{"id":49129,"date":"2025-04-11T13:31:02","date_gmt":"2025-04-11T13:31:02","guid":{"rendered":"https:\/\/vrip.ubiobio.cl\/inicio\/?p=49129"},"modified":"2025-04-11T13:31:02","modified_gmt":"2025-04-11T13:31:02","slug":"fondecyt-ubb-busca-desarrollar-algoritmos-mas-eficientes-en-el-analisis-de-grandes-volumenes-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vrip.ubiobio.cl\/inicio\/noticias\/fondecyt-ubb-busca-desarrollar-algoritmos-mas-eficientes-en-el-analisis-de-grandes-volumenes-de-datos\/","title":{"rendered":"Fondecyt UBB busca desarrollar algoritmos m\u00e1s eficientes en el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos"},"content":{"rendered":"

El acad\u00e9mico del Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n y Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n, Dr. Miguel Romero V\u00e1squez lidera el proyecto Fondecyt de Iniciaci\u00f3n titulado \u201cAlgoritmos eficientes para calcular la distancia de Hausdorff en conjuntos de puntos representados con estructuras de datos compactas\u201d.<\/em><\/p>\n

El Dr. Miguel Romero coment\u00f3 que la iniciativa se desarrollar\u00e1 con la filosof\u00eda de Ciencia Abierta que pretende hacer la ciencia m\u00e1s accesible, eficiente, democr\u00e1tica y transparente, promoviendo el acceso abierto de los productos de investigaci\u00f3n cient\u00edfica, incluidas las publicaciones, los datos, metodolog\u00eda, c\u00f3digo, entre otros, de manera que sean accesibles a todos los niveles de la
\nsociedad, especialmente de aquel conocimiento cient\u00edfico generado con fondos p\u00fablicos.<\/p><\/blockquote><\/div>\n

El Dr. Miguel Romero explic\u00f3 que el objetivo principal del proyecto apunta a \u201ccrear algoritmos r\u00e1pidos y eficientes, tanto secuenciales como paralelos, que permitan comparar conjuntos de puntos usando una medida matem\u00e1tica llamada distancia de Hausdorff. Esta distancia se usa, por ejemplo, para comparar im\u00e1genes m\u00e9dicas o trayectorias de veh\u00edculos. Lo novedoso es que vamos a trabajar con estructuras de datos compactas, que permiten ahorrar espacio sin perder eficiencia, algo muy importante cuando los vol\u00famenes de datos son enormes\u201d, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n

El investigador UBB indic\u00f3 que la investigaci\u00f3n nace del inter\u00e9s por \u201cmejorar c\u00f3mo almacenamos y procesamos grandes vol\u00famenes de datos en campos como la medicina, donde se trabaja con im\u00e1genes complejas, o el transporte, donde se analizan trayectorias GPS. En estos contextos, no basta con guardar los datos: tambi\u00e9n hay que analizarlos r\u00e1pido y sin gastar demasiados recursos. Las estructuras compactas y los algoritmos paralelos ofrecen una oportunidad \u00fanica para lograr eso\u201d, enfatiz\u00f3.<\/p>\n

El Dr. Romero se\u00f1al\u00f3 que, aunque ya existen algoritmos para calcular la distancia de Hausdorff, \u201cmuy pocos est\u00e1n dise\u00f1ados para funcionar directamente sobre estructuras compactas, y casi ninguno aprovecha el potencial del c\u00f3mputo paralelo con procesadores modernos o GPUs. Este proyecto viene a llenar ese vac\u00edo. Mejorar estos algoritmos significa que distintas disciplinas \u2014como la inform\u00e1tica m\u00e9dica o el an\u00e1lisis geoespacial\u2014 podr\u00e1n procesar m\u00e1s datos, m\u00e1s r\u00e1pido y con menos recursos, lo que es clave para enfrentar desaf\u00edos actuales\u201d, asever\u00f3.<\/p>\n

Un ejemplo: la inform\u00e1tica m\u00e9dica<\/strong>
\n<\/strong><\/p>\n

El Dr. Miguel Romero explic\u00f3 que, por ejemplo, en la inform\u00e1tica m\u00e9dica es posible comparar im\u00e1genes para realizar un diagn\u00f3stico, tal como sucede hoy en la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer. \u201cSupongamos que un dermat\u00f3logo tienes una base de datos de im\u00e1genes m\u00e9dicas de lunar y quiere encontrar cu\u00e1l se parece m\u00e1s a una imagen espec\u00edfica como un tipo de c\u00e1ncer. Puede hacerlo mediante m\u00e9todos tradicionales o usando t\u00e9cnicas de machine learning. En este \u00faltimo caso, un algoritmo de inteligencia artificial puede indicar, con cierta probabilidad, si esa imagen corresponde o no a un caso de c\u00e1ncer. Esa probabilidad depende de c\u00f3mo fue entrenado el modelo, su precisi\u00f3n, etc. y esa tecnolog\u00eda ya se est\u00e1 utilizando actualmente\u201d.<\/p>\n

En esa l\u00ednea el investigador UBB coment\u00f3 que, para entrenar estos modelos, es necesario validar los resultados, etiquetar conjuntos de datos, y ah\u00ed es donde se emplea la distancia de Hausdorff, una medida que permite evaluar cu\u00e1n similares son dos im\u00e1genes al comparar conjuntos de puntos que representan sus caracter\u00edsticas.<\/p>\n

