El proyecto AIR Genomics (Referencia: CCTT3/20/SA/0003) es un proyecto financiado por el Instituto de Competitividad Empresarial de la Junta de Castilla y Leon (ICE) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). El objetivo general del proyecto AIR-GENOMICS es investigar en algoritmos de inteligencia artificial explicable (algoritmos híbridos neurosimbólicos de IA o Deep Symbolic Learning), y en técnicas de registro distribuido y cloud sequencing, para la mejora de la secuenciación del ADN en sus distintas fases. Al mismo tiempo, se investigará un conjunto de tecnologías alternativas que permitan adecuar este flujo de análisis al paradigma computacional actual y mejorar las prestaciones de los algoritmos clásicos en la búsqueda de variantes genéticas y su interpretación en la práctica clínica. Este proyecto pretende crear y desarrollar un conjunto de marcos teóricos que faciliten la labor del análisis de datos genómicos de alto rendimiento, superando las barreras actuales que plantean los altos costes computacionales y la complejidad de los procesamientos y potencien los resultados obtenidos en forma de recomendaciones clínicas eficaces, no sólo en la asociación directa entre genotipo y fenotipo sino en la posible prevención, diagnóstico y tratamiento de todo tipo de patologías genéticas.

El AIR Institute propone este proyecto en su afán por avanzar en el desarrollo científico en el ámbito biomédico gracias a tecnologías y conceptos como el Aprendizaje Simbólico (Symbolic Learning), el Aprendizaje Profundo (Deep Learning), la secuenciación de ADN y la Medicina Personalizada de Precisión.