Machine Learning España #191211

Machine Learning España es el resumen principal de noticias de Machine Learning (Aprendizaje Automático) y Deep Learning (Aprendizaje Profundo) de España.

Los principales desarrollos a nivel mundial en este campo, ya sean nuevas tecnologías, compañías o productos, procesados y simplificados para que lo puedas tener de forma fácil, simple y gratis!

Los ejemplos y tutoriales de Machine Learning permiten que los nuevos contenidos, muchas veces de gran complejidad, sean accesibles para una audiencia más amplia. A su vez, las técnicas y algoritmos de Machine Learning, ofrecen los últimos avances en investigación de forma más interesante y simple de comprender. Se incluye, también, ejemplos y técnicas de Python, ya que es uno de los lenguajes más utilizados en este campo.

Este contenido se complementa con información específica para España.

Predecir el riesgo de insuficiencia cardíaca para pacientes con diabetes con la ayuda de Machine Learning

La insuficiencia cardíaca es una complicación potencial importante de la diabetes tipo 2 que ocurre con frecuencia y puede conducir a la muerte o discapacidad. Los resultados de los últimos ensayos revelaron que una nueva clase de medicamentos conocidos como inhibidores de SGLT2 puede ser útil para pacientes con insuficiencia cardíaca. Estas terapias también se pueden usar en pacientes con diabetes para prevenir la insuficiencia cardíaca en primer lugar. Sin embargo, una forma de identificar con precisión qué pacientes con diabetes tienen mayor riesgo de insuficiencia cardíaca sigue siendo difícil. Un nuevo estudio dirigido por investigadores del Hospital Brigham and Women's y UT Southwestern Medical Center revela un nuevo modelo derivado de Machine Learning que puede predecir, con un alto grado de precisión, la insuficiencia cardíaca futura entre pacientes con diabetes. Los hallazgos del equipo se presentan en la reunión científica anual de la Heart Failure Society of America en Filadelfia y se publican simultáneamente en Diabetes Care.

"Esperamos que este puntaje de riesgo pueda ser útil para los médicos en el terreno (médicos de atención primaria, endocrinólogos, nefrólogos y cardiólogos) que atienden a pacientes con diabetes y piensan qué estrategias se pueden usar para ayudarles", dijo el co-primer autor Muthiah Vaduganathan, MD, MPH, cardiólogo en el Brigham.

http://bit.ly/36fridg

 

Uso de Machine Learning y redes neuronales para soluciones espaciales avanzadas

KP Labs, una compañía de NewSpace con sede en Polonia, se especializa en aplicaciones de Machine Learning para la industria espacial y adquisición y procesamiento de imágenes hiperespectrales. La compañía se enfoca en acelerar la exploración espacial mediante el avance de la operación autónoma de naves espaciales y la tecnología robótica. Su producto estrella es la misión satelital Intuition-1. Es un satélite 6U, equipado con un instrumento óptico hiperespectral y un ordenador a bordo "Leopard" que avanzó el procesamiento de datos a través de redes neuronales convolucionales.

Aguas abajo, la compañía se concentra en el uso de imágenes hiperespectrales para fines industriales y agrícolas. Para esta aplicación, ha desarrollado un generador de imágenes ligero e hiperespectral "Zebra".

Hace unos meses, KP Labs firmó un contrato con ACC Clyde Space para la entrega de un autobús satelital y colocar el satélite en órbita terrestre baja. Se espera el lanzamiento de Intuition-1 para 2023. La misión de Intuition-1 es realizar la observación de la Tierra utilizando un instrumento hiperespectral y un procesamiento de datos avanzado basado en redes neuronales profundas (IA) a bordo del satélite.

KP Labs también está involucrado con la Agencia Espacial Europea en proyectos como HYPERNET, que trata sobre la segmentación de imágenes HYPER-espectral usando redes neuronales profundas, y SUPER RESOLUCIÓN - Reconstrucción de súper resolución (SRR) con redes neuronales profundas. El objetivo de las técnicas de SRR es mejorar la calidad y aumentar la resolución de las imágenes mientras se restauran tantos detalles como sea posible de la imagen o imágenes de origen.

http://bit.ly/2DCOQvm

 

Skylum Luminar 4 agrega herramientas de Machine Learning para fotógrafos

Skylum ha anunciado la disponibilidad inmediata de la aplicación de edición de fotos Luminar 4 con tecnología de Inteligencia Artificial para Mac y Windows. Con una interfaz nueva y flujos de trabajo mejorados, la actualización presenta varias herramientas nuevas vinculadas estrechamente a Machine Learning.

Cambiando su enfoque de un enfoque basado en herramientas a uno basado en un propósito, Luminar 4 ha sido diseñado para acortar el proceso de aprendizaje. Al hacerlo, se alienta a los fotógrafos a experimentar de manera más creativa. Entre las nuevas herramientas se encuentran Reemplazo de Cielo con Inteligencia Artificial, Estructura con Inteligencia Artificial, Mejora de Piel con Inteligencia Artificial y Mejora de Porta-retrato.

Con Reemplazo de Cielo con Inteligencia Artificial, Luminar ahora tiene la capacidad de detectar tanto el cielo como los otros objetos en una escena. A partir de ahí, puede ajustar fácilmente la profundidad de campo, el tono, la exposición y el color a voluntad. Mejor aún, los objetos molestos asociados durante mucho tiempo con imágenes del cielo como halos, artefactos y bordes de transiciones se eliminan automáticamente.

Estructura con Inteligencia Artificial se concentra en identificar objetos como personas y edificios, luego agrega detalles y claridad a las caras, la piel y otras superficies. La herramienta está diseñada para ayudar a los fotógrafos a eliminar la necesidad de enmascarar o cepillar los efectos, creando así un producto final más agradable.

Mientras tanto, el acné, las pecas, los lunares y otras imperfecciones de la piel se suavizan con el nuevo Mejora de Piel con Inteligencia Artificial de Luminar 4. Finalmente, con el nuevo Mejora de Porta-retrato, ahora puede resaltar y mejorar la cara de una persona con solo hacer clic en un botón.

http://bit.ly/2DCWsxZ

 
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