{"id":428,"date":"2025-03-10T10:35:47","date_gmt":"2025-03-10T10:35:47","guid":{"rendered":"https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/?page_id=428"},"modified":"2025-03-21T08:03:38","modified_gmt":"2025-03-21T08:03:38","slug":"ia-territorios","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/catedraeniaupvds.webs.upv.es\/index.php\/ia-territorios\/","title":{"rendered":"IA-territorios"},"content":{"rendered":"\t\t
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Desarrollo de herramientas de IA que permitan optimizar el an\u00e1lisis de im\u00e1genes producidas en el marco de programas de mejora gen\u00e9tica biotecnol\u00f3gica<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\tLa IA tiene m\u00faltiples aplicaciones. Una aplicaci\u00f3n importante es proporcionar herramientas para facilitar el an\u00e1lisis de imagen. La mejora gen\u00e9tica vegetal tiene como objetivo desarrollar nuevas variedades de cultivos que sean de mayor calidad y que puedan cultivarse de forma productiva en sistemas agr\u00edcolas m\u00e1s sostenibles, que tengan menor impacto ambiental, que utilicen menos recursos (pesticidas, fertilizantes, agua..) y generen menos residuos. Para ello, en esta investigaci\u00f3n se trabajar\u00e1 con un equipo en numerosos proyectos orientados a desarrollar nuevas variedades de cucurbit\u00e1ceas (mel\u00f3n, pepino, sandia y calabazas), la segunda familia de hort\u00edcolas en importancia econ\u00f3mica y social, utilizando las estrategias biotecnol\u00f3gicas m\u00e1s avanzadas (secuenciaci\u00f3n de genomas, edici\u00f3n g\u00e9nica, desarrollo de colecciones de marcadores moleculares para selecci\u00f3n indirecta, etc.). El desarrollo de estas estrategias pasa por desarrollar estrategias de fenotipado de alta resoluci\u00f3n. Este fenotipado, se fundamenta, entre otras cosas, en al an\u00e1lisis de im\u00e1genes: im\u00e1genes captadas por drones, im\u00e1genes captadas por microscopios, esc\u00e1neres de alta resoluci\u00f3n (que puedan determinar la salud de las plantas, su necesidad de riego o tratamientos, su fertilidad, estudiando micrograf\u00edas de granos de polen y desarrollo de tubos pol\u00ednicos, etc.). Se desarrollaran herramientas de IA que permitan optimizar el an\u00e1lisis de estas im\u00e1genes producidas en el marco de programas de mejora gen\u00e9tica biotecnol\u00f3gica, bien sea segmentando partes de inter\u00e9s, reconociendo y clasificando diferentes tipos de objetos o generando nuevas im\u00e1genes a partir de ejemplos.<\/span><\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Detecci\u00f3n de micropl\u00e1sticos con IA<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\tLos micropl\u00e1sticos (MPs), es decir, part\u00edculas de pl\u00e1stico de menos de cinco mil\u00edmetros, representan un \u00e1rea\nde investigaci\u00f3n relevante debido al aumento de su presencia en diversos entornos y a su capacidad para\ntransportar sustancias contaminantes. Si bien la mayor\u00eda de los estudios se centran en ecosistemas marinos,\nes igualmente importante analizar su presencia en otros medios. Aunque algunos avances recientes han\npermitido reducir los MPs en el agua, estas part\u00edculas no desaparecen, sino que pueden acumularse en otros\nentornos, como el fango de las depuradoras.\nSu reducido tama\u00f1o y alta variabilidad morfol\u00f3gica dificultan su detecci\u00f3n mediante m\u00e9todos tradicionales,\nlos cuales requieren tiempo y un alto consumo de recursos humanos. Para abordar estos desaf\u00edos, este trabajo\npropone una metodolog\u00eda escalable y eficiente basada en redes neuronales convolucionales para la detecci\u00f3n\ny caracterizaci\u00f3n de MPs en muestras de fango procedentes de aguas residuales.<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de IA para el dise\u00f1o de algoritmos y herramientas de ayuda en la obtenci\u00f3n de biomol\u00e9culas para combatir bacterias resistentes a antibi\u00f3ticos.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\tEl\nobjetivo de esta investigaci\u00f3n es el desarrollo de nuevas herramientas y\nalgoritmos de selecci\u00f3n de anticuerpos con mejor afinidad para la interacci\u00f3n\ncon prote\u00ednas predefinidas, especificando la regi\u00f3n de la prote\u00edna diana en la\nque se une.
\nEstas herramientas y algoritmos se basar\u00e1n en la aplicaci\u00f3n de\nt\u00e9cnicas de machine learning, u otras medidas basadas en teor\u00eda de la\ninformaci\u00f3n.
\nAplicando t\u00e9cnicas de computaci\u00f3n con membranas, para la\nmodelizaci\u00f3n y simulaci\u00f3n de los procesos de evoluci\u00f3n dirigida y para\nestablecer modelos de interacci\u00f3n de la bacteria con el sistema inmunol\u00f3gico.
\nSe\ndesarrollar\u00e1n herramientas para la validaci\u00f3n biol\u00f3gica de los resultados de\nmodelaci\u00f3n y simulaci\u00f3n generados.
\nEsta investigaci\u00f3n tiene gran impacto en el\n\u201cObjetivo 3: Garantizar una vida sana y promover el bienestar para todos en\ntodas las edades\u201d perteneciente a los objetivos de desarrollo sostenible\naprobados por la ONU.<\/span><\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Caracterizaci\u00f3n de variables de estructura forestal como datos de entrada en el modelo 3D de comportamiento del fuego mediante t\u00e9cnicas de teledetecci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\tEl objetivo principal del proyecto es la clasificaci\u00f3n de nubes de puntos obtenidas con sensores LiDAR (Light Detection and Ranging) y c\u00e1maras fotogram\u00e9tricas en diferentes entornos, mediante t\u00e9cnicas de Deep Learning, con el fin de mejorar las clasificaciones existentes hasta ahora en entornos forestales. Ello permitir\u00e1 la generaci\u00f3n de gemelos digitales en espacios forestales, la extracci\u00f3n categ\u00f3rica de caracter\u00edsticas \u00fatiles en la generaci\u00f3n de inventarios y en la prevenci\u00f3n de incendios forestales, as\u00ed como la monitorizaci\u00f3n de la biodiversidad.<\/span><\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Desarrollo de estrategias de machine learning (ML) energ\u00e9ticamente eficientes para la gesti\u00f3n sostenible de Espacios Naturales Inteligentes (ENI)<\/span><\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Esta Investigaci\u00f3n se centra en el desarrollo de estrategias de machine learning (ML) energ\u00e9ticamente eficientes para la gesti\u00f3n sostenible de Espacios Naturales Inteligentes (ENI), como reservas naturales y parques protegidos. Estos entornos desempe\u00f1an un papel clave en la conservaci\u00f3n de la biodiversidad y el equilibrio ecol\u00f3gico, pero enfrentan amenazas crecientes debido a la actividad humana, como el turismo masivo, la contaminaci\u00f3n y la sobreexplotaci\u00f3n de recursos.<\/i><\/div>

