La econom�a del conocimiento pone su �nfasis m�s en las capacidades intelectuales que en factores f�sicos. Para medir estas capacidades, los investigadores de la UCO, que pertenecen al equipo de Aprendizaje y Redes Neuronales Artificiales (Ayrna), tomaron las variables que consideraron m�s significativas de las muchas que emplea el Banco Mundial. Uno de sus objetivos era agrupar los pa�ses seg�n el nivel alcanzado en torno a la econom�a basada en el conocimiento. Despu�s, como segundo objetivo, los cient�ficos de la UCO desarrollaron un modelo con el que, cambiando los par�metros de cada variable, se podr�a determinar en qu� posici�n quedar�a un pa�s respecto a estos cuatro grupos.
Cada una de las variables utilizadas pertenece a lo que el Banco mundial denomina como �los cuatro pilares de la econom�a del conocimiento�. En el trabajo del grupo Ayrna hab�a, por lo tanto, cuatro tipos de variables. Algunos ejemplos: datos sobre aranceles o regulaciones econ�micas, que configurar el pilar del r�gimen econ�mico e institucional; porcentaje de matriculados en educaci�n Primaria, Secundaria o Universitaria, para el pilar de la educaci�n y las habilidades; sobre n�mero de l�neas de tel�fono, banda ancha o usuarios de internet, para el pilar de las infraestructuras en tecnolog�as de la informaci�n y la comunicaci�n; y sobre patentes o producci�n de art�culos en revistas cient�fico-tecnol�gicas, para el pilar del sistema de innovaci�n.
A partir de estos datos, agruparon los 54 pa�ses objeto de estudio (europeos y de la OCDE, m�s T�nez, China y su regi�n administrativa especial Hong Kong) en los cuatro grupos: econom�as del conocimiento avanzadas, como Suiza, Jap�n o Francia, econom�as del conocimiento que est�n justo por detr�s de las avanzadas, entre las que se encuentra Espa�a o Chequia; econom�as del conocimiento moderadas, como Eslovaquia o Bulgaria; y econom�as del conocimiento en fases tempranas, como Armenia, Turqu�a o Albania.
Comprobaci�n del modelo
Definidas las variables que se emplear�an y agrupados los pa�ses por su estado de econom�a del conocimiento, los especialistas, dirigidos por el catedr�tico C�sar Herv�s, prepararon un modelo que, adem�s de clasificar los pa�ses en cada uno de los grupos, permitiera modificar los valores de las variables y saber en cu�l de los cuatro grupos estar�a un pa�s si se modifican los mismos. Para desarrollar este modelo emplearon m�todos de aprendizaje autom�tico basados en m�quinas de vectores soporte. �De este modo, podr�amos estimar a qu� grupo pertenecer�a un pa�s dado si se modifica en �l en un porcentaje determinado de una variable para obtener, por ejemplo, mayor n�mero de patentes o de art�culos cient�ficos u otras variables y analizar la influencia en la clasificaci�n del pa�s en uno de los cuatro grupos�, explica la investigadora M�nica de la Paz. El modelo obtuvo una gran precisi�n y los resultados han sido publicados recientemente en Expert Systems with Applications.
Desarrollo sostenible
Recientemente, el equipo cient�fico tambi�n desarroll� otro modelo para medir el progreso de los miembros de la Uni�n Europea para alcanzar un desarrollo sostenible, otro reto, como la econom�a del conocimiento, al que se han embarcado los pa�ses occidentales. En este caso, usando la informaci�n de los 27 pa�ses miembros de la Uni�n entre 2005-2010 (previamente a la incorporaci�n de Croacia a las instituciones comunitarias), los investigadores de la Universidad de C�rdoba emplearon siete escenarios de desarrollo sostenible de los que se pod�an deducir la formaci�n de cuatro grupos de pa�ses seg�n su grado de compromiso con la sostenibilidad.
Adem�s de con trabajos sobre econom�a e investigaci�n y desarrollo (I+D), el grupo Ayrna trabaja con t�cnicas de inteligencia computacional en campos tan diversos como el biosanitario (en colaboraci�n con el Instituto Maim�nides de Investigaci�n Biom�dica) o medioambiental.
M�nica de la Paz, Pedro Antonio Guti�rrez, C�sar Herv�s, �Classification of countries� progress toward a knowledge economy based on learning classification techniques�. Expert System with Applications. 42 (2015). 562-572.
M. P�rez, M�nica de la Paz, Pedro Antonio Guti�rrez, C�sar Herv�s, �Classification of EU countries� progress toward sustainable development based on ordinal regression techniques�. Knowledge-Based Systems. 66 (2014). 178-189.