Una tesis doctoral elaborada en la Universidad de La Rioja ha desarrollado herramientas para crear, de manera sencilla, modelos precisos de aprendizaje profundo en el ámbito de la Inteligencia Artificial que permitan extraer más información de las tecnologías de visión por computador (procesar y extraer información a partir de imágenes) que, entre otras aplicaciones, han servido para abordar problemas biomédicos reales como la predicción de enfermedades de la retina a partir de imágenes del fondo del ojo.
Esas son algunas de las conclusiones de la tesis doctoral ‘Democratizing Deep Learning methods by means of AutoML tools’ de Manuel García Domínguez, desarrollada en el departamento de Matemáticas y Computación –en el marco del programa de doctorado 782D, Doctorado en Matemáticas y Computación (Real Decreto 99/2011)-, dirigida por los profesores de la Universidad de La Rioja César Domínguez Pérez y Jónathan Heras Vicente y con la que ha logrado la calificación de sobresaliente ‘cum laude’ con mención internacional.
Las técnicas de Inteligencia Artificial, y en concreto de aprendizaje profundo (Deep Learning), se han convertido en la respuesta a los problemas de visión por computador en casi cualquier ámbito si bien presentan una serie de inconvenientes ya que, por un lado, no es una tecnología sencilla de utilizar y, por otro, no siempre existe un algoritmo que permita extraer los mejores resultados por lo que es preciso conocer y probar múltiples de ellos.
Además, es necesario obtener un gran número de imágenes para poder construir modelos precisos, lo que supone un reto en contextos como el biomédico, y una vez desarrollado el modelo debe ser capaz de generalizar a contextos no previstos, algo que no siempre se logra (problema de cambio de dominio).
La tesis, con el objetivo de dar solución a estos problemas, ha desarrollado herramientas para crear de manera sencilla modelos precisos de Deep Learning que permitan clasificar y detectar objetos en imágenes; un método para aplicar un aumento de datos a distintos problemas de visión por computador; y una herramienta que permite hacer frente a los posibles problemas de cambio de dominio.
La investigación desarrollada por Manuel García Domínguez no solo ha desarrollado métodos y herramientas desde un punto de vista teórico, sino que todo el conocimiento adquirido durante la investigación ha servido para abordar problemas biomédicos reales como son la segmentación de esferoides, la clasificación y segmentación de imágenes de motilidad, o la predicción de enfermedades de la retina a partir de imágenes del fondo del ojo.
El trabajo de investigación ha sido financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad [MTM2017-88804-P], Ministerio de Ciencia e Innovación [PID2020-115225RB-I00 / AEI / 10.13039/501100011033], la Agencia de Desarrollo Económico de La Rioja [ADER-2017-I-IDD-00018] y una beca FPI de la Comunidad de La Rioja 2018 y durante su desarrollo realizó una estancia en el centro STIIMA de Bari (Italia).
