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A por una IA made in Europa: El Instituto VRAIN-UPV, reconocido como centro de excelencia por la Comisión Europea, participa en el proyecto TAILOR

Vrain UPV

El instituto VRAIN de la Universitat Politècnica de València (UPV), que ha sido reconocido por la Comisión Europea como centro de excelencia en investigación en inteligencia artificial (IA), participará en el proyecto europeo TAILOR, una iniciativa clave para el futuro de la misma en Europa.

La IA es una tecnología esencial para responder a muchos de los enormes desafíos a los que nos enfrentamos. Con gran impacto en la nuestra vida cotidiana, hoy es clave en la gestión y respuesta frente a la COVID19, y va a tener una incidencia significativa en todos los sectores empresariales. A todo ello ayudará a hacer frente el proyecto TAILOR.

Redes de centros de excelencia que potencien una IA ética y fiable

Recientemente aprobado por la Comisión Europea en el marco de la acción Towards a vibrant European Network of AI Excellence Centres (Hacia una red de centros de excelencia en IA), TAILOR tiene como principal objetivo el desarrollo de redes de centros de excelencia con el fin de impulsar la capacidad de investigación en Europa, aumentando así su condición como potencia investigadora en el ámbito de la IA y, de ese modo, fomentando su atractivo para científicos y nuevos talentos. A su vez, se espera que esta iniciativa contribuya al desarrollo de una IA ética y fiable, una marca made in Europe.

En cualquier caso, para aprovechar todas las oportunidades que brinda y minimizar sus riesgos, es necesaria una IA fiable, centrada en el ser humano y que genere confianza. En este sentido, Europa está dando importantes pasos para convertirse en el centro mundial de la IA confiable.

55 socios, 4 de ellos españoles

En TAILOR, impulsado por la red internacional CLAIRE -a la que pertenece la UPV-, participan un total de 55 socios europeos, tanto universidades como centros tecnológicos y empresas, referentes internacionales todos ellos en el campo de la IA. Entre ellos, se encuentra el Instituto VRAIN de la UPV, uno de los 4 integrantes español del consorcio junto al Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Universitat Pompeu Fabra y la Universidad de Málaga.

La peligrosidad de la escasa regulación de la IA

“La fiabilidad sigue requiriendo una importante investigación básica”, destaca Vicent Botti, director del Instituto VRAIN e investigador principal del proyecto en la UPV. “El propósito de TAILOR es construir una red sólida de investigación, que proporcionará la base científica para afianzar una IA responsable, fiable, segura y transparente. El comportamiento de las personas está regulado por numerosas leyes, sin embargo, los algoritmos están sujetos a muy pocas normas legales. Esto es inapropiado y peligroso, ya que los sistemas de IA interfieren cada vez más en nuestras vidas, a menudo sin nuestro conocimiento. Esto debería estar controlado y TAILOR contribuirá a ese control, a conseguir una IA digna de confianza”, añade.

TAILOR establecerá una hoja de ruta estratégica para el desarrollo de la IA confiable, apoyada en cinco programas de investigación básica. “Cada programa forma entornos virtuales de estudio con muchos de los mejores investigadores europeos de IA, que abordan los principales desafíos científicos identificados en la hoja de ruta”, apunta Botti. Así mismo, TAILOR impulsará un conjunto de mecanismos de apoyo a la innovación, la comercialización y la transferencia de conocimientos a la industria.

12 millones de presupuesto

El proyecto, financiado por el programa Horizon 2020 de la Unión Europea, cuenta con un presupuesto de 12 millones de euros y está coordinado por la Universidad de Linköping (Suecia).

Inteligencia Artificial contra la COVID-19

Vicent Botti, catedrático e investigador de la Universitat Politècnica de València, describe las soluciones de la inteligencia artificial en la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades como la COVID-19. 

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el éxito de la respuesta de la salud pública a una nueva infección depende de cuatro factores críticos: la comprensión de la transmisibilidad y las poblaciones de riesgo; el establecimiento de la historia natural de la infección, incluidos el período de incubación y la tasa de mortalidad; la identificación y caracterización del organismo causante; y la elaboración de modelos epidemiológicos para sugerir medidas eficaces de prevención y control. La inteligencia artificial (IA) puede proporcionar soluciones a cada uno de estos factores y ayudar a los trabajadores sanitarios, así como a los epidemiólogos y virólogos, en la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades como el COVID-19. Dichas soluciones serían aplicables en tres estados: antes, durante y después de la epidemia.

Antes de manifestarse la epidemia. La IA puede detectar alertas tempranas de brotes de enfermedades epidémicas. En diciembre de 2019, el sistema BlueDot detectó que el coronavirus de Wuhan era una nueva cepa y de qué modo se iba a propagar por el mundo. BlueDot combina la experiencia médica y de salud pública con un avanzado análisis de datos y razonamiento automático para construir soluciones que anticipen los riesgos de enfermedades infecciosas. En 2014, BlueDot ya predijo con seis meses de antelación la llegada del virus Zika.

Después de manifestarse. La ciencia de datos, los sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo pueden ayudar a entender lo que ha sucedido y obtener modelos epidemiológicos que permitan definir estrategias eficaces de prevención y control que faciliten tomar las mejores decisiones. Para ello, se requieren datos de fuentes sanitarias, posiblemente los más importantes, pero también otros como los de movilidad de los teléfonos, consumo de energía de viviendas, acceso de ciudadanos a los bancos, uso del transporte público, etc. Esta ha sido una de las debilidades de nuestro sistema pues los datos que hubiesen sido útiles para que los investigadores de IA aportasen su granito de arena en esta lucha no han estado a su disposición. Esto nos tiene que hacer reflexionar para estar preparados ante situaciones similares y desarrollar un Sistema Público de Gestión de Datos adecuado.

Durante la epidemia. La IA puede ayudar en la prevención, diagnóstico y tratamiento del COVID-19. Alibaba ha desarrollado un sistema que puede detectar el coronavirus en tomografías computarizadas de pecho con una precisión del 96%. DeepMind ha compartido resultados de su IA que detallan la estructura de seis proteínas vinculadas al SARS-CoV-2, el coronavirus que causa el COVID-19. Podríamos seguir enumerando múltiples aplicaciones de la IA. Pero, en mi opinión, en esta etapa hay dos soluciones de IA que podrían tener especial impacto.

Una es utilizar métodos de optimización que permitan un uso eficiente de los recursos humanos y materiales disponibles. Esto permitiría asignar enfermos a los hospitales más adecuados, distribuir el material sanitario a los hospitales más necesitados en cada momento…

La segunda es emplear técnicas de IA para analizar el movimiento de personas en áreas geográficas a partir de información de operadores de telefonía móvil, pero no de forma agregada. Supongamos el caso de una persona que acude al hospital y da positivo; se le preguntará por las personas con las que ha estado en contacto, con quienes contactará la autoridad sanitaria para adoptar medidas de confinamiento o realizar tests de diagnóstico. Pero esta persona, los días anteriores, ha viajado en transporte público, ha ido a comprar, etc. y ha estado en contacto con otras personas. ¿Cómo identificarlas para advertirles y que puedan seguir estrategias de confinamiento o realizarles tests y así limitar la propagación del virus?