\u201cLa distancia de Hausdorff entrega un valor num\u00e9rico que se interpreta como la \u00abdistancia\u00bb entre dos conjuntos dentro de un espacio m\u00e9trico (no necesariamente espacial en el sentido f\u00edsico, pero con propiedades similares a los espacios geom\u00e9tricos). As\u00ed, podemos imaginar que un conjunto de puntos representa una ubicaci\u00f3n en ese espacio, y otro conjunto representa otra. Al calcular la distancia entre ellos, obtenemos una idea de qu\u00e9 tan cercanos o similares son. Los conjuntos con menor distancia son m\u00e1s parecidos; los que est\u00e1n m\u00e1s lejos, son m\u00e1s diferentes. Esta m\u00e9trica permite ordenar las im\u00e1genes de acuerdo con su similitud\u201d, ilustr\u00f3.<\/p>\n

El Dr. Romero se\u00f1al\u00f3 que el problema surge cuando hay que buscar o contrastar entre un n\u00famero muy grande de im\u00e1genes. \u201cSi son cinco, es f\u00e1cil, incluso una persona podr\u00eda hacerlo. Pero cuando se trata de millones de im\u00e1genes, una b\u00fasqueda manual ya no es viable. Por eso, mientras m\u00e1s r\u00e1pido y eficiente sea este proceso, m\u00e1s \u00e1gil ser\u00e1 la respuesta que se puede ofrecer en un entorno m\u00e9dico o cl\u00ednico\u201d, indic\u00f3.<\/p>\n

\u201cAl final del proyecto esperamos obtener una serie de algoritmos eficientes y validados, capaces de comparar grandes vol\u00famenes de datos usando esta m\u00e9trica. Tambi\u00e9n esperamos publicar estos resultados en revistas y congresos internacionales, y poner a disposici\u00f3n del p\u00fablico los c\u00f3digos desarrollados. Adem\u00e1s, este proyecto servir\u00e1 como base para formar estudiantes de pregrado y postgrado, generando tesis y experiencia en investigaci\u00f3n de alto nivel\u201d, asegur\u00f3.<\/p>\n

Almacenamiento y procesamiento<\/strong>
\n<\/strong>El Dr. Romero se\u00f1al\u00f3 que tambi\u00e9n se pretende abordar conjuntamente los desaf\u00edos del almacenamiento y del procesamiento en un algoritmo y una estructura de datos. Sin embargo, almacenar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n de forma eficiente tiene un alto costo.<\/p>\n

\u201cUna soluci\u00f3n cl\u00e1sica ha sido la compresi\u00f3n. En el caso de las im\u00e1genes, por ejemplo, se utilizan formatos comprimidos como bmp. En t\u00e9rminos generales, la compresi\u00f3n cl\u00e1sica consiste en reducir el volumen de los datos, como si se intentara \u201cmeter\u201d la informaci\u00f3n dentro de un c\u00edrculo m\u00e1s peque\u00f1o. El problema con este enfoque es que, para poder usar los datos, primero es necesario descomprimirlos, lo cual implica un costo computacional adicional\u201d.<\/p>\n

Frente a esto, explic\u00f3 el Dr. Romero, surgen las estructuras de datos compactas. \u201cEstas estructuras buscan, de cierta manera, lograr el mismo efecto que la compresi\u00f3n tradicional \u2014es decir, ahorrar espacio\u2014 pero con una gran ventaja: permiten hacer consultas directamente sobre los datos compactados, sin necesidad de descomprimir toda la estructura. Esto permite alcanzar eficiencias similares a las estructuras tradicionales no compactas, y en algunos casos, incluso un costo computacional menor\u201d, asegur\u00f3.<\/p>\n

Esta ventaja se vuelve especialmente relevante en el contexto actual, donde muchos servicios de c\u00f3mputo son tercerizados (por ejemplo, en la nube), y los proveedores cobran tanto por uso de memoria como por tiempo de c\u00f3mputo. \u201cEs decir, si utilizas m\u00e1s memoria, pagas m\u00e1s; si consumes m\u00e1s tiempo de c\u00f3mputo, tambi\u00e9n pagas m\u00e1s. Por lo tanto, si se puede ahorrar espacio y reducir el tiempo de c\u00f3mputo, el ahorro econ\u00f3mico puede ser significativo\u201d, indic\u00f3.<\/p>\n

\u00abEl Dr. Miguel Romero coment\u00f3 que la iniciativa se desarrollar\u00e1 con la filosof\u00eda de Ciencia Abierta que pretende hacer la ciencia m\u00e1s accesible, eficiente, democr\u00e1tica y transparente, promoviendo el acceso abierto de los productos de investigaci\u00f3n cient\u00edfica, incluidas las publicaciones, los datos, metodolog\u00eda, c\u00f3digo, entre otros, de manera que sean accesibles a todos los niveles de la
\nsociedad, especialmente de aquel conocimiento cient\u00edfico generado con fondos p\u00fablicos\u201d.<\/p>\n

El acad\u00e9mico Miguel Romero es Doctor en Computaci\u00f3n (Universidade da Coru\u00f1a, Espa\u00f1a), M\u00e1ster en Tecnolog\u00edas Inform\u00e1ticas Avanzadas (Universidad de Castila-La Mancha, Espa\u00f1a) y Mag\u00edster en Ciencias de la Computaci\u00f3n (Universidad de Concepci\u00f3n, Chile). Sus l\u00edneas de investigaci\u00f3n se refieren a Algoritmos y estructuras de datos, cl\u00e1sicas y compactas; Bases de datos, bases de datos espaciales, bases de datos espacio temporales; e Indexaci\u00f3n de puntos m\u00f3viles y trayectorias.<\/p>\n

Fuente: UBB<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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