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¡EUREKA! / Machine Learning: SARS-CoV-2

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AutorJosé Antonio Aviña Méndez

Por qué confinarse al análisis de los datos duros sobre la pandemia, cuando dicho análisis puede trascender a la numeralia (inferencia estadística de casos) y hospedarse en el ámbito del análisis del material genético del agente patógeno SARS-CoV-2 (el virus que provoca la enfermedad COVID-19) para pronosticar cómo podría mutar (modificar su material genético) y entonces anticipar conclusiones sobre qué tan hostil y/o letal podría tornarse la patología (la enfermedad).

Bien, en primera instancia la noción ineludible es precisamente la de Machine Learning (o Aprendizaje Máquina), término que,, habrá que señalar, parece ser el último grito de la moda en diversos ámbitos, particularmente el de las Tecnologías de la Información. Machine Learning es un campo que está asociado a una disciplina científica conocida como Inteligencia Artificial, que dicho sea de paso, posee la árdua tarea de construir sistemas capaces de exhibir en su comportamiento aspectos que consideramos propios de la inteligencia humana. Esto es, construir sistemas que -entre otras de sus posibilidades- puedan razonar, aprender, clasificar patrones y colaborar -sin la intervención del ser humano- en la resolución de problemas.

Precisamente dentro de estas posibilidades, se encuentra también la capacidad del análisis predictivo (o forecasting), y es que el ser humano a través de su experiencia logra anticiparse, por ejemplo, a sucesos por acontecer. Esto es, somos capaces de reconocer características, atributos y patrones de conducta, en la realidad que experimentamos cotidianamente para de esta manera vaticinar cómo es que dicha realidad pudiese cambiar o transformarse; un campesino que nunca estudió física de la atmósfera (meteorología) puede pronosticar, con un alto grado de certeza, condiciones climáticas (temporales).

En este contexto, en el del vaticinio o pronóstico...

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