En mi opinión, lo que tendría mayor impacto es un sistema de IA capaz de predecir el riesgo de contagio (a través de la monitorización de los movimientos, proporcionados por la trazabilidad de sus móviles) de aquellas personas que hayan estado en contacto con una persona infectada. Para detectar a las personas bajo riesgo de contagio se requiere la utilización conjunta de datos de movilidad obtenidos de las operadoras de telefonía móvil y los obtenidos de forma colaborativa de los ciudadanos con una app para móviles. Un sistema así será útil tanto durante la emergencia como posteriormente, cuando se detecten casos de contagio y se pueda identificar rápidamente las personas bajo riesgo; esto disminuirá la propagación, adoptando estrategias de confinamiento o de realización de pruebas en personas clasificadas con riesgo alto. Este sistema y sus resultados deberán ser utilizados exclusivamente por la autoridad sanitaria competente.

Actualmente, disponemos de herramientas de análisis de redes sociales como U-Tool, que permitirían realizar la predicción de riesgo de contagio. Un sistema de este tipo, que dispone de forma anonimizada de la información de los desplazamientos de un móvil, despierta dudas sobre el incumplimiento de la Ley de Protección de Datos por el ‘control’, por parte de la administración o empresas, que puede suponer sobre los ciudadanos. Es evidente que hay que garantizar su privacidad. Pero, además, hay dictámenes que refrendan que, en situaciones como la actual, esto se puede instrumentar cumpliendo la ley y garantizando la privacidad. Por ello, adoptar una solución pragmática que se centre en lo que sea necesario para la salud pública es lo que procede en un momento tan critico como el que vivimos.

Fuente: Universitat Politècnica de València

José Hernández-Orallo: «Me preocupa que la inteligencia artificial esté en manos de unos pocos

Si usted acude ahora a un banco para solicitar un crédito, es posible que la decisión final sobre si se le concede o no el préstamo no la tome un humano. Los algoritmos y la inteligencia artificial se están imbricando cada vez más en la vida diaria, dictando desde la música que escuchamos en Spotify o las series que vemos en Netflix hasta aspectos tan cruciales como el conseguir o no un empleo.

José Hernández-Orallo, catedrático de la Universidad Politécnica de Valencia y miembro del Instituto Valenciano de Investigación para la Inteligencia Artificial, no cree que dejar ciertas cuestiones al criterio de estos procesos automatizados suponga dar ventaja a una parte de la sociedad sobre otra. «Una cosa es la desigualdad y otra que se tomen decisiones injustas», asegura durante una entrevista con EL MUNDO. «Emplear algoritmos, si están bien evaluados y diseñados, puede llevar a decisiones mucho mejores que las que realizan los seres humanos en multitud de ámbitos. Y eso va a ir a mejor, porque va a estar más vigilado y regulado».

Otra cuestión, añade, «es la desigualdad económica. Me preocupa que la inteligencia artificial esté en las manos de unos pocos en estos momentos. Sobre todo en el tipo de sociedad en que vivimos, donde el que gana se lo lleva todo. Como no regulemos -y en la situación actual es difícil hacerlo- para que este tipo de gigantes por lo menos paguen sus impuestos, tendremos un problema».

La creciente importancia de los algoritmos y la irrupción de dispositivos como los teléfonos móviles, que actúan como extensiones del propio ser humano, obligan a redefinir el concepto de ‘inteligencia’. Para Hernández-Orallo, cuyo libro más reciente es The Measure of All Minds (La medida de todas las mentes), «el espacio se hace más grande, porque empezamos a ver máquinas que llevan a cabo tareas que nosotros no somos capaces de hacer, o que hacemos de forma distinta. Por otra parte, la inteligencia natural está cambiando por la interacción con la artificial. Se trata de un proceso que siempre ha existido, porque la inteligencia humana se ha ido adaptando, y ahora estamos en un momento en el que se puede hablar de inteligencia híbrida o extendida».

El ejemplo más claro es nuestra dependencia de los gadgets para saber qué ruta tomar durante un viaje. «El futuro no estará tanto en reemplazar las funciones que ya realizamos nosotros por dispositivos que hagan lo mismo, sino en permitir hacer cosas que hasta ahora no habíamos sido capaces de conseguir, como lo de llegar a una ciudad nueva y orientarnos perfectamente», señala.

Al apoyarnos en esa muleta tecnológica, sostiene, no dejamos de ser menos humanos. «Lo que hace es darnos más poder. Eso sí, siempre surgen conflictos cuando algo es nuevo y no se sabe qué efectos secundarios puede tener. Uno de los problemas que provoca depender de la tecnología es el momento en que esa tecnología falla. Nos acostumbramos a vivir con ella y cuando no funciona no somos capaces de volver a la situación que teníamos antes», apunta Hernández-Orallo. De todas formas, recuerda, esto es algo que ha sucedido en todas las épocas: «Si ahora tuviéramos que retroceder 200 años estaríamos acabados, porque no sabríamos ni buscarnos la comida. Es algo que forma parte de la evolución natural de la cultura y de la tecnología humana».

La inteligencia artificial tampoco se crea en un vacío. Es fruto de una sociedad con unos valores y carga ideológica particular, como demuestra el caso del algoritmo de Google Photos que clasificaba como ‘gorilas’ a la gente de color. Para el catedrático valenciano es «completamente evitable» que la inteligencia artificial refleje los prejuicios sociales, aunque destaca dos factores importantes: «El primero es que la mayoría de los que desarrollan inteligencia artificial son hombres blancos que, consciente o inconscientemente, tienen una serie de sesgos. El segundo es que esa inteligencia artificial se nutre de algoritmos de aprendizaje automático que absorben datos. Si esos datos son parciales, el algoritmo aprenderá ese sesgo».

Sin embargo, afirma, «la manera en que se evalúan los resultados de estos modelos es mucho mejor de lo que se hacía quince años atrás. Antes, si un juez sesgaba había que analizar las sentencias una a una. Ahora, al crear un asistente para decisiones judiciales o médicas, se pueden analizar los datos en conjunto porque existen métricas».

Una de las últimas revoluciones copernicanas -comparable quizá al momento en que la Tierra deja de ser el centro del universo- ha sido entender que la inteligencia humana «no es el final del camino o de una escala natural, sino tan sólo un punto más en un espacio inmenso de inteligencias que podemos crear, del mismo modo que nuestro planeta es otro puntito en el universo», explica. «Y la inteligencia humana no es más que un tipo particular de inteligencia animal. Como lo más cercano a nosotros son los bonobos o los chimpancés, nos parece que hay un mundo, pero desde el punto de vista evolutivo es muy poquito».

El catedrático norteamericano Shawn Rosenberg lanzó hace meses una idea provocativa: El cerebro humano no está equipado cognitivamente para manejarse en democracia, y por esa razón han surgido autocracias en distintos países europeos y Donald Trump se ha hecho con la presidencia de Estados Unidos. ¿Realmente nos falta inteligencia para gobernarnos a nosotros mismos? «Ahora mismo todas las personas tienen el mismo peso, estén o no informadas», asegura Hernández-Orallo. «Si no respetamos eso se acabaría en situaciones muy peligrosas. La democracia funciona cuando tienes una sociedad bien educada que es capaz de pensar por sí misma, y quizá en algunos momentos de la historia eso no haya sucedido».

