Universidad y empresa, un tándem que no falla

Históricamente, las relaciones Empresa-Universidad han sido uno de los hándicaps de la sociedad española. Al parecer los beneficios de contratar personal altamente cualificado, sobre todo en el caso de quienes ostentan el título de doctorado, eran poco conocidos o quizá poco valorados. No obstante, cada vez más se habla en la industria del valor añadido que aporta la I+D+i y esta, en la mayoría de ocasiones, llega de la mano de estos profesionales. Lo que lleva no solo a que poco a poco las empresas hayan ido incorporando Doctores a sus plantillas sino a que las administraciones públicas también apuesten por promocionar unas relaciones que, en el medio/largo plazo, repercuten de manera positiva no solo en los negocios sino en el total de la sociedad. A nadie se le escapa que los países más avanzados son aquellos que más invierten en ciencia y formación.

Aquí, por ejemplo, el Programa Regional de Talento Investigador y su Empleabilidad, de la Fundación Séneca, persigue formar, retener y atraer el mejor talento a las universidades, organismos de investigación y empresas de la Región de Murcia, algo para lo que ofrece, desde hace cuatro años, contratos con el objetivo de que los investigadores realicen una tesis doctoral en temas de interés para el sector empresarial, o lo que es lo mismo, con resultados aplicados en el corto/medio plazo.

En el marco del mismo, la Consejería de Empresa, Empleo, Universidades y Portavocía, de la que depende la Dirección General de Investigación e Innovación Científica, presentó hace unos días una nueva convocatoria de esta iniciativa, denominada 'Doctorados de interés para la empresa'. En definitiva, una herramienta para la formación de doctores en un proyecto definido conjuntamente entre las empresas integrantes y los equipos de investigación de los centros de la Región a los que pertenecen los beneficiarios. Es decir, se trata de una forma distinta de realizar una tesis doctoral, que ofrece la oportunidad a los participantes de integrarse en un proyecto desarrollado entre un centro de investigación y una empresa.

Alejandro Cisterna García fue uno de los beneficiarios en la anterior convocatoria y actualmente trabaja desde la Universidad de Murcia en colaboración con la empresa Nimgenetics Genómica y Medicina, S.L. con el objetivo de mejorar el porcentaje de éxito del diagnóstico genético de la epilepsia, aplicando técnicas de Inteligencia Artificial. Juan Botía, catedrático de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones de la UMU, dirige su tesis doctoral y coordina el trabajo que se desarrolla en la empresa. En su opinión, «esta iniciativa supone una muy buena oportunidad para que las empresas entren en contacto con las Universidades y puedan conocer, de manera práctica y real, el valor que un Doctor puede aportar a su plantilla. En general, en las empresas españolas los Doctores no están bien apreciados y en este caso, el hecho de verles trabajar a diario podría convencerles de que merece la pena contar con ellos».

Asegura el catedrático que «contar con profesionales formados de alto nivel, incide en que las empresas tengan una I+D más sólida y seria». En su caso, explica que «la empresa, dedicada a los diagnósticos genéticos, está conociendo todo lo que la Inteligencia Artificial puede aportar a sus resultados» y asegura que «gracias al programa de la Fundación Séneca, esto le supone una inversión mínima y, además, también es una ventaja para el doctorando ya que puede comprobar de primera mano cómo su trabajo tiene una aplicación directa en el mundo real».

Otro ejemplo de beneficiarios del programa de la Fundación Séneca es Antonio Vallecillos Quijada, quien se incorporó a la Universidad Politécnica de Cartagena para colaborar con la empresa Alevines del Sureste S.L. del grupo Avramar. En su caso, el objetivo principal de su tesis doctoral es conseguir aumentar la competitividad de la empresa mejorando la calidad de las corvinas que comercializan, mediante selección genética. Algo que no hace ninguna otra empresa en España.

La nueva convocatoria, que estará abierta hasta el próximo 20 de septiembre, permitirá contratar a seis nuevos investigadores para realizar su tesis doctoral inmersos en el mundo empresarial. Podrán optar a estas ayudas aquellas personas que estén preinscritas, hayan sido admitidas o se encuentren matriculadas en un programa de doctorado durante el curso vigente en algunas de las universidades de la Comunidad Autónoma de la Región de Murcia.

