IPN propone acelerar procesos para vacuna contra Covid 19

Al participar a nivel internacional en el grupo de investigación integrado por la Secretaría de Relaciones Exteriores (SRE) para la búsqueda de una vacuna contra el COVID-19, el investigador del Instituto Politécnico Nacional, Juan Humberto Sossa Azuela, destacó que, de aceptarse la propuesta, su aportación consistiría en automatizar el proceso para la selección de los mejores candidatos a vacunas, así como todos los ensayos preclínicos y clínicos para dar protección al personal de salud, con el propósito de obtener un producto de óptima calidad y al mismo tiempo evitar el riesgo de contagios.

Por su parte, el Jefe del Laboratorio de Robótica y Mecatrónica del Centro de Investigación en Computación (CIC) subrayó que el proyecto es muy ambicioso y constituye grandes retos de tipo científico, tecnológico, económico, social, político y de ingeniería, pero aseguró que cuentan con el conocimiento, la capacidad y habilidades para alcanzar el objetivo planteado.

Explicó que su propuesta consiste en poner en operación un laboratorio robotizado para el desarrollo de la vacuna, con lo cual se reducirían tiempos y a la vez se protegería a los científicos de posibles contagios con el coronavirus SARS-CoV-2.

El especialista en Robótica del CIC precisó que para la búsqueda de los posibles candidatos de vacunas lo primero que se requeriría es un computador de alto rendimiento, capaz de generar millones de soluciones y a partir de allí ir depurando las mejores propuestas.

El integrante del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Nivel III consideró que además sería necesario un espacio amplio para conformar un laboratorio cerrado, provisto de máquinas y robots para que de manera autónoma se realicen los ensayos, con la idea de que no entren personas a ese confinamiento para evitar poner en riesgo la salud de los especialistas.

Para inhibir el coronavirus SARS-CoV-2, se alimentaría el computador de alto rendimiento con un número muy grande de datos, lo cual permitiría hacer millones de simulaciones al mismo tiempo para obtener los mejores candidatos a vacunas, los cuales se pasarían al laboratorio autónomo para realizar pruebas en animales, abundó.

Los candidatos pasarían por las pruebas clínicas correspondientes para realimentarlas al computador en un proceso iterado hasta obtener un número reducido de candidatos, precisó.

“Se requiere de suficiente apoyo económico para generar la tecnología requerida, ya que aunque se cuentan con algunos desarrollos que se integrarían al proyecto, conformar un laboratorio robotizado implica inversiones grandes”, agregó.

Finalmente, mencionó que actualmente el equipo de expertos convocados por la SRE para participar en este proyecto se encuentra en espera de los resultados del concurso en el competirán con grupos de investigación de diversos países, cuyas propuestas serán evaluadas por distintas instancias internacionales.

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Desarrolla IPN careta inteligente que monitorea a distancia a pacientes con Covid-19

Para contribuir con las instituciones de salud durante esta pandemia por el COVID-19, investigadores del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollan un sistema integral de monitoreo, que, a través de una careta y un guante inteligentes dotados de sensores, dará seguimiento al estado de salud general de pacientes infectados con el coronavirus SARS-CoV2, y mediante comunicación remota los resultados podrán ser valorados en tiempo real por el médico.

El sistema diseñado por el doctor Juan Humberto Sossa Azuela, Jefe del Laboratorio de Robótica y Mecatrónica del Centro de Investigación en Computación (CIC) del IPN, medirá, a través de sensores no invasivos de grado médico colocados en la careta y guante, señales bioeléctricas como la saturación de oxígeno, temperatura, el ritmo cardiaco, la frecuencia respiratoria y la capnografía, es decir, la manera en que la persona respira.

“Son dispositivos muy pequeños que monitorean al paciente sin incomodarlo, cuando alguno de los parámetros se sale de rango, se emite una alerta hacia el teléfono móvil del médico tratante, quien, en cuestión de minutos, podrá tomar las decisiones pertinentes para su paciente”, destacó Sossa Azuela, quien es integrante del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Nivel III.