Otra cosa, añade, «es decir que una sociedad no está preparada para la democracia, algo de lo que estoy completamente en contra. Es más un tema de educación, porque es lo que potencia la inteligencia y permite que un grupo funcione mejor. Pero las sociedades son muy complejas y el ser humano, por mucho que lo eduquemos, posee un bagaje evolutivo y puede que no esté preparado para la sociedad del siglo XXI desde el punto de vista genético. Porque por mucha educación que tenga, al final hay costuras que se rompen por algún sitio».

Fuente: El Mundo

Entrevista a Juan Luis Pavón «Canadá nos ha pedido un modelo de IA para gestionar los recursos contra el coronavirus»

Entrevista de Juan Luis Pavón en El Correo de Andalucía a José Luis Salmerón Silvera. Catedrático de Data Science de la Universidad Pablo de Olavide.

Por sus logros en inteligencia artificial aplicada a la salud ha sido elegido para formar parte de un grupo internacional de expertos que elabore un modelo con el fin de afrontar mejor la gestión de los recursos en la lucha contra el coronavirus durante los próximos años.

El teletrabajo forma parte desde hace muchos años de la vida cotidiana de José Luis Salmerón, por la dimensión nacional e internacional de sus investigaciones en inteligencia artificial aplicada. En relación, por ejemplo, con universidades de Estados Unidos, Canadá, Chile o República Checa, bancos como el BBVA o empresas como Tessella, que desde hace escasas fechas cuenta con él como Asesor Principal de su World Class Center Analytics desde España. El Instituto Canadiense de Investigación en Salud, organismo del Ministerio de Sanidad de Canadá, lo ha seleccionado para formar parte de un grupo de expertos que trabaje en aportar un modelo de sistema de inteligencia artificial como soporte a afrontar mejor la gestión de los recursos en la lucha contra el coronavirus. “Ahora estamos en una fase preliminar pidiendo muchos datos a la Organización Mundial de la Salud y a otros organismos y entidades, y recopilándolos, siendo conscientes de que es una situación cambiante. Si conseguimos mucha información de calidad, podremos ampliar ese objetivo”, nos comenta durante la videoentrevista a través de ordenador.

José Luis Salmerón nació en Huelva hace 52 años y reside desde el año 2000 en Sevilla, en el barrio de Los Remedios, desde que empezó a trabajar en la Universidad Pablo de Olavide, primero profesor y después catedrático en el área de Sistemas de Información e Informática de Gestión. Es vicepresidente de la Asociación Internacional de Sistemas Grises y Análisis Incierto.

¿Cuándo le ofrecieron participar en esa investigación aplicada a la crisis del coronavirus?

Me llamaron hace mes y medio desde el Canadian Health Research Institute, por entonces el coronavirus empezaba a extenderse fuera de China. Han elegido a investigadores de Canadá, de Estados Unidos y de otros países. Creo que soy el único español. Estaba previsto que trabajáramos juntos en Ginebra (Suiza) durante el mes de junio, allí está la sede principal de la Organización Mundial de la Salud. Pero, viendo la creciente restricción del tráfico aéreo entre Norteamérica y Europa, creo que lo haremos por videoconferencia conjunta.

¿Por qué le han elegido?

He colaborado bastante con investigadores de Canadá en proyectos de inteligencia artificial aplicada a la medicina. Unos de inteligencia artificial explicativa, otros para medicina de urgencias, etc. Por ejemplo, la aplicación de inteligencia artificial en la evaluación de diagnósticos de patologías como la artritis reumatoide, para que los sistemas informáticos agilicen y hagan más eficiente la atención primaria. El mundo de la inteligencia artificial en el campo de la medicina es prácticamente infinito, porque cada enfermedad, también el coronavirus, tiene muchas fases, de contagio, de tratamiento,… y cada una de las fases tiene sus problemas. Y cada problema es susceptible de una solución o varias con inteligencia artificial. Sobre todo han contado conmigo desde la McGill University, de Montreal, y desde la Laval University, de Quebec. Otro ejemplo: Con una doctoranda de la Olavide, Irina Arévalo, hemos terminado un trabajo, que está a la espera de publicarse en una revista científica, sobre cómo generar un modelo de inteligencia artificial más eficiente para el diagnóstico en cáncer. Se ha hecho usando bases de datos de diversos hospitales, pero sin disponer ni difundir la identidad de los pacientes.

¿Echa en falta en España lo que ha hecho Corea del Sur para que toda su población afronte la prevención del coronavirus teniendo aplicaciones en sus teléfonos móviles?

He visto algo al respecto y es muy interesante lo que han logrado. La información es poder. Cuando el ciudadano tiene información buena sobre lo que realmente ocurre a su alrededor, puede actuar en consecuencia. En España, y no quiero señalar a nadie en concreto, hay poderes públicos que no confían demasiado en el ciudadano. Consideran que hay que protegerlo de la información. Y yo creo que cuanto más sepamos, más racionalmente y más coherentemente podemos funcionar individual y colectivamente.

¿El impacto de la catastrófica crisis sanitaria y económica del coronavirus va a cambiar las prioridades en España y por fin lo serán la ciencia y la innovación?

¡Ojalá!. Que seamos una sociedad y un país organizado para ser fuertes en los factores más estratégicos. La crisis del coronavirus también va a evidenciar la debilidad de nuestra economía al basarse en industrias como el turismo. Y España tiene mucho que dar al mundo en investigación y ciencia, porque hay muchísimos profesionales muy buenos. Cuanto más contacto tengo con empresas, más lo voy viendo. Hay españoles buenísimos a los que numerosas veces no se les valora. Grandes profesionales a los que se podría aprovechar. En España tenemos gente brillante, de genialidad, a la que no se cuida, mientras que en otros países tienen mucha gente muy bien organizada y basan sus logros en su capacidad organizativa.

Un ejemplo que le gustaría ver materializado en España.

Alemania es una gran potencia porque tiene entidades como el Instituto Fraunhofer que solo se dedica a investigación aplicada, no a formación, y cuenta con tales medios que puede dedicar mil investigadores a una sola temática.

¿Cuáles son sus orígenes personales?

Mis raíces están en Huelva. Mi padre ya está jubilado, era un empleado de la Empresa Nacional de Celulosas (ENCE) y, gracias a su gran capacidad de trabajo y aprendizaje, aunque no tenía una carrera superior llegó a ser el encargado del mantenimiento mecánico de toda la fábrica de Huelva. Mi madre siempre ha ejercido de ama de casa, se encargaba de mi hermano y de mí, yo soy el mayor de los dos. Estudié en el Colegio Funcadia, de los jesuitas. Algunos de mis amigos fueron compañeros de clase allí desde los cinco años de edad.

¿Qué le encaminó hacia la informática?

Tengo dos carreras y dos doctorados porque inicialmente elegí hacer Económicas, pensaba que era lo mejor a nivel profesional. Y en quinto curso estaba la asignatura de Informática de Gestión. Ahí descubrí el mundo de la informática y me apasionó. Con los ahorros de mis primeros trabajos temporales me compré un ordenador y empecé a participar en proyectos de investigación. Y al acabar Económicas decidí matricularme en la carrera de Ingeniería Informática. Saqué muchas mejores notas en la segunda que en la primera, lo viví con más espíritu vocacional.

¿Cuál fue su primera experiencia laboral?

