Investigadors de la UPV treballen en un sistema d'intel·ligència artificial per a classificar pòl·lens

Crear mapes d'al·lèrgies o determinar la localització d'un crim són algunes de les possibles aplicacions

per NLV / EP

Societat

Investigadors de la UPV treballen en un sistema d'intel·ligència artificial per a classificar pòl·lens
Investigadors de la UPV treballen en un sistema d'intel·ligència artificial per a classificar pòl·lens | UPV

Si creus en el periodisme independent i en valencià, agermana't a La Veu. A més ara podràs desgravar-te fins el 100% de la teua aportació. Informa't ací.

Classificar més ràpidament les varietats de mel, crear mapes d'al·lèrgies relacionades amb el pol·len o, fins i tot, determinar la localització d'un crim són algunes de les aplicacions del sistema d'intel·ligència artificial per a comptatge de pòl·lens que estan desenvolupant investigadors de l'Àrea de Visió per Computador de l'Institut ai2 (Institut Universitari d'Automàtica i Informàtica Industrial), en col·laboració amb el personal de l'Institut d'Enginyeria d'Aliments per al Desenvolupament (IIAD) de la Universitat Politècnica de València (UPV).

El projecte —titulat «Anàlisi pol·línica automàtica mitjançant l'ús de xarxes neuronals convolucionals: aplicació a la classificació monofloral de la mel»—, va sorgir fa un any de la necessitat del Laboratori de la Mel de l'Institut d'Enginyeria d'Aliments per al Desenvolupament de la UPV d'automatitzar la feina de casa de qualificació de la mel.

José Miguel Valiente, investigador del ai2 i responsable del projecte, explica que actualment el laboratori desenvolupa labors de melisopalinologia. «Rep mostres de productors de tot Espanya i fa la classificació per saber si la mel és monofloral o de mil flors, ja que en el mercat està més ben valorada una que l'altra. El procediment habitual per a dur a terme aquest treball és que un expert en identificació de pòl·lens, treballant sobre el microscopi, realitze el comptatge de partícules de pol·len que conté cada varietat de mel», detalla.

El sistema en el qual treballen els investigadors de l'Institut ai2 per automatitzar aquest procés, reduiria en hores la càrrega de treball que suposa ara mateix aquesta tasca. L'aplicació de visió per computador a productes naturals, els quals tenen una gran variabilitat, implicava fins a aquest moment certs problemes que han resolt la utilització d'intel·ligència artificial a través de xarxes neuronals i la tècnica de l'aprenentatge profund o deep learning.

«Gràcies a aquestes tècniques, la xarxa aprén i després infereix», comenta Valiente. No obstant això, fins arribar a això, són necessàries milers d'imatges de pòl·lens, que prèviament ha de classificar el personal del IIAD.

Actualment, el projecte, que es desenvoluparà fins al 2022, està en l'etapa inicial de captura d'informació. «Hem automatitzat el microscopi per escanejar mostres de manera fixa i traure centenars i centenars d'imatges; després, aquestes imatges les passem per una aplicació que hem desenvolupat i l'expert les etiqueta, de manera que tinguem el material per a entrenar la xarxa neuronal», assenyala l'especialista.

L'objectiu final és comptar amb una aplicació que ajude els tècnics de laboratori a identificar els pòl·lens, uniformitzant criteris de classificació, per poder així fer l'anàlisi en moltes més mostres i obtenir, per tant, resultats més ràpids i objectius.

Anàlisi forense i fòssils

El sistema no sols reduiria en hores aquest treball, sinó que tindria aplicacions més enllà del comptatge de pol·len per al mercat de producció de mel, ja que aquesta mateixa tècnica s'utilitza en aerobiologia i aeropalinologia, ciències relacionades amb el comptatge de pòl·lens per a elaborar models de predicció que permeten conéixer l'inici i el contingut pol·línic d'un lloc determinat, i alerten així la població amb possibles al·lèrgies.

«Hi ha altres contextos, com el de la palinologia forense, on també podria utilitzar-se, ja que la tècnica que s'utilitza per al comptatge de pòl·lens és la mateixa. En determinats estudis forenses, s'analitzen els pòl·lens per a tractar de deduir la localització geogràfica concreta en la qual va ocórrer un fet, per exemple», explica Valiente. «La mateixa tècnica s'utilitza per a estudiar certs fòssils», afegeix l'expert.

El projecte compta amb finançament del Ministeri d'Assumptes Econòmics i Transformació Digital, Mineco. A més de Valiente, hi  participen la investigadora de l'Institut Universitari d'Enginyeria d'Aliments per al Desenvolupament María Isabel Escriche, així com Eva María Domenech, Manuel Agustí, Vicente Luis Atienza, Fernando López i Mario Visquert.