Diario da 鶹
O proxecto MC^2ML conta con financiamento estatal e participacin internacional
Un equipo liderado desde a 鶹 traballa nunha ferramenta computacional para coecer como interactúan as comunidades microbianas en feridas infectadas
Céntrase na aplicacin de técnicas de intelixencia artificial
Xuntanza do equipo investigador de diferentes pases que participa no proxecto
A xuntanza tivo lugar na Escola Superior de Enxeara Informtica
A investigadora Anlia Maria Garcia Lourenço presentando o proxecto a alumnado de Intelixencia Artificial e Enxeara Informtica
Na sesin con alumnado as e os investigadores expuxeron diferentes partes do proxecto
Un equipo do Departamento de Informtica da 鶹 est a desenvolver o proxecto Computacin Multiescala de Comunidades Microbianas Impulsada por Aprendizaxe Automtica (MC^2ML). Nel aplican os últimos avances en intelixencia artificial, concretamente en aprendizaxe automtica e aprendizaxe profunda, para desenvolver ferramentas que permitan profundar no coecemento de como interactúan as comunidades microbianas nas feridas crnicas.
O proxecto est financiado polo Programa de Generacin de Conocimiento 2023, do Ministerio de Ciencia, Innovacin y Universidades e fondos Feder da Unin Europea. Desenvlvese desde setembro de 2024 ata agosto de 2027. Est liderado desde a Escola Superior de Enxeara Informtica do campus de Ourense polos membros do Departamento de Informtica da 鶹 Anlia Maria Garcia Lourenço, Eva Lorenzo Iglesias, Mara Lourdes Borrajo, Adrin Seara Vieira e Florentino Fernndez Riverola. Ademais, conta co apoio de Nuno F. Azevedo e Darla Marie Goeres, do Laboratory for Process Engineering, Environment, Biotechnology and Energy da Universidade de Porto (Portugal), e de Matthew Fields e Albert Parker, do Center of Biofilm Engineering, da Montana State University.
A iniciativa xorde froito da colaboracin de mis de 15 anos existente entre o equipo da Escola Superior de Enxeara Informtica e o de Nuno F. Azevedo no mbito do estudo computacional de comunidades microbianas de interese médico e biotecnolxico. Ademais, enmrcase na lia de investigacin do grupo da 鶹 centrada na aplicacin da intelixencia artificial ao mbito da saúde.
Simulacin 3D multiescala
A hiptese de partida do proxecto MC^2ML, explican desde a súa organizacin, “é que a simulacin 3D multiescala, impulsada por machine learning (aprendizaxe automtica), permite obter unha visin mis profunda da interaccin das comunidades microbianas nunha infeccin”. Concretamente, o equipo que desenvolve o proxecto centra o seu traballo no modelado baseado en axentes e a aplicacin de machine learning e deep learning (aprendizaxe profunda) reconstrucin e simulacin de ditos modelos.
“O marco de simulacin proposto é unha contribucin novidosa que vai a encher o baleiro actual de ferramentas computacionais equipadas para unha observacin en detalle das comunidades microbianas, en particular o papel central da bioxeografa e a ecoloxa no desenvolvemento dunha infeccin”, sinala o equipo investigador. Os resultados do proxecto, engaden desde MC^2ML, sern resultados experimentais sobre o caso de estudo, que é de feridas crnicas, e recursos e ferramentas computacionais extensibles a outros escenarios clnicos de interese, que se farn públicas seguindo os principios FAIR (siglas en inglés que corresponden a encontrable, accesible, interoperable e reutilizable).
Este xoves as e os investigadores que participan en MC^2ML celebraron unha xuntanza do proxecto na Escola Superior de Enxeara Informtica e posteriormente compartiron unha sesin con alumnado de grao e mestrado en Intelixencia Artificial e Enxeara Informtica na que expuxeron diferentes partes do proxecto e os seus avances.