Automatització de processos mèdics i millora de l’eficiència en la gestió; els projectes premiats en el primer Concurs UPC d’IA

La irrupció de la intel·ligència artificial (IA) ha significat una acceleració de molts processos tecnològics, que ha permès avançar en l’automatització de processos complexos, l’anàlisi de grans volums de dades i el desenvolupament d’eines que tenen un impacte directe en la salut i la vida de les persones. Amb l’objectiu de potenciar l’adopció de la IA en els àmbits de coneixement de la Universitat –l’arquitectura, l’enginyeria, les ciències i la tecnologia– es va convocar el primer Concurs UPC d’IA, que ha premiat projectes que han utilitzat aquesta eina per millorar la qualitat de vida de les persones o per respondre reptes empresarials. El Fractus-UPC Deep Tech Hub va plantejar un d'aquests reptes empresarials, relacionat amb l'anàlisi de patents, per avaluar com la IA podria contribuir a detectar si una invenció és realment nova o bé si hi ha textos científica previs, una eina que suposaria un avenç dins del sector de la propietat.

Aquest concurs obrirà en breu una nova edició, que comptarà també amb el patrocini de Fractus a través del Fractus-UPC Deep Tech Hub.

La IA aplicada a la salut, la més guardonada

En total, s’han lliurat una quinzena de premis dividits en dues categories: millor projecte a escala global de la UPC, en modalitat individual i col·laborativa, a iniciatives dedicades majoritàriament a la IA aplicada a la salut, i millor projecte del centre docent, també en les dues modalitats.

El Premi al millor projecte individual global de la UPC, dotat amb 1.500 euros, ha estat per a Rocío del Carmen Ávalos, de l’Escola d’Enginyeria de Barcelona Est (EEBE), que ha abordat l’automatització de la localització de punts de contacte dels elèctrodes intracranials, un procés fonamental per a la planificació quirúrgica de pacients amb epilèpsia. Mitjançant el desenvolupament d’un mòdul d’IA integrat a la plataforma de processament i anàlisi d’imatges mèdiques 3D Slicer, s’ha reduït el temps d’aquest procediment de quatre hores per pacient a 30 minuts. 

En la mateixa categoria, l’estudiant Miquel López, de la Facultat d’Informàtica de Barcelona (FIB) ha rebut un accèssit, dotat amb 500 euros. López ha desenvolupat un model fundacional basat en transformadors de visió per a imatges de ressonància magnètica cerebral que ha estat entrenat amb el conjunt de dades de gran escala BrainATLAS i l’eina FreeSurfer. El model ha demostrat un bon rendiment tant en els mètodes base com en els escenaris amb pocs exemples i tasques complexes, fet que el fa robust i versàtil per a la ressonància magnètica cerebral, amb una gran aplicabilitat clínica. 

El Premi al millor projecte col·laboratiu global de la UPC, dotat amb 3.000 euros, ha estat per les estudiants de la FIB Martina Massana i Maria Sans, pel desenvolupament d’un sistema d’IA dissenyat per predir la presència de bacteris al torrent sanguini en pacients amb càncer hematològic i neutroprènia, una deficiència d’un tipus de glòbuls blancs essencials per combatre infeccions bacterianes. La predicció permet prendre decisions clíniques primerenques i atendre el pacient abans que les infeccions puguin resultar crítiques. 

En el sector de la construcció, l’equip d’estudiants format per Aleix Cases i Martí Warda, de l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria de Camins, Canals i Ports de Barcelona (ETSECCPB) han obtingut l’accèssit d’aquesta categoria, dotat amb 1.500 euros, per Brinkr, un programari amb IA que automatitza i centralitza les tasques d’administració d’empreses. L’eina es connecta al correu electrònic i a una carpeta on s’introdueix la documentació i la intel·ligència artificial gestiona les comandes i les factures, enviant alertes quan falta algun document o els pressupostos no quadren.

Els quatre projectes han estat guardonats també amb els premis de les seves respectives modalitats en la categoria de millor projecte dels seus respectius centres docents. 

Premis dels centres docents

A banda dels guanyadors a escala global de la UPC, alguns centres docents de la Universitat han premiat també un projecte individual i un de col·lectiu. 

Els premiats de cada centre en la categoria individual, dotats amb 500 euros cadascun, han estat:

• Mauro Filomeno, del Centre de Formació Interdisciplinària Superior (CFIS), pel projecte ‘Online Preference Optimization for Diffusion Models with Classifier-Free Exploration’
• Jan Sherzad, de l’Escola d’Enginyeria Agroalimentària i de Biosistemes de Barcelona (EEABB), pel projecte ‘ALGE.AI’
• Rocío del Carmen Ávalos, de l’EEBE
• Marc Rubí, de l’Escola d’Enginyeria de Telecomunicació i Aeroespacial de Castelldefels (EETAC), pel projecte ‘Mecalux Pallet Detection’
• Víctor Pacheco, de l’Escola Politècnica Superior d’Edificació de Barcelona (EPSEB), pel projecte ‘Evaluación de métodos de segmentación automatizada en ortofotografías del puerto de Barcelona’
• Tomás Sesma, de l’Escola Superior d’Enginyeries Industrial, Aeroespacial i Audiovisual de Terrassa (ESEIAAT), pel projecte ‘Arquitectura y Desarrollo de Asistentes Conversacionales Inteligentes en entornos específicos. Implementación del backend para el caso de uso: Aeropuerto de Atlanta’
• Beiging Zhu Lin, de l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Industrial de Barcelona (ETSEIB), pel projecte ‘Efficiency Assessment of Hydropower Units by means of Artificial Intelligence’
• Gerard Comas, de l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria de Telecomunicació de Barcelona (ETSETB),  pel projecte ‘Unsupervised anomaly detection in medical imaging: Brain tumour segmentation in MRI’
• Miquel López, de la FIB
• Josep Pujolà, de la Facultat de Nàutica de Barcelona (FNB), pel projecte ‘Smart-Port-AI’

En la categoria de projecte col·lectiu, els premis per cada centre docent, dotats també amb 500 euros cadascun, han estat per:

• Damià Bosch, Joel Montemayor i Daniel Vivas, de l’EEABB, pel projecte ‘REG.AI’
• S.M. Rakib Hasan i Md Sakib UI Rahman Sourove, de l’EETAC, pel projecte ‘TourismBalance: AI-Driven Sustainable Tourism Management’
• Oriol Escudero i Biel Puig, de l’ESEIAAT, pel projecte ‘SmartLogix: Plataforma de Manteniment Predictiu per a  Transelevadors i Transportadors – Intel·ligència Artificial al Servei de la Intralogística’
• Aleix Cases i Marti Warda, de l’ETSECCPB
• Martina Massana i Maria Sans, de la FIB