POGO Workshop on Machine Learning and Artificial Inteligence in Biological Oceanographic Observations

24 de mayo de 2019


Asistentes y organizadores del POGO Workshop on Machine Learning and Artificial Inteligence

Durante los días 20 al 22 de mayo de 2019, se celebró en la ciudad de Ostende (Bélgica), el taller “POGO Workshop on Machine Learning and Artificial Intelligence” organizado por el Grupo de Trabajo de Observaciones Biológicas de POGO (Asociación Mundial para la Observación del Océano Global) en el Instituto de Ciencias Marinas de Flandes, VLIZ. El taller estuvo enfocado al aprendizaje y aplicación de las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) en tres áreas de estudio del medio marino, análisis de imagen, acústica y genómica.

En el taller participaron representantes de multitud de países e instituciones a nivel mundial. Entre ellos, se encontraban Soluna Salles y Nerea Valcárcel del Laboratorio de Plancton.

Durante la primera jornada se realizó una presentación general del curso tras la que los participantes se dividieron según el área de estudio elegida para dar comienzo a la primera sesión en los diferentes grupos de trabajo. 

En el caso del área de genómica, la sesión consistió en la práctica de entrenamiento y validación cruzada de un clasificador basado en el modelo Random Forest. La práctica se realizó en la plataforma online Amazon Web Services empleando el lenguaje R. La primera parte del segundo día consistió en la aplicación Traitar con un modelo de máquinas soportadas por vectores (SVM de sus siglas en inglés), para predecir actividad enzimática en base a metagenomas bacterianos. Al final de la sesión se hizo una práctica con datos aportados por cada participante. El último día consistió en una puesta en común en cada uno de los grupos.

Participantes del IEO en el taller. De dcha a izda, Alma Hernández de Rojas
del C. O. Gijón, Soluna Salles y Nerea Valcárcel del C. O. Málaga
En el caso del área de imágenes una vez que todos los participantes se hubieron presentado y realizado una introducción sobre el trabajo que realizan y cuáles eran sus aspiraciones en el taller, comenzaron los tutoriales prácticos guiados por los profesores. Se trabajó en 8 módulos diferentes en los que se fueron realizando tutoriales sobre los pasos a seguir desde una imagen origen, hasta que se construye un set de entrenamiento capaz de realizar predicciones (con modelos SVM y Random Forest) y evaluar su precisión. Los tutoriales se ejecutaban también en la plataforma online Amazon Web Services a través de la interfaz Jupiter para el lenguaje Python. Una vez ejecutados los tutoriales, los participantes pudieron iniciar el mismo trabajo con material propio que habían llevado al taller. 

El taller concluyó con una discusión sobre la dirección en las observaciones oceánicas y la era del "big data" en la que los tres grupos se unieron de nuevo para debatir sobre sus conclusiones, las expectativas y necesidades de cara al futuro. También hubo una presentación de la representante del IOC del programa Oceanteacher.

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