Cada año, MIT Technology Review escoge a los 35 mejores talentos tecnológicos menores de 35 años en Europa de campos como la biotecnología, la nanotecnología, la electrónica, la robótica, la IA, Internet, la medicina, las telecomunicaciones, el transporte y la distribución energía.

En la edición de 2020, cuatro españoles han conseguido hacerse un hueco en esta lista. Inventores, visionarios y pioneros. Tres mujeres y un hombre que dedican su esfuerzo en conseguir desarrollar nuevos proyectos con los que mejorar nuestra atención sanitaria y nuestra forma de trabajar. Su trabajo en innovación contribuye a cambiar el mundo.

En la categoría de Inventores el MIT ha seleccionado a Idoia Ochoa, profesora adjunta del departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaignx (EE. UU.)

Su 'invento' permitirá avanzar en la medicina personalizada ya que ha conseguido desarrollar un algoritmo que facilita el procesamiento de los datos sobre el genoma. Con su algoritmo es capaz de disminuir los datos en bruto del genoma de 196 GB a solo siete GB. De esta manera se facilita el análisis del genoma de cada paciente lo que permite una atención personalizada de cada caso.

El jurado asegura en su fallo que el proyecto de Ochoa "tiene un gran impacto, muestra ingenio, es muy oportuno y ayudará a que la sociedad del futuro mejore la toma de decisiones y los tratamientos médicos". De momento, compañías como Roche, Genapsys y Guardan Health ya han mostrado interés por este nuevo invento 'con ADN español'.

Los primeros síntomas del párkinson son tan sutiles que suelen pasar desapercibidos, por lo que el paciente puede tardar varios años en darse cuenta de qué le sucede. Para apoyar el diagnóstico precoz de este trastorno, la investigadora de la ETSIT de la Universidad politécnica de Madrid, Teresa Arroyo-Gallego está desarrollando nQMedical, una tecnología que analiza la interacción de las personas con sus dispositivos inteligentes y obtiene información oculta sobre su salud cerebral.

Gracias a esta aplicación, esta investigadora ha sido reconocida como uno de los Visionarios en esta edición de los galardones del MIT. El objetivo de Teresa es que, en el futuro, este sistema también intervenga en el diagnóstico de otras enfermedades como el alzhéimer, la esclerosis múltiple y la esclerosis lateral amiotrófica.

Visionaria también es la propuesta de Ester Caffarel-Salvador, biotecnóloga del Laboratorio Langer del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), que ha desarrollado una píldora que suministra insulina por vía oral. Una gran alternativa para los más de 400 millones de diabéticos que se contabilizan en el mundo y que tienen que recurrir a las agujas para tratarse.

Con su dispositivo médico, al que ha llamado SOMA (Self-orienting Milimeter Scale Applicator), evita que la insulina se degrade en el interior del organismo. Esta píldora llega al estómago y administra la hormona en la mucosa interna del tracto gastrointestinal, lo que evita que se disperse por el estómago e intestino y previene su degradación. Así, la insulina llega a la sangre en la dosis necesaria.

A través de esta investigación, Caffarel-Salvador figura como coautora de varias patentes internacionales. Varias empresas multinacionales también están mostrando interés por estas píldoras de insulina.

El español responsable de Automatización de Fabricación Avanzada de Siemens Corporate Technology, Juan Aparicio, trabaja para conseguir que los cobots sean mucho más hábiles. Su propósito es que agarren diferentes objetos, aunque nunca los hayan visto, y los manipulen para llevar a cabo distintas tareas.

Así, ha creado un sistema, instalado en una plataforma llamada Unidad de Procesamiento Neuronal (NPU, en inglés) y que funciona con aprendizaje profundo, para calcular en milisegundos qué movimientos debe hacer con el fin de agarrar un objeto. Su desarrollo le ha permitido ser seleccionado como uno de los Innovadores menores de 35 Europa 2019 de MIT Technology Review en la categoría de Pioneros.

Para reconocer qué objeto tiene delante en cada caso, el sistema usa DexNet, un algoritmo cocreado con la Universidad de Berkeley en California vinculado a una base de datos de objetos en 3D. DexNet combina inteligencia artificial con modelos geométricos para calcular todos los posibles agarres. "El secreto reside en guiar al robot con una serie de estímulos o recompensas (como le darías a un perro cuando hace las cosas bien, por ejemplo) hasta que consigue la tarea", señala este ingeniero de telecomunicaciones español.