En esta página se encontrarán contenidos de los temas en los que me he estado especializando a lo largo de los años, espero les sea de interés.
Todas las fotografías (excepto una donde señalo autora) son de mi autoría, doy permisos para usarlas sin fines lucrativos a condición que se coloquen mi nombre, apellidos y fuente de donde se adquirió.
La imaginación no tiene límites, los que estudiamos CC. Biológicas, Químicas o afines tenemos que aprendernos una cantidad de información casi infinita.
En youtube pude encontrar varios vídeos curiosos en los que se inventan canciones para explicar procesos como el metabolismo, el funcionamiento de una PCR, etc.
Publicado también en el blog de la Biblioteca de la Facultad de CC. Geológicas de la UCM. (Ver enlace)
Este trabajo surgió como una propuesta del profesor Fernando García Joral para conocer mejor la geología de nuestro pueblo de origen. En mi caso, el ser imposible realizar un viaje de más de siete mil kilómetros para obtener unidades geológicas y sacar fotografías, he recurrido a la idea de trabajar todo el área de la Comunidad de madrid. Lo resultados han sido sorprendentes, muy interesantes y concluyentes.
Se han identificado quince unidades, en una visión global del mapa se pueden ver tres secciones; además de las cuatro unidades separadas para una mejor apreciación.
Resumen: Demostraremos la utilidad que tiene la Inteligencia Artificial en el campo de las Ciencias Biológicas. Se construirá una base de conocimientos que contendrá las claves dicotómicas utilizadas por los taxónomos para determinar una bacteria problema. ¿Cómo sería posible que una máquina sea capaz de llevar a cabo la labor de un investigador en el momento de determinar una bacteria problema? Desde un enfoque simple, responderemos esta cuestión a partir de las siguientes vías planteadas: razonamiento por parte del sistema experto, y reconocimiento de patrones por parte de la red neuronal artificial. Palabras clave: Sistemas Expertos, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales, Microbiología, Bioinformática.
Abstract: We’re going to find out how important and interesting can be Artificial Intelligence in Biology. We’re going to build a knowledge-base that is going to have all the dichotomous keys to identify a problem bacterium. How can be a machine capable of doing the investigator’s work identifying a bacterium? From a simple way, we’re going to ask this question in next two ways: human reasoning by the expert system and image recognition by the neural network. Keywords: Expert Systems, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Microbiology. Bioinformatics.
INTRODUCCIÓN
Al inicio de este proyecto se ha demostrado la utilidad de un área en la IA, que es el uso de sistemas expertos. Hemos desarrollado un sistema que determina bacterias siguiendo el razonamiento que seguiría un Microbiólogo especializado, pero nos hemos cimentado hasta este momento en la obtención de una respuesta en base a una serie de premisas. Nuestro planteamiento ahora es el siguiente:
¿Cómo se podrá obtener por métodos Bioinformáticos el reconocimiento de patrones para la identificación de la morfología de una bacteria o una colonia?
¿Cómo podremos asegurar que nuestro sistema sea capaz de aprender a reconocer nuevos patrones?
Hasta aquí hemos llegado a plantearnos, se ha podido realizar un experimento un tanto abstracto para demostrar cómo sería el proceso de aprendizaje de una Red Neuronal Artificial, la cual es capaz de resolver los planteamientos anteriores.
En nuestro ejemplo de Red Neuronal Artificial (RNA) podríamos definir un modelo de dos capas: La que agrupa las neuronas de entrada y las de salida.
Las de entrada se encargan de recibir la información, mientras que las de salida nos muestran un resultado en base al procesamiento de la información de entrada antes obtenida (en otros modelos de RNAs se puede incluir una capa intermedia que se encargue del procesamiento de la información). El objetivo final es que en base a una serie de datos introducidos, la red sea capaz de reconocer el patrón completo sin llegar a equivocarse.
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