Para abordar estos desaf\u00edos, se busca implementar modelos de ML\/DL que analicen grandes vol\u00famenes de datos ambientales y socioecon\u00f3micos, permitiendo una toma de decisiones m\u00e1s precisa y adaptable en la gesti\u00f3n de estos espacios. A diferencia de los enfoques tradicionales, el uso de ML facilita la detecci\u00f3n temprana de riesgos y la optimizaci\u00f3n de estrategias de conservaci\u00f3n.<\/i><\/p>

El objetivo principal es dise\u00f1ar e implementar modelos de ML optimizados para el an\u00e1lisis de datos heterog\u00e9neos, integrando variables espaciales, temporales y socioecon\u00f3micas. Adem\u00e1s, se evaluar\u00e1 la eficiencia de distintas estrategias de ML desde una perspectiva t\u00e9cnica y de sostenibilidad, considerando su impacto ambiental y la participaci\u00f3n de actores locales en la gesti\u00f3n.<\/i><\/p>

La metodolog\u00eda combina t\u00e9cnicas cuantitativas y cualitativas, incluyendo:<\/i><\/p>

  • Exploraci\u00f3n de indicadores socioambientales clave.<\/i><\/p><\/li>

  • Identificaci\u00f3n y recopilaci\u00f3n de datos mediante fuentes abiertas y plataformas de monitoreo.<\/i><\/p><\/li>

  • Desarrollo y evaluaci\u00f3n de modelos de ML para predicci\u00f3n de impactos, detecci\u00f3n de anomal\u00edas y optimizaci\u00f3n de recursos.<\/i><\/p><\/li>

  • Dise\u00f1o de algoritmos verdes que reduzcan el consumo energ\u00e9tico de los modelos.<\/i><\/p><\/li>

  • Divulgaci\u00f3n de resultados mediante publicaciones cient\u00edficas y colaboraciones con entidades interesadas.<\/i><\/p><\/li><\/ul><\/div>Este trabajo se enmarca dentro del Grupo<\/i> de Redes de Computadores (GRC) de la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia (UPV) y se basa en proyectos previos como SMARTLAGOON, CHAN-TWIN y MORELLINO. Su impacto se extiende m\u00e1s all\u00e1 del \u00e1mbito acad\u00e9mico, buscando aplicaciones en planificaci\u00f3n territorial, ecoturismo y gesti\u00f3n de recursos naturales, promoviendo decisiones basadas en datos y alineadas con los principios de sostenibilidad<\/span>.<\/i><\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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