En Caja Huelva, haciendo una sustitución de verano como cajero en una de sus sucursales bancarias. Tiempo después trabajé como gerente en el Colegio de Economistas en Huelva. Hasta que me centré en plantearme retos mayores en mi desarrollo profesional, dejé ese empleo para dedicarme a fondo al segundo doctorado y aspirar a una plaza de profesor universitario. La primera a tiempo parcial la conseguí en Sevilla. Recuerdo el sueldo, 45.000 pesetas al mes. Después estuve tres años en la Universidad de Huelva y en el año 2000 pude promocionar a una plaza mejor en la Universidad Pablo de Olavide, donde sigo trabajando como catedrático a tiempo completo, además de mis colaboraciones con empresas a través de convenios de transferencia tecnológica que se articulan con mi universidad.

¿Y su primera actividad internacional?

En la Texas Tech University, en la ciudad tejana de Lubbock. Nunca podré olvidar que el 11 de septiembre de 2001, a las tres de la tarde, estaba tramitando mi visado en Madrid, dentro de la Embajada de EEUU en España, cuando vi en un televisor los atentados contra las Torres Gemelas en Nueva York. Tenía los billetes de avión para volar al día siguiente. Tras una semana de cancelación, pude viajar en avión a EEUU el 20 de septiembre. Mi periodo de tres meses como investigador en su Departamento de Sistemas de Información y Ciencias Cuantitativas fue muy interesante aunque el momento no era el idóneo. Descubrí una forma diferente de trabajar, más colaborativa, más abierta, y también más competitiva.

¿Siempre ha tenido predisposición por la colaboración Universidad-Empresa?

Sí, porque, como ingeniero, me gusta solucionar problemas. Siempre enfoco mis investigaciones y proyectos a su aplicación efectiva en el mundo real. Además, esa transferencia le reporta ingresos a mi universidad. Por ejemplo, con la empresa GEA21, y a través de la Corporación Tecnológica de Andalucía, elaboré un modelo de inteligencia artificial para gestionar los datos y, mediante lógica difusa, mejorar la estimación de impacto ambiental en los estudios que se hacen para la realización de cualquier gran obra de ingeniería civil (carreteras, embalses,…). Para Endesa Ingeniería participé en elaborar un modelo de eficiencia energética para la construcción de edificios. Para una empresa de tiendas diseñé un algoritmo que les permitiera comprar de modo más equilibrado qué productos debían tener para abastecer a sus establecimientos comerciales, al ser productos cuya venta depende mucho de las tendencias, y teniendo en cuenta los diversos factores que influyen de modo distinto en el rendimiento de cada tienda.

¿Qué es Tessella, donde ha empezado a colaborar?

Es una empresa centrada en analítica avanzada e inteligencia artificial. Fue fundada desde la Universidad de Oxford. La compró Altran, multinacional tecnológica francesa. Tessella forma parte de lo que llaman los World Class Center Analytics, yo estoy vinculado al que tienen en España y lidero como asesor senior la vertiente científico-técnica de algunos proyectos, mediante acuerdo de transferencia tecnológica desde la Universidad Olavide con ellos. Y hace escasos días se ha confirmado que Capgemini ha adquirido Altran, por lo que ahora mi vinculación es con un grupo empresarial francés aún mayor. Desde Altran, contactaron conmigo para que trabajara con ellos en un proyecto de investigación y desarrollo en inteligencia artificial para Airbus que es técnicamente bastante complejo.

Cuando se integra en equipos de trabajo para proyectos en temáticas tan distintas como la obra civil, la medicina, la aeronáutica, el comercio, ¿cómo adquiere los conocimientos sobre un sector o actividad en concreto?

Cuando yo afronto un problema, normalmente no soy el experto en ese sector. Yo no soy médico, ni ingeniero de caminos, ni lo pretendo. Siempre trabajo a fondo con un interlocutor, de esa empresa, o de ese hospital, para llegar a entender la parte del problema que necesito saber para darle una solución desde el ámbito de la inteligencia artificial. Además, busco publicaciones de expertos de mi propio campo que hayan trabajado en algo similar. Busco qué soluciones se le han dado a problemas similares, si los hay.

¿Todo va a estar organizado mediante modelos de inteligencia artificial?

Es una pregunta que se hace mucha gente. Un sistema de inteligencia artificial bien entrenado es capaz de decirte inmediatamente haz esto o haz aquello. Y vamos a estar relacionándonos con máquinas que no sabemos por qué hacen lo que hacen, porque muchos algoritmos son ‘cajas negras’ cuyo funcionamiento solo es entendible por un científico de datos. De ahí nace un proyecto de inteligencia artificial explicable que he hecho recientemente para una entidad financiera. Con el fin de cumplir la normativa europea que impide denegar un préstamo a una persona si no es capaz de explicarle por qué. Es decir, un algoritmo, que no te da ninguna explicación, no puede denegar un servicio financiero.

¿Y cómo se resuelve?

He desarrollado un algoritmo para que a cada persona se le pueda explicar objetivamente por qué no le dan el préstamo, y comparándolo con una especie de gemelo artificial conformado solo por datos, que fuera el conjunto de datos más parecido posible, al que sí se le concede el préstamo. Y que eso permita mostrar la diferencia en variables como renta, gastos, etc.. Es un avance que permite orientar al cliente para señalar qué debe hacer en cada variable para conseguir sus metas.

¿Cómo se introduce la ética en la inteligencia artificial para evitar sesgos de género, raciales, ideológicos, socioecónomicos,…?

Es una tendencia actual muy importante, respaldada por la normativa europea de protección de datos. Además del proyecto de inteligencia artificial explicable que he comentado, también participé en uno sobre sesgo y justicia. Porque existen sesgos en los modelos y los datos que no generan injusticia, pero causan que las métricas no funcionen bien. Para anticiparnos a cuestiones como la siguiente: Si a un porcentaje de hombres se les deniega el préstamo, ¿debería negarse o no en la misma proporción a mujeres del mismo nivel económico y que tienen condiciones similares? Se establece un algoritmo para evitar que haya discriminación por ese factor.

¿Qué nos aguarda en la transformación digital de la banca?

El sector bancario está introduciendo la tecnología a niveles impresionantes. Cada banco va a tener un corazón de inteligencia artificial y es el que va a decidir, obviamente con la dirección de técnicos, pero va a hacer toda la operativa. Por eso es constante la reestructuración de sus servicios tradicionales, la red de sucursales ya no produce apenas negocio bancario. El Instituto de Empresa ha contado conmigo para que este verano imparta un curso internacional online, en inglés, sobre la revolución tecnológica en las finanzas.

Acostumbrarnos a que otros piensen y decidan por nosotros siempre ha sido un gran riesgo. ¿Cómo va a influir en las capacidades mentales de los seres humanos que deleguemos mucho en la inteligencia artificial?

El peligro es que deleguemos parte de nuestra capacidad cognitiva a los sistemas. Todo lo que no se usa, se atrofia. Y que nos volvamos dependientes, en cierto grado, de las máquinas, e incurramos en el futuro en una especie de minusvalía cognitiva. Por eso hay un enfoque en boga, lo que se llama inteligencia artificial aumentada. Te da una capacidad para llegar más allá de lo que el humano puede hacer físicamente. Por ejemplo, con realidad aumentada. Ese enfoque es interesante. Pero todo lo que sea volvernos perezosos en las capacidades que ya tenemos, a corto plazo no se notará, pero a medio o largo plazo puede significar que nos relajemos tanto que dejemos de tener esas capacidades y que nos volvamos dependientes de las máquinas.

