Las redes neuronales se han usado desde hace ya tiempo para toda clase de tareas. En donde parecen mejores es en encontrar patrones que reflejen ciertas situaciones comunes, cosa que los seres humanos hacemos muchas veces de forma automática.
Por ello, con la pandemia que ahora se vive a nivel mundial, más de un investigador ha puesto a trabajar a las redes neuronales, en busca de soluciones de Inteligencia Artificial. En este caso bien podrían ser usadas para detectar casos de contaminación por covid19.
COVID-Net es una red neuronal convolucional, un tipo de inteligencia artificial que es particularmente buena en reconocer imágenes. Este desarrollo es de Linda Wang y Alexander Wong, ambos de la Universidad de Waterloo asociados con la empresa de IA DarwinAI, en Canadá.
La red neuronal en este caso se entrenó para identificar rastros de COVID-19 en placas de rayos X, usando para ello 5941 imágenes, tomadas estas de 2839 pacientes, con varias condiciones en sus pulmones, incluyendo infecciones baterianas, infecciones no asociadas al covid129, etcétera.
Software libre con datos abiertos
La red neuronal es de código abierto e incluso el conjunto de datos usado para entrenarla está disponible. Se busca así que cualquier investigador que la use quizás encuentre alguna manera de afinarla o mejorarla para resolver el problema o al menos, hacerla más eficiente.
Es interesante hacer notar que aunque COVID-Net no ha demostrado aún su utilidad, sigue los pasos de otras historias exitosas, como la de ImageNet, que ha permitido notables avances en la visión por computadora …