El especialista en robótica aseguró que este sistema forma parte de un conjunto de requerimientos por parte del sector salud que permitirán, a través de la ciencia y la tecnología, atender las necesidades más apremiantes que se han suscitado durante esta pandemia, como lo es la valoración médica a distancia para evitar constantes consultas médicas en hospitales y centros de atención de salud donde normalmente se presentan las cepas de contagio.

“Con esta careta y el guante, el paciente puede estar bajo estricta vigilancia médica, sin que el especialista esté presente, con lo que es posible mantener a la persona bajo el confinamiento requerido, además de que se evita la saturación hospitalaria”, detalló.

El científico politécnico, integrante de la Academia Mexicana de Ciencias, explicó que con los datos muestreados, también se podría diagnosticar a pacientes que por alguna causa no pueden o no desean salir de casa para la valoración médica, de esta manera el diagnóstico remoto disminuiría la propagación del virus.

Este sistema integral de monitoreo remoto es muestra clara de los desarrollos científicos y tecnológicos que se realizan en el IPN para hacer frente a esta emergencia sanitaria.

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IPN crea “Huelum”, un robot financiero

Reducir los riesgos en las finanzas para mejorar la economía de pequeños o nuevos inversionistas, es lo que motivó a la investigadora del Instituto Politécnico Nacional (IPN), Ana Lorena Jiménez Preciado, a crear un Robot Financiero,el cual hace más eficiente y oportuno la entrada y salida del mercado de capitales, a través de un algoritmo de baja frecuencia que ayuda a tomar las mejores decisiones de inversión.

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Investigadora del IPN ANA LORENA JIMÉNEZ PRECIADO

La Jefa del Departamento de Investigación Económica de la Escuela Superior de Economía (ESE) informó que el Robot Financiero está representado en un algoritmo financiero, denominado Huelum Trading System. “Es un sistema que combina y optimiza estrategias de inversión para proporcionar señales precisas de compra y venta. Además, se puede implementar en diferentes instrumentos financieros como acciones, divisas y fibras, entre otros”, explicó.

La principal contribución de Huelum Trading System es que tiene la capacidad de adaptarse a cualquier activo financiero y captura su comportamiento, tendencia y persistencia. “Es ideal para mercados con poca liquidez y profundidad como el mexicano, a diferencia de Estados Unidos que por las características de su economía se utilizan robots de alta frecuencia”, acotó.

La académica expuso que esta innovación es un código que está optimizado, validado y permite posiciones de cobertura ante potenciales pérdidas de inversión, el cual tomó como base a una de las empresas que componen el Índice de Precios del Consumidor (IPC).

​“Lo que hace el sistema en específico (con diferentes herramientas que se desprenden de algo que se conoce como análisis técnico) es identificar que tan persistente es la tendencia o la trayectoria de un activo financiero, además te dice si es a la baja o al alta”, subrayó Jiménez Preciado.

VER ENTREVISTA JIMÉNEZ PRECIADO:

 

 

Apuntó que la diferencia de esta herramienta financiera con otras que están en el mercado, es que está hecha para la Bolsa Mexicana de Valores (BMV). “A pesar de que ha crecido, es fuerte y se está consolidando cada vez más, es un mercado poco líquido, es decir, hay pocas acciones que son fáciles para hacer una transacción entre ellas, ya que no es lo mismo tener mil acciones disponibles para comprar y vender en el mercado, a que tengas diez disponibles, por dar un ejemplo”, refirió.

La docente en el área de Economía Financiera y de Negocios detalló que la propuesta del Robot Financiero es incorporar varias estrategias que se basen en las herramientas de análisis técnico de detección de tendencias y después realizar varias combinaciones. “Como un ejemplo de su funcionamiento, introduzco 50 estrategias, cada una con 10 combinaciones diferentes y el resultado que me da, es el mejor resultado que le conviene al activo financiero que se analiza o modela”, explicó.

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Finalmente, Jiménez Preciado comentó que este algoritmo combina varias herramientas, las optimiza y al final te da aquella estrategia que más conviene para el activo financiero que cotice en la Bolsa Mexicana de Valores.

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