Palma de Mallorca, 21 de noviembre de 2019.- La sanidad y las energías renovables han sido los dos temas que han destacado este 2019 en la cuarta edición de los premios TalentTIC celebrados en la Universidad de las Islas Baleares. Esta iniciativa, impulsada por Informática El Corte Inglés y la UIB, está dirigida a premiar los mejores trabajos de fin de grado o máster de alumnos de la UIB, y reconoce el talento en la aplicación de innovación TIC, en cualquier rama impartida en la universidad. De los 27 trabajos preseleccionados, el jurado ha elegido cinco finalistas, para conceder tres accésits, un segundo y un primer premio.
El vicerrector de Innovación la UIB, Jordi Llabrés, y el director regional de IECISA, Antonio Carmona, inauguraron el acto de entrega de estos galardones, en el que Joaquín Ferrer, de canales digitales y automatización de IECISA, habló de la revolución de la automatización y robotización. “Las labores tradicionalmente desempeñadas por personas son cada vez más complementadas, explicó Joaquín Ferrer, o incluso reemplazadas por técnicas automáticas, lo que tiene un impacto cada vez más fuerte en nuestra sociedad, desde la sustitución de tareas manuales hasta la utilización más intensiva de la Inteligencia Artificial”. Después de la conferencia, Ramón Roca, director general de Modernización y Administración Digital del Gobierno de las Islas Baleares; Llorenç Pou, director general de Modelo Económico y Empleo del Gobierno de las Islas Baleares; Josep Lluís Pons, director general de Política Universitaria e Investigación del Gobierno de las Islas Baleares; Nuria Riera, la directora general de Innovación del Gobierno de las Islas Baleares; Isabel Montserrat, profesora del área de Derecho Penal y experta en TIC; y Miguel Ángel González, representante en el extranjero de Appian Ibérica, participaron en una interesante mesa redonda sobre el tema.
Entrega de premios
Los premios han sido entregados por el Dr. Llorenç Huguet Rotger, rector de la UIB, y por Julio Sánchez, director de Recursos Humanos de IECISA. El reconocimiento: un diploma acreditativo, un cheque (de 1.000 € en el caso del primero, 500 € para el segundo) y la divulgación de su trabajo en un reportaje de prensa especializada.
El primero, por su proyecto Viabilidad y seguridad para el seguimiento por smartphone de complicaciones postquirúrgicas en cirugía abdominal lo ha recibido Marc Munar Covas, estudiante de grado en Matemáticas.
Sergio Bosch Vega, estudiante de grado en Ingeniería Informática, ha recibido el segundo premio con su proyecto Sistema de intercambio de excedente de electricidad basado en Blockchain para comunidades de vecinos.
En la ceremonia celebrada en el campus universitario se han otorgado también los tres accésit a José Moscardó Sáez, estudiante de máster en Ingeniería Agrónoma, por Hardware de código abierto para la producción y la investigación agraria; Rubén Tobar Nicolau, grado en Ingeniería Informática, por Redes neuronales generativas antagónicas; y Laia Riera Negre, grado en Psicología, por Efectos de la realidad virtual y los tonos biaurales sobre el dolor crónico en niños y jóvenes con enfermedades reumáticas.
Los criterios de selección se han planteado en base a la originalidad, innovación IT, interés social, mejora medioambiental o aplicabilidad, tanto en el contexto balear como en cualquier otro, nacional o internacional.
Información sobre los proyectos
Primer premio:
Viabilidad y seguridad para el seguimiento por smartphone de complicaciones postquirúrgicas en cirugía abdominal
Los pacientes sometidos a operaciones abdominales deben realizar un seguimiento postoperatorio durante largos períodos de tiempo después de la cirugía. Dicho seguimiento se realiza a través de consultas presenciales ante el especialista, las cuales tienen un coste económico y, sobre todo, afectan en la calidad de vida de los pacientes, ya que muchas de las consultas son innecesarias y someten a los pacientes a traslados al centro sanitario que se pueden evitar. Con la aparición de las nuevas tecnologías se puede simplificar el seguimiento de los pacientes, y parece razonable proponer una aplicación de teléfono inteligente que permita complementar la opinión del especialista. Partiendo de una imagen de la herida, se pueden detectar algunas de las posibles complicaciones, entre las que se destaca la infección. En este trabajo el objetivo principal es detectar la presencia de infección a través del análisis del color; ahora bien, en la imagen de la herida aparecen grapas para mantener la herida cerrada, causado una distorsión general de las propiedades de la imagen.
