Las becas AI.Humanity de Emory + Georgia Tech aceleran la investigación para mejorar la sociedad y la calidad de vida de las personas – SaportaReport

La Universidad de Emory y el Instituto de Tecnología de Georgia han anunciado los destinatarios de $100,000 en fondos iniciales como parte de su programa conjunto AI.Humanity Seed Grant.

El programa AI.Humanity Seed Grant es una continuación de una asociación existente entre las dos universidades formadas a través de Emory. Colisiones constructivasprogramación a principios de este año. Los beneficiarios utilizan los fondos para fomentar nuevas colaboraciones de investigación y ampliar las asociaciones existentes para utilizar la inteligencia artificial (IA) para mejorar la sociedad y la calidad de vida de las personas. Los proyectos pueden incluir investigaciones que incluyan, entre otras cosas, aspectos éticos y sociales, justicia social, disparidades en la salud o sesgo de datos de IA.

Las propuestas ganadoras fueron elegidas entre más de una docena de propuestas de dos universidades. Los destinatarios de las subvenciones iniciales de AI.Humanity son:

marcela benitez (Universidad de Emory, Facultad de Artes y Ciencias de Emory, Departamento de Antropología) y jacob abernethy (Georgia Tech, School of Computer Science) por su propuesta “AI Forest: Cognition in the Wild”.

Marcela Benítez (izquierda) y Jacob Abernethy

En el estudio propuesto, Benítez y Abernethy planean desarrollar e implementar estaciones de prueba “inteligentes” para la evaluación cognitiva a largo plazo y el monitoreo de monos capuchinos salvajes en la Reserva Forestal de Taboga en Costa Rica. Estas estaciones de prueba se basan en inteligencia artificial y aprendizaje automático profundo para identificar y rastrear monos salvajes en tiempo real, lo que permite una evaluación conductual y pruebas cognitivas específicas.

Las estaciones también ofrecen un nuevo método para el seguimiento a largo plazo de las capacidades cognitivas de los animales salvajes. Al hacerlo, el equipo logra un control sin precedentes sobre un entorno salvaje, brindando oportunidades para una variedad de estudios que vinculan el rendimiento cognitivo con el comportamiento natural y, en última instancia, con el estado físico general.

Lanza Waller (Universidad de Emory, Escuela Rollins de Salud Pública, Departamento de Bioestadística y Bioinformática) y Juan Taylor (Georgia Tech, Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental) por su propuesta titulada “Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para mejorar los modelos epidemiológicos que dan cuenta de las redes de infraestructura urbana, el cambio de comportamiento humano y las intervenciones de políticas”. Su proyecto analiza las enfermedades infecciosas emergentes que pueden ser peligrosas y requieren una acción rápida de salud pública, pero que pueden ser difíciles de modelar, especialmente en las primeras etapas de un posible gran brote.

Lance Waller (izquierda) y John Taylor

De particular interés para la investigación propuesta por el grupo son las características de las redes de infraestructura urbana (por ejemplo, redes de transporte) que aumentan la densidad y cambian el orden y la estructura de las redes de contacto, a menudo acelerando la propagación local de enfermedades en caso de una enfermedad infecciosa generalizada.

El equipo propone ampliar los modelos epidemiológicos para abordar el papel complejo de las diferencias locales en las redes de contacto y la naturaleza dinámica de las redes de interacción humano-humano y humano-infraestructura en la configuración de la transmisión de enfermedades, los cambios en el comportamiento humano y las intervenciones políticas en las áreas metropolitanas.

El objetivo del proyecto es producir resultados más precisos que los modelos de mezcla homogénea y seguir siendo computacionalmente utilizable para guiar decisiones políticas rápidas.

Marcos Schechter (Universidad de Emory, Facultad de Medicina, Departamento de Medicina) y rosa arriaga (Georgia Tech, School of Interactive Computing) por su propuesta titulada “Sistema de detección computacional de úlceras diabéticas (DUCSS).

Marcos Schechter (izquierda) y Rosa Arriaga

Schechter y Arriaga codirigen un equipo de investigadores mientras exploran enfoques computacionales para detectar cambios en las úlceras del pie diabético utilizando modelos que analizan e interpretan datos heterogéneos y proporcionan interfaces basadas en IA que conectan a pacientes y médicos.

El sistema de reconocimiento computacional centrado en el ser humano propuesto por el grupo cubre las brechas actuales y cumple con el desafío clínico de automatizar la detección y el control de heridas mediante la caracterización de la gravedad y la progresión de la herida y la predicción de la cicatrización y la recurrencia de la misma. Además, el equipo se enfoca en comunidades marginadas y minoritarias para avanzar en tecnologías para reducir las disparidades.

La propuesta piloto inscribirá a personas de comunidades desatendidas en el Grady Memorial Hospital, un hospital público donde más de 250 personas son hospitalizadas por úlceras del pie diabético cada año.

Deborah Bruner, vicepresidenta de investigación de Emory, comparte sus pensamientos sobre la colaboración continua.

“Estos equipos están trabajando juntos para revolucionar la IA y promover la equidad y mejorar la calidad general de la vida humana”, dice Bruner. “Este es un momento emocionante para los departamentos de investigación de Emory y Georgia Tech. Felicitaciones a cada uno de los equipos ganadores”.

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