Los beneficios para la empresa son elevados ya que podrá contar con una persona que investigará sobre un área de su especial interés y cuyos resultados podrá aplicar directamente para resolver cualquier problema o necesidad que afecte a su industria.

Es el caso, por ejemplo, de Digio Soluciones Digitales, SL. la cual cuenta con el trabajo de Anna Kondratenko desde la Universidad de Murcia. En este caso, se emplearán técnicas de Inteligencia Artificial para mejorar la rentabilidad de las inversiones en las empresas.

No en vano, entre las empresas que participan en el programa propuesto por el Gobierno regional hay algunas altamente innovadoras en ámbitos tan importantes para la economía como las tecnologías del riego, la producción de fertilizantes y nutrientes ecológicos, la acuicultura marina, la producción de semillas, los lubricantes de última generación o soluciones personalizadas de visión.

Gracias a esta iniciativa, las empresas contribuyen económicamente al salario del doctorando y participan en su formación, permitiéndole adquirir conocimientos y experiencia complementaria a las del ámbito académico. Por su parte, la Fundación Séneca-Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia- financia el resto del salario de los doctorados, promueve su experiencia docente y la realización de estancias periódicas en centros en el extranjero relacionados con la tesis doctoral, que también se financian a través de una convocatoria específica.

Juan Egea, CEO de Digio, señala tres ejes sobre los que podrían vertebrar las principales ventajas de participar en el Programa regional: «Por un lado, permite a las empresas tener acceso a talento y a una persona con buena formación que se pueda enfocar a realizar innovaciones o investigaciones que ayuden a mejorar los servicios de la empresa. Al mismo tiempo, el periodo que dure la colaboración va a permitir que ella conozca mejor la empresa y viceversa con los que eso puede tener de positivo para integrarse en ella posteriormente, ya que conocerá la cultura de la empresa, los clientes, empleados, servicios que ofrece, etc. Y, por último, esas iniciativas afianzan la relación con investigadores de la Universidad y esto abre las puertas a futuras colaboraciones y nuevas ideas».

El programa 'Doctorados de interés para la empresa', hace posible que los doctorandos constituyan un puente entre el ámbito académico y el empresarial, y con su trabajo en la resolución de problemas ayudan a las empresas a innovar, gracias a la transferencia de conocimiento. De hecho, el programa pretende también facilitar la incorporación posterior de todos los doctorados a las empresas como vía para consolidar su capacidad innovadora y su competitividad.

Pablo Artal, catedrático de Física de la Universidad de Murcia, director del Laboratorio de Óptica (LOUM) y cofundador y CEO de la empresa Voptica –con la que va a trabajar Santiago Sager La Ganga– valora muy positivamente la iniciativa pero apunta a que «debe ser siempre una mezcla entre el entorno académico y el entorno industrial porque el éxito va a depender de que, por un lado, las empresas tengan claro que no están contratado a un becario cualquiera sino a alguien de cuya función en la empresa depende su tesis doctoral; y por otro lado, de que desde las Universidades exista un control que garantice que lo que se haga tenga un valor para la empresa».

«Las empresas deben entender que se trata de una inversión a largo plazo y estos programas deben servir para formar profesionales de alto nivel que bien puedan serles útiles a ellos en el futuro o a otras empresas, en cualquier parte del mundo», dice.

Hasta la fecha se han beneficiado del programa 13 investigadores, algunos de los cuales ya han finalizados sus trabajos y otros que los están iniciando.

Para más información: https://fseneca.es/web/convocatoria/620.

