Beca para Doctorado en Ciencia e Ingeniería – University of Glasgow

Combinaremos experiencia en química, espectroscopia, Entomología y ciencias computacionales para aplicar técnicas de aprendizaje de máquinas de vanguardia a la determinación de rasgos en insectos y el diseño de moléculas novedosas para atraer o repeler insectos.

En la lucha contra la propagación de enfermedades como la malaria y la Zika, es de vital importancia poder monitorear la distribución de las edades, especies y otros rasgos de la población de especies vectoras que transmiten enfermedades. Como ejemplo clave, la malaria sólo puede ser transmitida por mosquitos mayores de 10 días. Por lo tanto, los esfuerzos de control deben centrarse en reducir la fracción de los mosquitos más viejos. Los mejores métodos actuales para hacer esto son altamente inexactos o caros.

Hemos podido demostrar en el trabajo preliminar sobre los mosquitos que el espectro del mediados de-infrarrojo contiene la suficiente información para determinar edad y las especies cuando están analizadas usando una red neuronal simple. En este proyecto, se desarrollará un análisis mucho más completo y robusto mediante el aprendizaje de máquinas supervisadas utilizando conjuntos de datos espectrales más extensos. Vamos a utilizar técnicas de reducción de la dimensionalidad para obtener una mayor penetración en lo que los datos espectrales son más importantes, vamos a utilizar diferentes formas de datos, y generar datos sintéticos para mejorar robustez. Adicionalmente, agregaremos datos espectrales infrarrojos cercanos para permitir que los algoritmos de aprendizaje de máquina descubran correlaciones adicionales. Los experimentos se llevarán a cabo en los mosquitos criados en Glasgow y en el Instituto de salud Ifakara en Tanzania, así como garrapatas de Escocia.

Fecha cierre convocatoria beca 12 enero 2018
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