Muchos informes señalan que hay gran escasez de expertos en ciencia de datos, el ‘data science’, y están muy demandados. ¿Le llegan muchas propuestas para ficharle?

Es frecuente encontrar en mi buzón digital ofertas de trabajo, desde Berlín, Londres, etc., Me agrada ese interés. Mi intención es seguir en la Olavide y concretar algunos de esos ofrecimientos en proyectos de colaboración. Porque la mayoría de las propuestas son para irme a trabajar y vivir fuera de modo permanente. En la ley española de universidades la opción de conseguir una excedencia es una porquería, y solo para dos años. Y para solo dos años, no me cambio. Si fuera para diez años, sí me lo plantearía.

¿También le llegan propuestas desde el sector empresarial andaluz?

Cuando empecé en Sevilla no encontraba interés en investigaciones aplicadas, y decidí buscar sobre todo en Madrid, donde hay muchísimas empresas y, aunque haya competencia, son mayores las posibilidades de acordar a través de la universidad proyectos de transferencia de tecnología.

A su juicio, ¿cómo ha evolucionado la sociedad sevillana durante los veinte años que forma parte de ella?

Poco a poco se está convirtiendo en una sociedad con identidad más abierta, internacional y cosmopolita, y eso es bueno. Cuando llegué en el año 2000 era demasiado tradicional. Ahora su juventud tiene más interés en entender el mundo y en participar en él. Eso es compatible con tener muy presentes sus fiestas. A mí me encanta la Feria.

Fte: El Correo de Sevilla

Así perciben la inteligencia artificial los trabajadores de mañana

Encuesta jóvenes sobre Inteligencia artificial

Los jóvenes españoles auguran impacto en oficios como los de ingeniero informático, profesional de la distribución y médico.

El conocimiento de los jóvenes españoles sobre qué es la inteligencia artificial y para qué se puede usar es alto, según un estudio de IBM entre estudiantes de Bachillerato y Formación Profesional.

La proporción de jóvenes que saben qué es esta tecnología asciende a 8 de cada 10 jóvenes. Un 70 % indica que se aplica al desarrollo de nuevas tecnologías y casi la mitad habla de la detección de patrones en los datos. El caso de uso de la inteligencia artificial que más atrae a los encuestados por IBM es la creación de asistentes virtuales (81,8 %), seguido de la optimización de los tratamientos médicos (64 %) y la identificación de tendencias de consumo en redes sociales (61,8 %).

Un alto porcentaje de los estudiantes (85,2 %) considera que la inteligencia artificial ya está transformando la forma en la que se trabaja. Creen que las profesiones que más van a utilizarla son los ingenieros informáticos, los trabajadores del sector de distribución y los médicos, mientras que en el extremo contrario estarían abogados y periodistas.

A la mitad de los jóvenes le gustaría aprender a crear aplicaciones con esta tecnología. Pero en estos momentos carecen de formación. De hecho, solo el 13,9 % y el 36 % han recibido en algún momento formación en robótica y programación, respectivamente. Y son minoría quienes quieren dedicarse profesionalmente a la tecnología, sobre todo en el caso de las chicas, donde solo un 23,1 % muestra ese interés.

Fuente: silicon.es

15 profesiones emergentes para 2020 en España

15 profesiones relacionadas con la informática

En un mercado de trabajo que cambia rápidamente, cualquier pista sobre los sectores y las profesiones de éxito o cómo acceder a ellas es oro molido para quienes buscan empleo o quieren cambiar de vida laboral.

Acertar con el sector, o la profesión que elegimos es una tarea cada vez más difícil, que se complica aún más si tenemos en cuenta que resulta casi imposible encontrar quién nos asesore acerca de la carrera o la formación que debemos escoger, o sobre los perfiles de éxito que nos pueden proporcionar un trabajo.

La red profesional LinkedIn ha elaborado un estudio utilizando perfiles públicos que han ocupado un puesto a tiempo completo durante los últimos cinco años. Identificada la muestra de talento, se ha calculado el porcentaje de contrataciones y la Tasa de Crecimiento Anual Compuesta para cada profesión entre 2015 y 2019, con lo que se puede identificar la tasa de contratación que experimenta un mayor crecimiento. El resultado es una investigación sobre las profesiones emergentes en el mercado de trabajo de España, que permite detectar 15 perfiles emergentes y las habilidades específicas que requieren.

El estudio refleja el impacto masivo que tienen las tecnologías digitales, que no sólo optimizan el tratamiento de datos, sino que transforman profundamente las organizaciones. Se trata de tecnologías que conectan a las personas, que facilitan la toma de decisiones y que aceleran el cambio dentro de las organizaciones haciéndolas más ágiles, más competitivas y más inteligentes.

Según LinkedIn, «los empleos y habilidades emergentes en España para 2020 reflejan un cambio en las estructuras organizativas, y ofrecen pistas sobre hacia dónde avanzan las sociedades y cuáles son los profesionales llamados a liderar los cambios sociales. Un nuevo paradigma que requiere una visión renovada por parte de las empresas que quieran adaptarse a los cambios vertiginosos a los que se enfrenta el mundo laboral, teniendo en cuenta las exigencias de los clientes, pero sin olvidar la misión y visión de la organización».

La investigación realizada por la red profesional muestra que las industrias que demandan los empleos emergentes en nuestro país son las relativas a los servicios y tecnologías de la información, servicios financieros y consultoría de gestión. Las áreas de márketing y publicidad y la investigación también aglutinan a los perfiles profesionales que serán predominantes en 2020. Se trata en su mayoría de industrias que requieren el procesamiento y la gestión de datos, así como la aplicación de tecnologías digitales para implementar programas de gestión y nuevos servicios que les permitan ser más ágiles, competitivas e inteligentes en la toma de decisiones.

Además, Madrid -por su localización y por ser el centro político y empresarial- y Barcelona -por su sólida estructura económica y su perfil internacional- concentran la gran mayoría de los puestos de los empleos emergentes. Sevilla, Valencia y Bilbao son otros focos relevantes para estos puestos demandados.

Especialista en inteligencia artificial

El número de profesionales que se presentan como especialistas en inteligencia artificial ha crecido, según LinkedIn, casi un 76% respecto del año anterior. Este perfil emergente se caracteriza por habilidades específicas como el conocimiento de machine learning o ciencia de datos y se incorpora rápidamente a sectores tan consolidados como el de las tecnologías de la información o la programación informática. Se ve en estos candidatos expertos no sólo potencial para mejoras operativas sino para el desarrollo de nuevos productos, servicios y mercados.

Al especialista en inteligencia artificial se le exigen habilidades como machine learning, Python, inteligencia artificial, visión por ordenador, ciencia de datos, R, Git, Deep Learning, C++ y Java.

El estudio de LinkedIn sitúa la demanda principal de estos profesionales en Barcelona, Madrid y Valencia.

Por lo que se refiere a los sectores que contratan estos perfiles, los principales son servicios y tecnologías de la información, programación informática, investigación, educación, internet, telecomunicaciones y consultoría de gestión.

Desarrollador de fuerza de ventas

La demanda de estos profesionales provoca un incremento superior al 74% de este perfil comparado con 2019. Los desarrolladores de fuerza de ventas deben demostrar un gran conocimiento técnico y una capacidad para utilizar diferentes programas que les capacitan como excelentes gestores de relaciones con clientes y consumidores.