El Internet de las Cosas (IoT) es un paradigma que ha revolucionado desde su aparición todos los sectores productivos. Consiste en extender la conectividad de Internet no solo en el plano digital, sino también al físico. Se basa en dispositivos conectados a sensores y actuadores que obtienen información del entorno en el que se encuentran. La información obtenida es compartida con otros dispositivos capaces de colaborar para solucionar problemas complejos. Las tecnologías de redes de bajo consumo y largo alcance son un elemento clave en la aplicación del paradigma IoT en aquellas localizaciones donde no hay un tendido eléctrico o cobertura celular. Su principio de funcionamiento es dar cobertura de red inalámbrica a miles de dispositivos repartidos en una superficie de varios kilómetros cuadrados. Estos dispositivos suelen tener el tamaño de una caja de cerillas y trabajan sin supervisión.

Las redes de largo alcance tienen cualidades que las hacen muy deseables, pero con el compromiso de tamaños de mensajes prohibitivamente pequeños, aproximadamente similar a un tuit. Las principales contribuciones de esta investigación incluyen el estudio, implementación y mejora de protocolos ligeros. Debido al relativamente diminuto tamaño de mensaje estos dispositivos, se necesita aplicar el uso de técnicas novedosas para la compresión de paquetes que permite la transmisión de envíos sobre protocolos de Internet. Todos estos avances han posibilitado la comunicación entre dispositivos IoT pertenecientes a distintas categorías de forma segura y privada, conservando las cualidades que las hacen deseables para su uso en diversos sectores productivos.

Esta tesis pretende contribuir a la priorización de genes y variantes causantes de enfermedad mediante la predicción de nuevas asociaciones gen-fenotipo y variante-fenotipo con el uso de técnicas de Inteligencia Artificial (IA). El enfoque de IA se basa en técnicas de Machine Learning (ML) y en la caracterización de los predictores más adecuados para cada enfermedad diana; predictores basados en bases de datos ómicas disponibles. La principal contribución de esta tesis pretende ser la mejora del porcentaje de éxito en el diagnóstico genético y, por consiguiente, el aumento en la calidad del servicio prestado por la empresa colaboradora, NIMGenetics Genómica y Medicina S.L.

Actualmente se centran en epilepsias de origen genético. Han utilizado los genes que ya saben que producen epilepsias para «aprender de ellos» y predecir una serie de nuevos genes candidatos con técnicas de IA. Gracias a los datos de NIMGenetics intentan validar los genes propuestos con la genética de los pacientes (genotipo) y los datos clínicos (fenotipo). Por otro lado, en busca de realizar análisis genéticos personalizados a cada paciente, se está desarrollando una herramienta de priorización de las variantes (mutaciones del paciente) que se basa en aplicar IA a la clínica del paciente (fenotipo), datos obtenidos de esas variantes y utilizar predictores de patogénesis. Esta herramienta proporcionaría apoyo a los genetistas en el análisis de los casos en NIMGenetics. Finalmente, cabe mencionar que ya tenemos algunas herramientas desarrolladas como PhenoExam que evalúa en qué se parecen o se diferencian dos conjuntos de genes en términos fenotípicos.

Por otro lado, en colaboración con el consorcio de Parkinson, la tesis abordará el estudio del fenómeno de la epistasis en enfermedades neurodegenerativas. La epistasis es la interacción o influencia entre variantes de diferentes genes a la hora de expresar un determinado fenotipo. Mediante los GWAS (Genome Wide Association Study) se asocian variantes genéticas a un determinado fenotipo o enfermedad, este tipo de estudio es una simplificación de lo que ocurre en el contexto genético teniendo en cuenta las variantes de forma individual. Pero, se sabe que los genes interaccionan y es necesario estudiar el fenómeno de la espitasis para tener un mejor conocimiento de la implicación de una variante en la relación genotipo-fenotipo y para clasificar el riesgo de un individuo a padecer una enfermedad compleja. Es necesario el desarrollo de herramientas que estandaricen, faciliten y ayuden a la interpretación del análisis de epistasis.

Actualmente Voptica dispone de un Simulador de Óptica Adaptativa monocular (VAO). Este sistema es el único en el mundo capaz de simular todo tipo de defectos refractivos tanto de bajo como de alto orden, así como su corrección, simulación de lentes intraoculares, o diferentes condiciones de visión ambientales, entre otras. Sin embargo, su condición de sistema monocular está demostrando ser un importante inconveniente para su implantación final en el mercado.

