Tecnologías para el control de glucosa en sangre y visión artificial para clasificación de la miel: nuevos retos del ai2 financiados por el MINECO

Publicado el 28 septiembre, 2020

 

Dos de los grupos del Instituto ai2 han conseguido financiación para seguir desarrollando sus líneas de investigación durante los próximos 3 años en el marco del programa retos del MINECO 2019. Los trabajos que han recibido financiación son el proyecto TAILOR, liderado por Jorge Bondia, y el proyecto POLENET, liderado por José Miguel Valiente.

TAILOR es un proyecto desarrollado en colaboración con la Universitat de Girona (cuyo IP es Josep Vehí), coordina la actuación de algunas entidades externas importantes, como son el Hospital Clínic de Barcelona, el Hospital Sant Joan de Déu y el Imperial College London. Por su parte, desde la UPV se centraliza la participación del Hospital Clínico de Valencia, el Hospital Francesc de Borja de Gandia, la Escuela de Fisioterapia de la Universitat de Valencia y la Óbuda University de Budapest.

El proyecto, titulado “Soluciones a medida del paciente para el control de glucosa en sangre en diabetes tipo 1”, aborda nuevos desafíos tecnológicos para el control automatizado de la glucosa en diabetes tipo 1 con el objetivo de mejorar el control glucémico, al tiempo que satisfacer la interacción esperada por los pacientes con el sistema, dando lugar a soluciones personalizadas que maximizan la percepción de utilidad y facilidad de uso para fomentar la adopción de la tecnología. Como objetivo final, se persigue el progreso tecnológico para ampliar el acceso a soluciones por parte de todos los pacientes que puedan beneficiarse de ellas.

Como resultado final del proyecto se desarrollará un nuevo sistema, jAP-TAILOR, con una interacción flexible que permitirá que se adapte a diferentes perfiles de usuario, tanto para el páncreas artificial como para usuarios de MDI aumentado con MCG, además de proporcionar un control satisfactorio de la glucosa.

En el proyecto trabajará el equipo de Tecnodiabetes al completo, liderado por Jorge Bondia, al que se unirán nuevos miembros del ai2, de la UPV e internacionales. Se trata de un equipo multidisciplinar muy potente y con una larga trayectoria en este campo: José Luis Díez, Sergio Romero, Beatriz Ricarte, Francisco Javier Ampudia, Paolo Rossetti, Alejandro José Laguna, György Eigner, Levente Kovács, Ricardo Sanz, Ana Palanca, Michelle Alexandra Caicedo, Clara Furió, Iván Sala, Juan Fernando Martín, y Pedro García, así como Rodrigo Martín, como colaborador de la UV.

POLENET: Aprendizaje con imágenes para la clasificación de la miel

Por otro lado, POLENET profundiza en el Machine Learning trabajando sobre redes neuronales convolucionales aplicado al sector de la miel. El proyecto se titula “Análisis polínico automático empleando redes neuronales convolucionales: Aplicación a la clasificación monofloral de la miel”.

Su objetivo fundamental es el desarrollo de una metodología de análisis polínico automático basada en redes neuronales convolucionales con un doble propósito: la clasificación y conteo automático de pólenes y la clasificación de la miel basándose en el aprendizaje con imágenes.

La automatización de análisis polínicos mediante técnicas de análisis de imagen y visión por computador permitirá uniformizar criterios de clasificación, realizar el análisis en muchas más muestras y obtener resultados rápidos y objetivos. El éxito de esta propuesta supondrá un cambio radical en los procedimientos de análisis polínico, tanto en el sector de la miel (melisopalinología) como en la aerología o la paleobotánica.

El equipo dirigido por José Miguel Valiente tiene una amplia experiencia en el campo de la visión artificial y se ha aliado para este proyecto con el Instituto de Ingeniería de alimentos para el desarrollo, de la mano de la investigadora María Isabel Escriche, para formar un grupo de investigación de gran solvencia para desarrollar el proyecto. El equipo completo está integrado, además de por los mencionados investigadores principales, por: Eva María Domenech, Manuel Agustí, Vicente Luis Atienza, Fernando López y Mario Visquert.


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