El Gobierno de EEUU premia a la Universidad del País Vasco por su inteligencia artificial sobre el Covid-19

Un sistema de inteligencia artificial desarrollado por investigadores de la UPV-EHU ha sido galardonado en una competición estadounidense por ser uno de los mejores para buscar respuestas a cuestiones sobre el Covid-19 entre unos 60.0000 artículos científicos existentes en el mundo.

El grupo Ixa del centro Hitz ha sido incluido entre los 10 premiados de la primera fase del Covid-19 Open Research Dataset Challenge que, promovido por el Gobierno de EEUU, ha organizado varias universidades, institutos y organizaciones de este país como Allen Institute for AI, Chan Zuckerberg Initiative, Georgetown University, Microsoft Research, National Institutes of Health y Office of Science and Technology Policy de la Casa Blanca, según ha informado la universidad pública vasca en un comunicado.

Los investigadores predoctorales Jon Ander Campos y Arantxa Otegi y los profesores Eneko Agirre y Aitor Soroa han participado en el desarrollo del sistema galardonado, que trabaja sobre la base de unos 60.000 artículos puestos disposición de la comunidad internacional en torno al SARS-CoV-2 (COVID-19) y otros coronavirus.

El sistema creado por el grupo vasco es útil para encontrar respuestas a preguntas vinculadas por ejemplo a la historia del coronavirus, la transmisión y diagnóstico del virus, las medidas de prevención en el contacto entre personas y animales o las lecciones de estudios epidemiológicos previos.

El trabajo usa los recientes avances en inteligencia artificial para procesamiento del lenguaje natural y, según sus autores, demuestra su importancia a la hora de "hacer frente a la gran cantidad de información que se genera de forma constante".

De hecho, aseguran que actualmente el ritmo de publicación de artículos científicos sobre coronavirus ronda los 100 diarios, lo que "sobrepasa la capacidad de lectura de los científicos".

El sistema premiado fue implementado "en apenas un mes" y utiliza tecnologías que permiten "entrenar redes neuronales" para que "respondan a preguntas planteadas en lenguaje natural y busquen las posibles respuestas en grandes cantidades de documentos", han concluido.