SEVILLA, 19 Nov. (EUROPA PRESS) -
El investigador del Departamento de Métodos Cuantitativos de la Universidad Loyola Antonio Manuel Durán Rosal ha recibido el premio Sociedad Científica Informática de España-Fundación BBVA en la modalidad Investigadores Jóvenes Informáticos, destinada a distinguir trabajos doctorales innovadores y relevantes y en la que participan jóvenes nacidos desde 1990 a nivel nacional.
Según ha detallado la institución universitaria en un comunicado, los premios se han celebrado en una doble ceremonia de entrega de las ediciones 2020 y 2021 en la sede de la Fundación BBVA que ha contado con la presencia del director de la misma, Rafael Pardo, que ha señalado que "el ejemplo de los premiados es la mejor garantía de que España influya en el modelado de una tecnología tan potente como la informática, en lugar de meramente consumir tecnología ideada en otras sociedades o sufrir los impactos de desarrollos en los que no ha participado".
El investigador de la Universidad Loyola ha recibido el premio junto con otros 12 jóvenes investigadores autores de desarrollos de gran impacto internacional en áreas de vanguardia como el aprendizaje automático, la supercomputación, el 'big data', la visión artificial, la realidad aumentada, la ciberseguridad y el 'Internet de las Cosas'.
CREATIVIDAD Y EXCELENCIA EN LOS PRIMEROS AÑOS DE PROFESIÓN
Los premios comprenden dos modalidades: Jóvenes Investigadores, que reconoce a los autores de las tesis doctorales más innovadoras, y los Premios Nacionales, que distinguen a veteranos investigadores o entidades públicas y privadas que han dedicado su labor al estudio y fortalecimiento de la informática.
La modalidad en la que ha recibido el galardón el investigador de Loyola busca reconocer a aquellos investigadores que contribuyen al relevo generacional en esta disciplina científico-técnica y a su estudio, fortalecimiento y divulgación. Las entidades premian la creatividad, originalidad y excelencia de estos investigadores en los primeros años de la profesión y pretende servir de estímulo para que continúen con su labor investigadora.
El jurado de este premio ha reconocido a Antonio Manuel Durán por sus aportaciones significativas en el campo de 'machine learning' y metaheurísticas aplicadas a datos temporales desde el inicio de su trayectoria, reconocida a través de algunos premios, tanto a nivel de grado como de máster, y en varios artículos en congresos y revistas internacionales.
Durán presentó su tesis en 2019 titulada 'Time series data mining: preprocessing, analysis, segmentation and prediction. Applications'. Su estudio que ha seguido desarrollando a lo largo de su carrera investigadora se basa en analizar series temporales de datos para así detectar o predecir un comportamiento o un patrón que facilita la interpretación de datos de cualquier índole. Es el caso de una de sus aplicaciones "más relevantes" en las que ha trabajado el científico como es la paleoclimatología, es decir, estos conocimientos han colaborado en la interpretación de la evolución del clima en la Tierra desde hace millones de años hasta la actualidad.
APOYO A LA TOMA DE DECISIONES EN MEDICINA
Recientemente, el investigador ha publicado un artículo en la revista 'Nature' titulado 'Ordinal classification of the affectation level of 3D-images in Parkinson diseases', un trabajo en el que los investigadores han propuesto una nueva metodología para clasificar las imágenes que diagnostican la enfermedad del Parkinson en tres clases dependiendo del nivel de severidad de la enfermedad en la imagen. Se trata de un avance tecnológico que constituye un sistema de apoyo a la toma de decisiones en medicina del que el investigador premiado es primer autor.
Una de las técnicas que ha utilizado el investigador de la Universidad Loyola durante su trayectoria ha sido la creación de algoritmos bioinspirados, es decir, tratar de trasladar un modelo de funcionamiento o movimiento existente en la naturaleza para equipararlo a otros procesos cuyo funcionamiento puede ser similar. Por ejemplo, la aplicación de los procesos que se dan en genética imitando la selección de especies de Darwin para solucionar y predecir una evolución en el funcionamiento bursátil de los mercados europeos.
Se trata de observar segmentos donde existen similitudes y prever cómo será un movimiento comparado con el propio de la naturaleza. La inspiración en la naturaleza es un recurso "muy habitual" para los científicos expertos en Inteligencia Artificial y algoritmos de simulación, así se observan y se comparan otros procesos de la naturaleza como las trayectorias de los vuelos de las aves o los procesos celulares para predecir otros comportamientos.
En este sentido, otros algoritmos utilizados por el investigador han sido los de partículas de enjambres, que imitan el comportamiento social de enjambres de partículas cuando buscan comida, por ejemplo, bandadas de pájaros o bancos de peces. El comportamiento de un arrecife de coral en cuanto a la reproducción, supervivencia y depredación en los mismos es otro de los recursos algorítmicos de esta ciencia utilizados por el científico de la Universidad Loyola.
Otras de las aplicaciones contemplan el preprocesamiento previo de este tipo de datos para la reconstrucción de valores perdidos que ayudan a completar una serie, como se aplicó en una serie de boyas situadas en el Golfo de Alaska que debido a las condiciones atmosféricas dejaban de funcionar durante periodos y dejaban de recoger datos. Para ello, el investigador hizo uso de redes neuronales artificiales que imitan las activaciones y conexiones que tienen lugar en las neuronas biológicas.
La utilización de las matemáticas y el uso de sus algoritmos es lo que ha permitido al ganador del premio predecir valores futuros mediante la observación y el estudio de los anteriores. Esto se ha aplicado además de a la economía y a la evolución del clima mencionados, a otros problemas como la predicción de la altura extrema de las olas o la predicción de la niebla y cómo puede afectar ésta a los aeropuertos.
Estas circunstancias, al tener bastantes valores extremos que se dan en muy pocas ocasiones, necesitan de algoritmos especiales capaces de aunar datos de muy distinta proporción que el investigador puso en práctica en su tesis con el fin de tener unos resultados capaces de predecir estos comportamientos.
Durán desarrolló su tesis doctoral en el Grupo de Investigación AYRNA de la Universidad de Córdoba (UCO) y fue dirigida por los profesores César Hervás y Pedro Antonio Gutiérrez. Actualmente desarrolla su actividad investigadora en del departamento de Métodos Cuantitativos de la Universidad Loyola en temas relacionados con el Parkinson, la predicción de radiación solar y la clasificación de series temporales.