Entre las habilidades requeridas para este trabajo destaca Apex Programming, Salesforce.com Development, Salesforce.com, Salesforce.com Administration, Visualforce Pages, Oracle Application Express, Salesforce.com Implementation, Lightning, Java y SOQL.

En Madrid, Barcelona y Sevilla es donde se encuentran principalmente estos empleos, y los sectores que contratan estos perfiles son principalmente los de servicios y tecnologías de la información, consultoría de gestión, seguros, programación, informática, servicios financieros, ocio, viajes y turismo, logística y gestión de la cadena de suministro.

Especialista en ‘customer success’

Las actividades comerciales siguen dinamizando el mercado, como lo expresa el hecho de que los especialistas en customer success han crecido casi un 70%. Conocimiento técnico y buenas capacidades relacionales, estratégicas y comunicativas son clave para posicionarse de manera diferencial en el mercado.

A estos profesionales se les exige el dominio de castellano, retención de clientes, Software as a Service, Salesforce.com, CRM, satisfacción de clientes, estrategia de negocio y márketing digital.

Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla y Bilbao son las ciudades que reclaman principalmente a estos profesionales, y los sectores que los contratan son los de programación informática, internet, servicios y tecnología de la información, márketing y publicidad, servicios de información, e-learning y servicios financieros.

Ingeniero de robótica

Estos perfiles son fundamentales y tienen una gran presencia en los entornos altamente industrializados. El número de estos expertos ha aumentado un 65,25%, lo que demuestra el dinamismo de sectores consolidados como la aviación, la automoción o la industria aeroespacial. Se mueven en sectores muy dinámicos y competitivos y muy orientados a la innovación para mejorar, agilizar y optimizar sus operaciones.

Los ingenieros de robótica han de dominar la robótica, obviamente, pero también la automatización de procesos, Python, C++, C#, Java, Matlab y Scrum.

Los principales sectores que los demandan son los de servicios y tecnologías de la información, ingeniería mecánica e industrial, automoción y movilidad, industria del automóvil, consultoría de gestión, investigación, aviación e industria aeroespacial.

Barcelona, Madrid, Valencia y Bilbao son las ciudades en las que más oportunidades se les ofrece a estos profesionales.

Especialista en ciberseguridad

El estudio de LinkedIn recuerda que «la seguridad en las organizaciones se ha convertido en un elemento clave, no sólo para cumplir con los requerimientos legales y de compliance, sino para mantener una buena reputación en el mercado protegiendo datos privados, confidenciales y estratégicos». Eso explica que el número de estos expertos haya aumentado un 60% comparado con el pasado año.

Se trata de perfiles muy técnicos y con gran capacidad para actualizarse de manera permanente en un sector tan expuesto a los cambios y a condicionantes externos a las organizaciones.

A estos profesionales se les exigen habilidades de ciberseguridad, hacking ético, seguridad de la información, ISO 27001, seguridad informática y gestión de riesgos, test de penetración, seguridad de redes, Linux y Owasp.

Los empleos para los especialistas en ciberseguridad están principalmente en Madrid, Barcelona, Valencia y Sevilla, y los sectores que contratan estos perfiles son los de tecnología y servicios de la información, consultoría de gestión, contabilidad, telecomunicaciones, seguridad informática, defensa, industria espacial y sector bancario.

‘Agile coach’

La innovación permanente, la gestión del cambio y la transformación digital se han convertido en ejes fundamentales de toda actividad organizativa que requieren profesionales especializados y versátiles. Por esto, LinkedIn concluye que el número de este tipo de perfiles ha aumentado un 57%.

Se trata de expertos que han de dominar kanban, metodologías agile, Scrum, Jira, transformación digital, coaching, visual thinking, Lean Startups y DevOps.

Los sectores que contratan estos perfiles principalmente son los de tecnología y servicios de la información, consultoría de gestión, sector bancario, internet, programación informática, telecomunicaciones y distribución. Madrid y Barcelona son las principales plazas laborales para este puesto emergente.

Consultor de ‘cloud’

Según la investigación de LinkedIn, «las grandes ventajas que supone el almacenamiento en la nube han generado un aumento de la demanda de un nuevo perfil emergente, con amplios conocimientos técnicos, capaz de diseñar las mejores soluciones cloud para cada organización».

Así, el número de estos profesionales ha crecido más de un 48%, siendo muy demandados en sectores diversos como consultoría, márketing o tecnologías de la información.

Las habilidades para este trabajo son, fundamentalmente, el dominio de Microsoft Azure, Amazon Web Services, Cloud computing, Tibco Businessworks, Tibco EMS, DevOps, Tibco iProcess, Docker Products y Ansible.

Madrid, Barcelona y Málaga son las ciudades en las que se dan más oportunidades para estos profesionales, que son contratados sobre todo en sectores como la tecnología y servicios de la información, programación informática, consultoría de gestión, servicios financieros, internet, márketing, publicidad y banca.

Desarrollador de ‘Python’

Python se ha convertido en un lenguaje de programación esencial por su agilidad, versatilidad y robustez, y el perfil de desarrollador de este lenguaje ha crecido casi un 49%, siendo muy demandado en sectores como el de las tecnologías de la información, las telecomunicaciones o los servicios financieros.

Entre las habilidades requeridas para este puesto figuran el dominio de Django, Python, Git, Docker, Linux, MongoDB, Javascript, Postgre SQL, CSS y MySQL.

Barcelona y Madrid son ciudades preferentes para estos profesionales, demandados en sectores como el de tecnología y servicios de la información, programación informática, internet, telecomunicaciones, márketing y publicidad, servicios financieros y consultoría de gestión.

Científico de datos

Los datos se han convertido en el principal activo de las organizaciones, según LinkedIn. Datos sobre el mercado, sobre clientes, acerca de sus operaciones y transacciones… La óptima gestión de éstos requiere de un perfil profesional -el de científico de datos-, con curiosidad para explorar los problemas y sus soluciones y con las habilidades técnicas para resolver cuestiones complejas.

Este perfil ha crecido casi un 47% para incorporarse a sectores tan estratégicos como la banca, telecomunicaciones o la investigación.

El científico de datos debe dominar el machine learning, R, Apache Spark, Python, ciencia de datos, big data, SQL, minería de datos, estadística y Hadoop.

Los sectores que contratan este tipo de perfiles son los de tecnología y servicios de la información, consultoría de gestión, banca, programación informática, internet, telecomunicaciones e investigación. Y son especialmente demandados en Madrid y Barcelona.

Desarrollador de ‘big data’

Cualquier organización necesita tener expertos capaces de estructurar y analizar los datos, y lograrlo puede convertirse en una ventaja competitiva que permite identificar oportunidades de mercado determinantes. Esta tendencia se observa en el número de desarrolladores de big data, que ha crecido casi un 45%, y que incrementa la demanda de profesionales con habilidades como Apache Spark, Scala, Hive, Hadoop, Apache Kafka, big data, Apache Flume, Git, Sqoop y Python.

Los empleos están sobre todo en Madrid y Barcelona, y los sectores que contratan estos perfiles son preferentemente tecnología y servicios de la información, programación informática, telecomunicaciones, consultoría de gestión, internet, márketing y publicidad y banca.

Ingeniero de datos

Las empresas son organizaciones de gestión de datos, y recopilarlos, organizarlos y recuperarlos para poder convertirlos en conocimiento y facilitar la toma de decisiones es una operación estratégica para las compañías. Esto influye en el crecimiento de este perfil en más de un 43%.

