Fujitsu desarrolla una tecnología de detección de objetos basada en aprendizaje profundo que trabaja con datos limitados

   MADRID, 16 May. (Portaltic/EP) -

    Fujitsu ha anunciado el desarrollo de una tecnología de detección de objetos basada en el aprendizaje profundo, que puede trabajar en casos en los que solo hay una pequeña cantidad de datos disponibles.

    En los últimos años, se han realizado esfuerzos para automatizar las tareas en una variedad de campos. En la medicina, por ejemplo, se ha empleado la inteligencia artificial (IA) para automatizar tareas tales como la detección de objetos, incluidos puntos anómalos, en el análisis de imágenes de diagnóstico.

    Como señala la compañía en un comunicado, se utiliza el aprendizaje profundo en la detección de objetos, lo que requiere "decenas de miles de imágenes con datos correctos", algo difícil de conseguir en medicina, donde estos datos "solo pueden ser creados por médicos con conocimiento experto".

    Para solventar este problema, la tecnología desarrollada por la compañía japonesa --pendiente de patente-- toma las estimaciones de ubicación del objeto producidas por la red neuronal de detección de objetos y las convierte en una reconstrucción de la imagen original.

Una vez evaluada la diferencia entre la imagen de entrada original y la reconstruida, este sistema puede generar "grandes volúmnes de datos correctos" en los que la posición de los objetos ha sido establecida "con precisión", lo que aumenta el nivel de precisión en la detección de objetos.

    Fujitsu Laboratories ha colaborado con Graduate School of Medicine en la Universidad de Kyoto (Japón) para el diagnóstico de enfermedades renales mediante la inteligencia artificial. La aplicación de la nueva tecnología se ha enfocdo a la detección de cuerpos glomeruli --que manejan la filtración de la sangre-- en imágenes tomadas en el microscopio de una muestra de riñón previamente extraída en una biopsia del mismo órgano.

    Los resultados mostraron, en un experimento con 50 imágenes con datos correctos y 450 sin datos correctos, la "precisión" de esta tecnología, que se había "duplicado", bajo una tasa de supervisión de menos del 10%, en comparación con los métodos tradicionales.

    Fujitsu Laboratories pretende implementar esta tecnología durante el año fiscal 2018 como una tecnología de construcción de modelo de aprendizaje compatible con la Plataforma de Servicio Zinrai, que hace que la tecnología de IA esté disponible a través de las API.