Para el diseño e implementación de la aplicación de teléfono inteligente, se ha partido de un conjunto de imágenes facilitadas por el servicio de cirugía del Hospital Universitario de Son Espases, clasificadas por los especialistas como con o sin infección. Para facilitar el análisis, cada imagen se ha dividido en diferentes sub-imágenes de menor tamaño, clasificadas según si contienen o no herida para poder centrar el estudio en las características locales. La inspección de estas sub-imágenes (regiones), y el estudio de la distorsión que provocan las grapas, ha permitido definir tres medidas que representan las amplitudes de los histogramas de diferentes canales, entrenando con esta información una SVM como algoritmo de aprendizaje supervisado, permitiendo generar un modelo que clasifique si una región contiene herida o no. De las regiones que sí contengan herida se aplicará el algoritmo de detección de posición de grapas, que proporcionará una máscara binaria, donde en blanco se encuentra la posición de cada grapa presente en la herida. Se han propuesto tres métodos diferentes; los dos primeros, basados en la morfología matemática borrosa para imágenes en niveles de gris y, el tercero, basado en el concepto de gradiente de una imagen. Con la máscara obtenida, aplicando un algoritmo de repintado se eliminarán las grapas de la imagen. A continuación, segmentando el espectro del canal H del espacio de color HSV, y considerando cada etiqueta de color como un conjunto borroso, se podrá determinar el nivel de infección como la proporción de píxeles marcados como rojos. Finalmente, poder validar que los algoritmos desarrollados previamente pueden ser viables para su uso a la telemedicina se ha llevado a cabo la implementación de una aplicación móvil en la que, a partir de una imagen tomada con la cámara del dispositivo, se pueda determinar el grado de infección siguiendo los métodos propuestos.
Finalmente, se proporcionan a continuación para los diferentes algoritmos diseñados, algunos detalles sobre los resultados obtenidos. En primer lugar, el entrenamiento de la SVM ha ofrecido unos resultados correctos, llegando a valores de F-medida de 0.97 y siempre superior a 0.95, hecho que indica que la clasificación realizada comete un error muy bajo. En segundo lugar, en los algoritmos de detección de grapas propuesto, se destaca que el primer método basado en la dilatación borrosa no ofrece buenos resultados ya que no detecta todas las grapas y, en las que sí detecta, no cubre completamente su superficie. El segundo método toma como base los resultados del primero, introduciendo una mejora utilizando un nuevo parámetro, obteniendo una detección más correcta de la grapa aunque, por su construcción, sigue sin conseguir detectarlas todas. Para resolver los problemas que aparecen con los métodos que usan la dilatación borrosa, se ga propuesto un tercer método basado en gradientes, con el que sí se consigue realizar una detección completa de prácticamente todas las grapas. Con la máscara generada por el método de gradiente, se aplica un método de repintado (in painting) para poder eliminar la presencia de las grapas. Se ha de resaltar que, al aplicar el método de segmentación de color basado en conjuntos borrosos, y puesto que no se dispone de una imagen de referencia para poder validar, se observa como la proporción de regiones rojas en las imágenes clasificadas por los especialistas con infección es superior a las imágenes clasificadas sin infección. En la aplicación para teléfono inteligente se ha fijado inicialmente una tasa del 40% de píxeles rojos para concertar una consulta de revisión con el especialista.
Segundo premio:
Sistema de intercambio de excedente de electricidad basado en Blockchain para comunidades de vecinos
El calentamiento global es uno de los mayores problemas del cambio climático. En la Conferencia de París sobre el Clima, celebrada en 2015, 195 países firmaron un acuerdo para establecer un plan que limitase el calentamiento global por debajo de los 2ºC, de los 4.5 que están previstos si no se actúa. La principal causa del calentamiento global es la quema de combustibles fósiles para producir energía, de entre los que los edificios corresponden a un 40% del total de energía consumida en el mundo.
Reducir las emisiones, que es uno de los puntos principales de los acuerdos de París, y usar energías renovables, recursos limpios y de renovación natural, son las dos soluciones principales para luchar contra el cambio climático.
El aumento de las energías renovables ha abierto una ventana al autoconsumo. El autoconsumo ayudaría a reducir las emisiones de CO2, y, si cada edificio tuviera sus placas solares, también podría permitir una mayor eficiencia energética y un mayor control sobre el consumo, ya que se podría escoger en qué condiciones y en qué momento consumir la energía generada.
El reciente cambio de normativa de autoconsumo en España, provocado con la derogación del llamado “impuesto al sol”, ha abierto una enorme posibilidad para que los auto consumidores puedan aprovechar sus excedentes de energía, en el caso que no consuman todo lo que producen. La única limitación es que deben estar en el mismo transformador, como una misma comunidad de vecinos.
Este trabajo quiere proponer una solución para ese excedente de energía de los auto consumidores; un mercado energético entre los mismos vecinos. Nuestra propuesta de un mercado energético crearía la oportunidad de que los vecinos productores vendan, de una manera muy sencilla, esos excedentes directamente a otros miembros de su misma comunidad, con precios más asequibles, con lo que ganarían ambas partes.