Las habilidades que se les exigen a estos profesionales son Apache Spark, Scala, Hadoop, Python, Hive, Amazon Web Services, Apache Kafka, big data, SQL y machine learning.

Estos empleos están básicamente en Madrid y Barcelona, y los sectores que contratan estos perfiles son los de tecnología y servicios de la información, internet, industria del automóvil, programación informática, consultoría de gestión, ingeniería mecánica e industrial y telecomunicaciones.

Representante de ‘help desk’

Parece evidente que el flujo de datos no puede detenerse en una organización, porque interactuamos con ellos de manera permanente, los intercambiamos y recurrimos a ellos para operar y tomar decisiones de negocio. Así, los representantes de Help Desk, cuyo número ha crecido en casi un 42%, se encargan de asegurarse de que los dispositivos digitales funcionen con normalidad para que el tráfico de datos que viaja por las organizaciones no se interrumpa.

El representante de help desk debe dominar Windows, soporte técnico, Active directory, castellano e inglés, Windows server, Microsoft Outlook, atención al cliente, y Microsoft Office.

Barcelona, Madrid y Valencia son las plazas preferentes para estos profesionales, que son especialmente demandados por el sector de tecnología y servicios de la información, por el outsourcing/offshoring, la consultoría de gestión, los centros de servicios, programas informáticos, servicios inmobiliarios y telecomunicaciones.

Representante de desarrollo de negocio

En un entorno cada vez más competitivo, resulta determinante el desarrollo del negocio, ya que garantiza la satisfacción de los clientes, la posibilidad de negociar acuerdos, identificar socios, o ayudar a definir la línea de desarrollo del propio negocio… Se trata de elementos clave para la supervivencia y crecimiento de las organizaciones, y así no sorprende que el número de representantes de desarrollo de negocio haya crecido un 41%.

Es en Barcelona y Madrid donde se encuentran principalmente estos empleos, para los que se demandan profesionales con habilidades en Salesforce.com, ventas, castellano, gestión de ventas, negociación, estrategia de negocio, generación de Leads y SaaS.

Los programas informáticos, tecnologías y servicios de la información, internet, márketing y publicidad, productos de gran consumo y servicios financieros son los sectores en los que se detecta mayor demanda de estos profesionales.

Representante de desarrollo de ventas

El estudio de LinkedIn recuerda que «investigar, desarrollar y comercializar productos y servicios es el alma de cualquier actividad económica. Analizar y conocer las necesidades de los clientes, orientarse a las ventas, definir modelos de negocio que maximicen las ventas y la generación de valor para los clientes es un pilar fundamental gestionado por profesionales con capacidades técnicas, comerciales y sociales importantes». Esto es lo que ha hecho que el número de representantes de desarrollo de ventas haya crecido más de un 40%.

Además, estos profesionales deben dominar Salesforces.com, generación de Leads, desarrollo de negocio, castellano e inglés, ventas, CRM, negociación, estrategia de negocio, y márketing.

Barcelona y Madrid son las principales plazas para estos empleos, que son demandados en tecnología y servicios de la información, internet, márketing y publicidad, logística y gestión de la cadena de suministro.

Ingeniero de ‘cloud’

La gestión de datos en la nube requiere de profundos conocimientos técnicos para poder trabajar con diferentes plataformas, garantizar el acceso, la privacidad y la seguridad. El número de ingenieros de cloud ha aumentado casi un 40%, y se localiza en sectores como banca y servicios financieros o salud.

A los profesionales que acceden a estos puestos se les exige un dominio de Amazon Web Services, Docker products, DevOps, Microsoft Azure, Cloud Computing, Ansible, Git, Jenkins y Python.

Los sectores que contratan estos perfiles son tecnología y servicios de la información, programas informáticos, internet, telecomunicaciones, consultoría de gestión, banca y servicios financieros y salud.

Fuente: Expansión

Tecnologías protagonistas de 2020

2020 Tecnologías Blockthinkbig

El año toca a su fin y es momento de listas y pronósticos para el nuevo curso que en breve comienza. El blog Think Big empresas ha publicado un artículo elaborado por Alejandro de Fuenmayor, donde repasa las tecnologías protagonistas de 2020.

Estas son las 10 tecnologías sobre las que reflexiona el autor:

1. Hiperautomatización

2.Multiexperiencia

3. Democratización de la tecnología
4. El humano aumentado
5. Transparencia y trazabilidad
6. Edge computing
7. La nube distribuida

8. Cosas autónomas

9. Blockchain práctica
10. Seguridad basada en inteligencia artificial

Encuentra la información completa en el siguiente enlace

Fuente: Blogthinkbing.com

Usan inteligencia artificial para detectar noticias falsas y mensajes de odio en las redes sociales

IA-Fake-news-upv

Investigadores de la Universidad Politécnica de València (UPV) han desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial (IA) que ha ayudado a detectar noticias falsas (fake news) y ataques explícitos e implícitos en las redes sociales.

Es el primero de los resultados del proyecto MISMIS-FAKEnHATE, liderado por el centro Pattern Recognition and Human Language Technology (PRHLT) de la UPV, en el que también participan la UNED y la Universitat de Barcelona y colabora la Policía Local de València, y que en fase de prototipo ya se ha usado para localizar este tipo de mensajes contra mujeres e inmigrantes.

El investigador de la PRHLT-UPV Paolo Rosso ha explicado que hoy en día la ciudadanía «acaba recibiendo en los medios sociales de comunicación sólo la información que concuerda con sus creencias y puntos de vista, con el riesgo de un aislamiento intelectual» o burbuja de información.

Rosso ha hecho hincapié en que un «efecto perverso» que provoca esta realidad es que «cuando la información corrobora nuestras creencias, tendemos a compartirla sin comprobar su veracidad», lo que «facilita la propagación de desinformación, las llamadas ‘fake news'».

El relativo anonimato de los medios sociales favorece además la propagación de lenguaje agresivo, de mensajes de odio y exclusión, que fomentan la separación en comunidades cada vez más polarizadas en sus opiniones.

Al respecto, según apunta a EFE la investigadora del PRHLT-UPV Anastasia Giachanou, «se tiende a una escasa argumentación en los contenidos que a menudo se limitan a unos pocos insultos».

A partir de este análisis, este primer prototipo desarrollado por los investigadores permite identificar noticias falsas a partir de un análisis automático tanto del lenguaje utilizado, como de las emociones que subyacen a ese texto.

Para ello, es capaz de discernir emociones básicas como el miedo, la ira o la sorpresa, entre otros, y por el momento, lo hace en información escrita, si bien están empezando a trabajar también con imágenes.

«Nos proponemos identificar la desinformación desde una perspectiva multimodal, combinando la información textual con la visual a través de técnicas basadas en deep learning (tecnología evolucionada del aprendizaje automático que lo hace más sólido y efectivo)», explica Giachanou.

La investigadora, que desarrolla su investigación en el PRHLT gracias a una beca de la Fundación Nacional para la Ciencia de Suiza (SNSF por sus siglas en inglés), añade que «además, se llevará a cabo un análisis multilingüe cuándo la información sea en lenguajes diferentes».

Por otro lado, este primer prototipo permite detectar también lenguaje agresivo y mensajes de odio en los medios sociales de comunicación.

