Gema Parreño

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Gema Parreño Piqueras
Información personal
Nacimiento 1988 Ver y modificar los datos en Wikidata
Albacete, España Ver y modificar los datos en Wikidata
Nacionalidad Española Ver y modificar los datos en Wikidata
Información profesional
Ocupación Programadora y arquitecta Ver y modificar los datos en Wikidata
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Gema Parreño Piqueras (Albacete, 1988) es una programadora española, científica de datos en el BBVA,[1]​ que ha diseñado Deep Asteroid,[2]​ una red para detectar el impacto de asteroides sobre la Tierra.[3][4]​ El proyecto quedó finalista a nivel global en el concurso de la NASA Space App Challenge 2016[5]​ y fue seleccionado como uno de los casos de uso por Google en la keynote Google I/O de 2017.[6]​ Además ha desarrollado algunos ejemplos de uso para el software del proyecto TensorFlow y ha realizado algunos desarrollos y tutoriales para juegos como StarCraft basados en Pysc2 de DeepMind.[7]

Trayectoria[editar]

Parreño es licenciada en arquitectura por la Universidad Politécnica de Madrid. Su carrera comenzó en concursos premiados de productos, innovación, paisajismo y urbanismo. Más adelante se dedicó a la industria de la animación 3D y videojuegos, llegando a fundar su propia startup. Esto le llevó a aprender programación para entender las dinámicas de sus compañeros desarrolladores y crear aplicaciones. En 2014 empezó a estudiar e investigar las redes neuronales y a programar en Python.[8]

Utilizando la tecnología TensorFlow, la biblioteca de código abierto desarrollada por Google para construir redes neuronales, Parreño participó en 2016 en el Space App Challenge, el concurso que la NASA convoca anualmente para que científicos noveles solucionen algunos de los problemas de la industria espacial. Ese año, uno de los retos abordaba los objetos próximos a la Tierra (NEOS, por sus siglas en inglés, Near Earth Objects),[9]​ por el potencial peligro que representan para el planeta. El equipo de Parreño, compuesto por Julián Fernández, María del Mar Núñez, Samuel Góngora, Denis Ciccale y José Antonio Martínez,[10]​ que presentó la arquitectura de un algoritmo capaz de detectarlos y clasificarlos, consiguió colocarse entre los cinco que mejor utilizaron los datos.[11]​ Su proyecto, llamado Deep Asteroid, es un sistema inteligente capaz de darse cuenta del momento en el que el meteorito cambia (de color, forma o composición química, entre otras) y predecir lo que va a hacer.[12]

Referencias[editar]

  1. «Jornadas de Inteligencia Artificial en la ETSIT @ ETSIT Teleco UPM, Madrid [de 9 a 23 de febrero]». madrid.carpediem.cd. Consultado el 24 de abril de 2017. 
  2. «Behance». www.behance.net. Consultado el 24 de abril de 2017. 
  3. «Entrevista a Gema Parreño en TLP Tenerife 2016». Noticias de TLP Tenerife 2016. 7 de julio de 2016. Consultado el 21 de abril de 2017. 
  4. «La Inteligencia Artificial que evitará que un asteroide nos mate». Omicrono. 26 de abril de 2016. Consultado el 24 de abril de 2017. 
  5. «Deep Asteroid». 2016 Space Apps Challenge. Consultado el 21 de abril de 2017. 
  6. Google Developers (2017-05-17), Google I/O Keynote (Google I/O '17), consultado el 2017-10-28 
  7. «SoyGema (Gema Parreño )». GitHub. Consultado el 2017-11-14. 
  8. «PyConES 2016». 2016.es.pycon.org. Consultado el 21 de abril de 2017. 
  9. «Las grandes extinciones de la Tierra y el Planeta X». Omicrono. 30 de marzo de 2016. Consultado el 24 de abril de 2017. 
  10. Sierra, Marcos. «La arquitecta española que enseña a la Nasa a predecir el impacto de meteoritos». Vozpópuli. Consultado el 24 de abril de 2017. 
  11. «Así puede un ordenador salvar a la Tierra del impacto de un asteroide». ELMUNDO. Consultado el 21 de abril de 2017. 
  12. «La española que enseña a las máquinas a predecir el impacto de los meteoritos». Yorokobu. Consultado el 21 de abril de 2017. 

Enlaces externos[editar]