Por Matías Alonso
¿Cómo saber si la picadura de un escorpión es peligrosa? La tesis doctoral de Francisco Giambelluca trata de responder a esa pregunta, que suele ser urgente sobre todo tras una picadura, mediante el uso de algoritmos de procesamiento de imágenes. El trabajo de Giambelluca partió del análisis de miles de fotos de escorpiones y de otros tipos de arácnidos para generar un algoritmo que permite ayudar a diferenciar las especies de escorpiones.
En la zona del Gran La Plata hay dos géneros de escorpiones que pueden encontrarse, los Tityus y los Bothriurus bonariensis. Los primeros habitan zonas urbanas y su picadora puede ser mortal, mientras que los segundos son más comunes en espacios rurales y no son peligrosos. Para las personas no especializadas es difícil diferenciarlos y así saber sobre su peligrosidad, además de cómo actuar en caso de una picadura. Entre los Tityus, las especies que presentan especial riesgo sanitario para las personas son las trivittatus, carrilloi y confluens.
El trabajo de Giambelluca, doctorando en Ingeniería, fue desarrollado en el Grupo de Control Aplicado (GCA) del Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales LEICI (CIC-CONICET-UNLP).
Para “entrenar” al algoritmo se utilizaron técnicas de deep learning, en las que se utilizaron unas 1.500 imágenes que había en la base de datos del Centro de Estudios Parasitológicos y de Vectores del CONICET. Además, durante la cuarentena, los investigadores recolectaron ejemplares muertos de escorpiones, con los que sumaron unas 500 fotos a la base.
En el trabajo se utilizan técnicas de “data augmentation”, mediante las cuales se modificaron las imágenes mediante inserción de ruido, desenfocado y cambios de encuadre, para que el algoritmo pueda reconocer a los escorpiones con imágenes más parecidas a las que podrían obtenerse en situaciones reales, como cuando una persona saca una foto con su celular a un arácnido que acaba de encontrar.
“También recurrimos a técnicas de ‘transfer learning’, que sirven para trasmitir el conocimiento de un modelo previamente entrenado para otra cosa y utilizarlo para entrenar más rápido a nuestro modelo. Se trata de software que se usa para clasificar perros, aviones o autos, por ejemplo. Eso nos permitió ahorrarnos mucho cómputo para acelerar el entrenamiento y tener resultados muy buenos”, explicó a TSS Francisco Giambelluca.
El grupo del GCA creó dos aplicaciones (que todavía no son públicas): una de detección de forma, llamada “Detecta escorpión”, y otra que, a partir de la imagen, procesada en tiempo real mediante el celular, identifica el género y su peligrosidad, denominada “¿Peligroso?”. El sistema se hizo pensando en el área del Gran La Plata, aunque géneros como el Tityus están presentes en muchas partes del país. El sistema fue pensado originalmente para ser utilizado en alarmas de edificios públicos y privados, aunque posteriormente se pensó en la utilidad de las aplicaciones para ser utilizadas en servicios de emergencia.
Otra técnica que encontraron que hace muy diferenciables a los escorpiones peligrosos es su brillo cuando son expuestos a luz ultravioleta (UV). El sistema se probó en la cocina de un jardín de infantes en La Plata, aunque la dificultad que presenta es que la luz ultravioleta no puede ser usada cuando hay personas presentes sin protección, ya que representa un riesgo para la salud.
“Lo empezamos a implementar en el jardín de infantes del Ministerio de Infraestructura de la Provincia de Buenos Aires cuando ya no había chicos, pero con la cuarentena quedaron truncos los ensayos. Estoy buscando la forma de que otros puedan apoderarse de lo que estamos generando. Tengo una patente en trámite pero no pienso lucrar con esto”, le dijo a TSS Giambelluca, quien también trabaja en la Facultad de Ingeniería de la UNLP como ayudante diplomado en cátedra del Área Digital y es profesional asistente del CONICET en el Instituto de Investigaciones Fisicoquímicas Teóricas y Aplicadas (INIFTA).
Fuente: unsam.edu.ar
