Tres novas axudas predoutorais da Xunta financiarán novas investigacións no CiTIUS

O CiTIUS vén de protagonizar unha nova contribución á formación de novos investigadores no ámbito das tecnoloxías intelixentes, e fíxoo coa concesión de novas axudas para o desenvolvemento de teses de doutoramento. A Consellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria da Xunta de Galicia vén de conceder 3 das 102 axudas de apoio á etapa predoutoral concedidas en 2021 a Ledicia Díaz Lago, Marcos Fernández Pichel e Lara Vázquez González, todos eles actualmente en etapa de formación predoutoral en diferentes liñas e programas científicos do CiTIUS.
O centro explicou que o apoio do Goberno autonómico destinarase a financiar os contratos durante un máximo de tres anos, período no que os doutorandos ficarán vinculados á Universidade de Santiago de Compostela (USC).
A investigadora Ledicia Díaz Lago enfocará o seu traballo doutoral no estudo, desenvolvemento e optimización de modelos preditivos complexos para contornas industriais multidimensionais, altamente non lineais e con fortes dependencias temporais. O obxectivo do traballo de Ledicia é “abordar a exploración de algoritmos de aprendizaxe automática para o estudo das dependencias temporais, co obxectivo de mellorar a optimización dos procesos industriais de manufacturación (e no marco do que xa se coñece como Industria 4.0)”.
Pola súa banda, o investigador Marcos Fernández Pichel centrará a súa tese no estudo da maneira na que os usuarios finais de Internet determinan a credibilidade dos contidos relacionados coa saúde dispoñíbeis na Rede. Ademais, o traballo de Marcos servirá tamén para proporcionar unha serie de ferramentas automáticas que asistan aos usuarios á hora de determinar se os contidos que están a recibir son críbeis ou non (por exemplo, aqueles relacionados co COVID-19 e os seus tratamentos).
A tese de Lara Vázquez González abordará o desenvolvemento dunha ferramenta bioinformática que permita “automatizar o proceso de detección e clasificación dos microorganismos presentes nunha mostra e, consecuentemente, realizar un diagnóstico clínico preciso”. Ao longo do seu traballo, Lara desenvolverá un clasificador taxonómico baseado nunha arquitectura de redes neuronais, tratando de mellorar a taxa de clasificación dos métodos utilizados actualmente en secuencias con erros de secuenciado. Máis concretamente, con estas ferramentas estudaranse alternativas ao xene 16S RNA (xene diferenciador bacteriano), co obxectivo de que estas permitan mellorar a clasificación bacteriana.