El **profesor Daniel Truhn** y el **doctor Khiêm Vu Ngoc**, destacados investigadores de la RWTH Aachen, han sido galardonados con las prestigiosas ERC Starting Grants, un reconocimiento que les asegura cinco años de apoyo financiero para sus innovadores proyectos. Este anuncio fue realizado por el Consejo Europeo de Investigación (ERC).
Las ERC Starting Grants son consideradas uno de los programas de financiación más importantes en Europa, dirigidas a investigadores en etapas tempranas de su carrera, específicamente aquellos que se encuentran entre dos y siete años después de haber obtenido su doctorado. Cada subvención puede alcanzar hasta 1.5 millones de euros durante un período de cinco años.
Nuevas Fronteras en Medicina y Física
El profesor Truhn es médico en el Departamento de Radiología Diagnóstica e Intervencionista de Uniklinik RWTH Aachen, mientras que el doctor Vu Ngoc es físico especializado en mecánica continua y lidera el grupo de investigación en Materia Blanda del departamento correspondiente. Ambos investigadores han presentado propuestas que integran la inteligencia artificial con sus respectivos campos, buscando soluciones innovadoras a problemas complejos.
El proyecto **SAGMA** (Agentes Sinérgicos para la IA Médica General) del profesor Truhn tiene como objetivo desarrollar un sistema de inteligencia artificial avanzado para la radiología. Actualmente, las herramientas médicas basadas en IA suelen estar diseñadas para tareas específicas y no pueden abordar preguntas clínicas complejas. SAGMA propone una arquitectura basada en agentes donde múltiples modelos especializados colaboran bajo la coordinación de un sistema central inteligente.
Innovaciones en Mecánica Polimérica
Por otro lado, el proyecto **PolyFun** del doctor Vu Ngoc se centra en la mecánica polimérica utilizando espacios funcionales. Este proyecto busca asegurar que las predicciones realizadas por modelos de aprendizaje automático no sean meras correlaciones, sino que estén fundamentadas en principios físicos significativos. La transparencia y fiabilidad son esenciales en campos como la ciencia de materiales y la medicina.
El enfoque del PolyFun consiste en crear una nueva clase de espacios funcionales para aproximadores de datos, lo que permitirá soluciones robustas y escalables en aprendizaje automático. El modelo se conceptualiza como una molécula polimérica incrustada en una red de datos, adaptándose dinámicamente a medida que estos evolucionan.
Ambos proyectos representan avances significativos en sus respectivas áreas y subrayan el compromiso continuo de la RWTH Aachen con la investigación innovadora y multidisciplinaria.
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