IMPACTO EN LA SOCIEDAD, SIENDO UN FACTOR CRITICO EN EL DESARROLLO DE NUEVAS TECNOLOGIAS COMO LA MEDICINA PERSONALIZADA, EL DESCUBRIMIENTO DE NUEVOS FARMACOS, LA INTERACCION SOCIAL A TRAVES DE LA RED Y LAS NUEVAS FORMAS DE ENTRETENIMIENTO EN LINEA. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) ES UNO DE LOS PRINCIPALES FACTORES DE ESTOS CAMBIOS SOCIALES. LOS AVANCES EN IA SE HAN LOGRADO GRACIAS A LA CONVERGENCIA DE GRANDES CANTIDADES DE DATOS, LA COMPUTACION DE ALTO RENDIMIENTO (HPC) Y LA PRECISION DE LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML), LOS CUALES SON COSTOSOS DE ENTRENAR Y DESARROLLAR, TANTO EN POTENCIA COMPUTACIONAL Y CONSUMO DE ENERGIA COMO EN SU IMPACTO SOBRE EL MEDIO AMBIENTE, DEBIDO A LA HUELLA DE CARBONO QUE REQUIEREN LOS ENTORNOS DE HPC. ADEMAS, TRAS EL FINAL DE LA LEY DE MOORE Y DEBIDO PRINCIPALMENTE A LOS PROBLEMAS DE CONSUMO ENERGETICO Y TEMPERATURA, LOS SISTEMAS INFORMATICOS SE BASAN EN CHIPS HETEROGENEOS QUE INCLUYEN NUCLEOS DE PROPOSITO GENERAL, UNIDADES DE PROCESAMIENTO GRAFICO (GPU) Y OTROS NUCLEOS ACELERADORES ESPECIALIZADOS EN EL MISMO CHIP (FPGA O ACELERADORES DE DOMINIO ESPECIFICO (DSA)), QUE OFRECEN ORDENES DE MAGNITUD SUPERIORES EN CUANTO A RENDIMIENTO Y EFICIENCIA ENERGETICA RESPECTO A LAS CPU HOMOGENEAS.APLICAR LA IA Y LA HPC A LA GESTION Y EL DIAGNOSTICO DE ENFERMEDADES ES ESENCIAL PARA LOGRAR AVANCES SIGNIFICATIVOS EN LAS CIENCIAS BIOMEDICAS Y DE LA SALUD. EL ML DE ALTO RENDIMIENTO TIENE COMO OBJETIVO LOGRAR EL MENOR TIEMPO DE ENTRENAMIENTO POSIBLE Y EJECUTAR EFICIENTEMENTE LA INFERENCIA O EL RECONOCIMIENTO (DIAGNOSTICO EN EL SENTIDO MEDICO), MINIMIZANDO EL CONSUMO DE ENERGIA. LAS REDES NEURONALES PROFUNDAS (DNN) SON ACTUALMENTE EL MECANISMO MAS UTILIZADO PARA ENTRENAR MODELOS COMPLEJOS Y EMITIR POSTERIORMENTE UN DIAGNOSTICO. LOS PROBLEMAS TIENEN DIFERENTES NIVELES DE COMPLEJIDAD Y REQUIEREN ELECCIONES OPTIMAS DE INFRAESTRUCTURA, VOLUMEN DE DATOS Y TIPO DE ALGORITMO. NUESTRA PROPUESTA PRETENDE APROVECHAR LA HPC BASADA EN SISTEMAS HETEROGENEOS PARA APLICAR LA IA AL DIAGNOSTICO MEDICO. SE DESARROLLARAN VARIOS ALGORITMOS DNN PARA EMITIR UN DIAGNOSTICO AUTOMATICO Y EJECUTARSE DE FORMA AUTONOMA EN UN HOSPITAL, BRINDANDO UN AMPLIO APOYO A LA TRANSFORMACION DIGITAL EN SALUD Y CIENCIAS BIOMEDICAS. ADEMAS, APROVECHAREMOS EL USO DE LA HETEROGENEIDAD PARA REDUCIR EL CONSUMO ELECTRICO, FUNDAMENTAL PARA LA TRANSICION ECOLOGICA.TRES CASOS DE USO DEL MUNDO REAL EN EL AMBITO SANITARIO IMPULSAN EL PROYECTO: LA CUANTIFICACION DE LA TRABECULACION Y EL DIAGNOSTICO DE LA MIOCARDIOPATIA NO COMPACTADA DEL VENTRICULO IZQUIERDO, EL ANALISIS DE IMAGENES HISTOPATOLOGICAS Y EL DIAGNOSTICO DE ENFERMEDADES CANCERIGENAS, Y EL ESTUDIO Y DIAGNOSTICO DE LA TERAPIA CELULAR PARA EL TRASPLANTE DE MEDULA OSEA, MEDIANTE RESPECTIVAS COLABORACIONES CON LOS GRUPOS DE CARDIOLOGIA, HISTOPATOLOGIA Y HEMATOLOGIA DE LOS HOSPITALES VIRGEN DE LA ARRIXACA Y REINA SOFIA DE MURCIA. ESTAS COLABORACIONES ASEGURAN LOS DATOS NECESARIOS PARA LLEVAR A CABO LOS EXPERIMENTOS, LA VIABILIDAD DE NUESTRAS PROPUESTAS Y QUE SEAN TECNICA Y ETICAMENTE SOLIDAS Y LEGALES.