El desarrollo del VAO Binocular supondría un hito en los procedimientos de examen y diagnóstico visual. Las capacidades del VAO le permiten sustituir a varios instrumentos actualmente en uso en todas las clínicas oftalmológicas y gran parte de los gabinetes de optometría y tiendas de óptica, como son los forópteros, autorrefractómetros o aberrómetros. La versión binocular, única en el mundo capaz de simular la visión en 3D en diferentes condiciones ambientales y de vida diaria, también sería capaz de producir correcciones personalizadas en tiempo real, a la vez que medir una inmensa variedad de funciones visuales.

El uso de óptica adaptativa permite introducir todas estas funcionalidades comunes en diversos instrumentos en una opción única e innovadora, añadiendo una mayor personalización para cada paciente y convirtiendo al VAO Binocular en un instrumento capaz de revolucionar el mundo de la oftalmología y optometría a nivel internacional.

En particular, presentaría un gran beneficio para Voptica como empresa local de la Región de Murcia. Con versiones monoculares de VAO ya presentes en Europa, Asia y América, con este trabajo se impulsará su presencia internacional y desarrollo económico.

El aprendizaje automático está presente en muchos ámbitos de la economía y la empresa. Su objetivo principal es programar computadoras para aplicar técnicas estadísticas a grandes conjuntos de datos, permite hacer análisis complejos y obtener resultados robustos. En particular, en el área de Finanzas los métodos de aprendizaje automático se utilizan con el fin de mejorar la performance de la empresa.

Con esta tesis doctoral se pretende utilizar la capacidad predictiva del aprendizaje automático con el fin de mejorar la rentabilidad de las inversiones en las empresas. Por un lado se usarán técnicas vinculadas al aprendizaje automático en determinación de la política de dividendos para que sirva como instrumento de apoyo a los inversores en la toma de decisiones.

Otro de sus objetivos está relacionado con el hecho de que el Big Data, generado en las redes sociales, puede contribuir notablemente a la identificación de elementos que permitan anticipar la respuesta del mercado ante determinados eventos corporativos. En concreto, se pretende analizar en qué medida los datos diarios obtenidos de diferentes páginas web (blogs financieros) y redes sociales (Twitter y Facebook) ayudan a predecir la reacción del mercado ante diferentes eventos corporativos.

Así, la contribución principal del trabajo consistirá en mejorar significativamente la capacidad predictiva de la política de dividendos, lo que será muy útil para los inversores en la toma de decisiones. La originalidad del proyecto para la industria se encuentra en la capacidad que se generaría de introducir la Inteligencia Artificial en las plataformas de inversión generando un valor añadido para los usuarios de las mismas.

La corvina es una especie marina que de forma progresiva está entrando en la producción acuícola, irrumpiendo con fuerza en la acuicultura mediterránea, y cuya crianza se ha consolidado dentro del contexto europeo, sobre todo en Francia y Grecia. Para poder conocer sus principales factores productivos es interesante conocer la variación genética de la especie, aumentando nuestro nivel de conocimiento que va asociado a la crianza de la corvina en condiciones industriales, desde el punto de vista tecnológico y genético. Con este estudio se pretende protocolizar la metodología que ponga al alcance del sector productor de corvina la posibilidad de desarrollar esquemas de selección en esta especie mediante la definición de caracteres de interés comercial (crecimiento, calidad del pez íntegro y de su carne), el estudio de parámetros genéticos, y la gestión de reproductores bajo las propias condiciones de cría y reproducción en las 'hatcheries'. Se han planteado como objetivos específicos, el desarrollo de un test de parentesco mediante marcadores genéticos microsatélites, estimar en qué medida los caracteres de interés comercial son heredables y, finalmente, establecer un núcleo de reproductores seleccionados genéticamente para mejorar estos caracteres. Actualmente no hay ningún programa de mejora genética en corvina a nivel nacional, que permita tener una mejor caracterización fenotípica y genética, y un beneficio industrial en cuanto a una transferencia genética entre las empresas del sector.

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