Descripción del proyecto
EN ESTE PROYECTO PROPONEMOS EL DESARROLLO DE METODOS AVANZADOS DE PROCESAMIENTO DE IMAGENES UTILIZANDO TECNICAS DE DEEP LEARNING Y EL DESPLIEGUE DE UNA PLATAFORMA DE ANALISIS DE BIOIMAGEN ESCALABLE PARA MANEJAR CANTIDADES MASIVAS DE DATOS DE MICROSCOPIA Y FACILITAR LA INVESTIGACION INTERDISCIPLINARIA.LA MICROSCOPIA OPTICA HA PROGRESADO ENORMEMENTE EN LAS ULTIMAS DECADAS. LOS MICROSCOPIOS DE ESCANEO LASER HAN AUMENTADO LA RESOLUCION Y PERMITEN EXPLORAR LA TERCERA DIMENSION ESPACIAL Y LA TEMPORAL. ADEMAS, LAS TECNICAS AUTOMATIZADAS DE TOMA DE IMAGENES COMO LAS UTILIZADAS EN ESTE PROYECTO, PERMITEN AUMENTAR EL TIEMPO DE USO EFECTIVO DE LOS MICROSCOPIOS. EL RESULTADO ES QUE EL VOLUMEN DE DATOS GENERADO ESTA CRECIENDO EXPONENCIALMENTE. ESTAMOS EN UNA ERA EN LA QUE LA INFRAESTRUCTURA Y LAS HERRAMIENTAS INFORMATICAS DEBEN CONSIDERARSE PARTE INTEGRAL DE LAS INSTALACIONES DE MICROSCOPIA.PARALELAMENTE A ESTOS AVANCES, LAS TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DL) TAMBIEN HAN EXPERIMENTADO UN GRAN PROGRESO, IMPULSADAS POR LOS DESARROLLOS EN LA POTENCIA INFORMATICA Y LA DISPONIBILIDAD DE GRANDES CANTIDADES DE DATOS ETIQUETADOS. EL ANALISIS DE DATOS EN CASI TODAS LAS DISCIPLINAS DE LA CIENCIA SE HA VISTO AFECTADO, DESDE LA ASTRONOMIA Y LA BIOLOGIA HASTA LA FISICA DE ALTAS ENERGIAS.LA DISPONIBILIDAD DE CONJUNTOS DE DATOS MUY GRANDES PERMITE ABORDAR METODOS DE RECONSTRUCCION DE IMAGENES DATA-DRIVEN. LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES PROFUNDAS PUEDEN APRENDER TRANSFORMACIONES DE IMAGENES A PARTIR DE LOS DATOS SIN LA NECESIDAD DE UN MODELO ANALITICO EXPLICITO, Y SU PRECISION MEJORA A MEDIDA QUE AUMENTA EL VOLUMEN Y LA CALIDAD DE LOS DATOS DISPONIBLES.COMO PARTE DEL PLAN DE TRABAJO DE ESTE PROYECTO, ADQUIRIREMOS UN GRAN VOLUMEN DE DATOS DE IMAGENES DE ALTA RESOLUCION DEL TEJIDO DE LA RETINA Y LO PROCESAREMOS PARA PRODUCIR GRAFICOS DE CONECTIVIDAD. AMBOS TIPOS DE DATOS REPRESENTAN EN CIERTO MODO UNA VERSION DIGITAL DE LA RETINA. EL OBJETIVO DEL PROYECTO ES DESARROLLAR LAS HERRAMIENTAS COMPUTACIONALES QUE NOS PERMITIRAN EXTRAER DE MANERA EFECTIVA LA INFORMACION CONTENIDA EN ESTA RETINA DIGITAL Y QUE ESTAS SEAN UNA HERRAMIENTA PARA LOS INVESTIGADORES CLINICOS QUE DESARROLLAN TERAPIAS REGENERATIVAS.EL PUERTO DE INFORMACION CIENTIFICA (PIC) ES UN CENTRO CIENTIFICO-TECNOLOGICO MANTENIDO A TRAVES DE LA COLABORACION DEL CIEMAT Y EL IFAE. SE CREO EN 2003 PARA CUMPLIR CON EL COMPROMISO DE ESPAÑA DE PROPORCIONAR UN CENTRO DE PROCESAMIENTO DE DATOS DE PRIMER NIVEL PARA EL GRAN COLISIONADOR DE HADRONES (LHC) DEL CERN. PARTE DE LA MISION DEL PIC ES TRANSFERIR LA EXPERIENCIA ADQUIRIDA EN EL LHC A OTRAS DISCIPLINAS QUE IGUALMENTE NECESITAN GESTIONAR GRANDES CANTIDADES DE DATOS. LOS PRINCIPALES SERVICIOS DE DATOS DEL PIC A DIA DE HOY SON EL CENTRO DE DATOS DEL LHC, EL CENTRO DE DATOS PARA EL TELESCOPIO DE RAYOS GAMMA MAGIC, EL CENTRO ESPAÑOL DE DATOS CIENTIFICOS PARA LA MISION EUCLID DE LA ESA, EL CENTRO DE DATOS PARA PAUCAM, UNA CAMARA PARA ESTUDIOS DE COSMOLOGIA QUE OPERA EN EL TELESCOPIO WILLIAM HERSCHEL Y COSMOHUB, UNA PLATAFORMA INNOVADORA PARA EL ANALISIS DE DATOS ASTRONOMICOS BASADA EN TECNOLOGIAS DE BIG DATA. EL PIC ES BIEN CONOCIDO Y RESPETADO EN LA COMUNIDAD INTERNACIONAL DE ANALISIS DE DATOS CIENTIFICOS. REPRESENTA UN PUNTO DE ENCUENTRO DONDE LOS INVESTIGADORES DE MULTIPLES DISCIPLINAS QUE REALIZAN ANALISIS DE DATOS AVANZADOS TRABAJAN JUNTOS E INTERCAMBIAN IDEAS. ES POR TANTO UN EXCELENTE GRUPO DONDE EJECUTAR EL PROGRAMA DE TRABAJO DE ESTE PROYECTO. ACHINE LEARNING\BIOIMAGEN\COMPUTACION DISTRIBUIDA\PRESERVACION DE DATOS\ANALISIS DE DATOS\CIENCIA ABIERTA