Para monitorizarlos, el equipo de la UPV, la UNED y la Universitat de Barcelona propone un enfoque terminológico, extrayendo términos y patrones lingüísticos de odio a partir de conjuntos de datos analizados anteriormente y monitorizar sistemáticamente si se emplean en nuevas conversaciones en línea.

Como próximos retos, el equipo de investigadores que ha desarrollado este proyecto trabaja en la clasificación de patrones y rasgos de la personalidad que se esconden detrás de los «haters» (odiadores) de las redes sociales.

Los socios del proyecto celebraron la semana pasada un encuentro en el que presentaron los resultados del primer año de trabajo, ha informado la UPV.

En este encuentro, José Luis Diego, miembro de la Policía Local de Valencia, que participa como Entidad Promotora Observadora (EPO) en este proyecto, expuso los retos de este cuerpo de seguridad para la detección de mensajes de odio y de exclusión en las redes sociales.

Por parte del centro PRHLT de la Universidad Politécnica de Valencia también participan en el proyecto Francisco Casacuberta y José Miguel Benedí, han indicado las mismas fuentes.

Fuente: EFE

De qué serán capaces la inteligencia artificial y el machine learning en 10 años: Xataka pregunta a expertos

Reportaje en Xataka con los expertos en IA

Parece que el término Inteligencia Artificial no se nos cae de la boca desde hace un par de años, pero lo cierto es que fue en 1956 cuando un profesor universitario, John McCarthy, lo acuñó en una coferenecia académica. Aunque las Leyes de Turin y de Asimov son de 1950, habría que esperar 6 años para acuñar este término y referirse a ese conjunto de tecnologías con las que se pretende que las máquinas sean inteligentes.

Desde entonces (han pasado más de 6 décadas), los avances han sido llamativos: ordenadores capaces de ganar a campeones de ajedrez, máquinas que aprenden solas, coches que se conducen solos…

Pero, ¿qué será realmente la Inteligencia Artificial capaz de hacer dentro de 10 años? ¿Seguiremos llamando Inteligencia Artificial a la Inteligencia Artificial? ¿Qué hay de realidad y qué de ciencia ficción o esperanza en lo que se dice sobre estas tecnologías?

Hemos hablado con varios expertos en la materia: Nuria Oliver ingeniera en telecomunicaciones y doctora por el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts, Richard Benjamins, Data & IA Ambassador de Telefónica, Andres Torrubia, ingeniero y CEO de Fixr y Pedro Larrañaga, Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid. Esto es lo que nos han contado.

Por qué es difícil hacer estos pronósticos

Si hacer predicciones a futuro es difícil, hacerlo sobre una tecnología como la Inteligencia Artificial se antoja complicada incluso para los propios expertos que trabajan en su desarrollo. Para entenderlo un poco mejor, Andrés Torrubia explica que todos los avances que estamos viendo a día de hoy provienen de la disciplina del deep learning o aprendizaje profundo. Una materia que, hace precisamente 10 años, “no funcionaba a nivel práctico. Esto nos da una visión de la complejidad de hacer predicciones a futuro, porque si hace 10 años me hubieras hecho esta misma pregunta, te hubiera contestado que estaba atascado”.

Por eso, los expertos que hemos consultado prefieren, como punto de partida, hacer un repaso de lo que se ha conseguido en esta década para intentar vislumbrar de qué será capaz en unos años.

Durante este tiempo, la tecnología ha aprendido a reconocer objetos y caras, a realizar análisis predictivos (que se aplican en anuncios o en medicina) o a generar juegos (tipo Pokemon go). Todos estos son modelos predictivos, pero también hay modelos generativos, los que son capaces de crear algo: escribir, pintar… O inventar caras de personas, por ejemplo.

La conducción autónoma será técnicamente viable

Por eso, y subrayando que es muy difícil de saber qué será capaz de hacer la tecnología en el futuro porque, Nuria Oliver desgrana que si seguimos avanzando en las mismas áreas de los últimos 5 años (reconocimiento de patrones en video, texto, imágenes y audio, es decir, en datos no estructurados), la conducción autónoma será realidad desde el punto de vista técnico. “Tendremos las habilidades técnicas para tener una conducción autónoma segura, aunque hay otros factores no tecnológicos que determinarán si es realidad o no en el mercado”, avanza.

Richard Benjamins ahonda en el hecho de que, en estos momentos, los coches ya son capaces de reaccionar sobre lo que ven los sensores y lo que han aprendido. “Pero en el futuro podrán predecir los comportamientos de otros coches, conducidos por coches y personas”. Un componente que no está presente hoy, pero sí en el futuro, “imitando lo que hacemos los humanos”-

Cuando se habla de conducción autónoma, ésta se dividen en 5 niveles. Andrés Torrubia explica que si el nivel 5 es el de máxima autonomía, en 10 años muchas ciudades ya estarán en el nivel 4 (que aún sigue exigiendo que un humano lleve las manos en el volante). “A nivel 5 no se llegará por cuestiones puramente técnicas”, avanza, salvo en entornos muy cerrados y controlados.

Diagnósticos, medicina personalizada y moléculas bajo el prisma de la IA

Medicina será, según estos expertos, otra de las áreas en las que más avances veremos. Aunque hoy en día sigue es una de las temáticas de las que más se habla, según Andrés Torrubia aún no está desplegada con todo su potencial, por lo que cuando este se produzca veremos importantes adelantes. “Hoy ya está ayudando en el diseño de fármacos, pero las moléculas tienen que pasar por ensayos clínicos. La IA diseñará moléculas, pese a que, con razón, sigue siendo un sector muy regulado”.

Así pues, será un avance que irá lento “porque se tiene que validar muy bien”. Pero en el diseño de tratamientos, en el diagnóstico será cada vez más común que la Inteligencia Artificial se aplique a temas de imágenes y radiografías. Algo en lo que coincide Benjamins. “Seguro serán diagnósticos médicos muy buenos, incluso mejores que los realizados por los propios médicos expertos. Y es algo que ya se hace”. Pero, según su visión, la verdadera aportación a diez años vista será que también se podrá explicar cómo se ha llegado a este diagnóstico. Aunque ahora el Machine Learning y la IA pueden hacer estos diagnósticos, es muy difícil explicar este diagnóstico, tanto al profesional como al particular. “En 10 años sí que se podrá explicar. Tanto a nivel general como en casos concretos”, augura este experto.

La Inteligencia Artificial también ayudará a sugerir tratamientos. Según este experto, en 10 años lo veremos muy desplegado y esto ayudará a la eficacia del médico. “Será una herramienta, no sustituye a este profesional”, subraya.

Eso sí, según Torrubia, no deberíamos dejar a la IA dejar actuar en muchas facetas sin supervisión humana “porque la tecnología tiene limitaciones”.

Nuria Oliver, en este punto, considera que, como en el tema de la conducción, serán otros factores los que determinen si realmente llegaremos a usar tanto la IA en el campo de la salud. “Generemos muchos datos de nuestra salud, y cada vez más. Todas las pruebas médicas son digitales, secuenciamiento de ADN, informes médicos y radiografías. Es una gran fuente de datos no estructurados que son los que la IA puede interpretar y encontrar patrones. En radiología está ya en los primeros resultados. Los algoritmos ya pueden detectar tumores de diferentes tipos con una precisión superior a la de un radiólogo», expone.

Sin embargo, eso no quiere decir que toda la medicina del futuro se base en lo que diga la Inteligencia Artificial. «No es algo sencillo porque una única prueba médica no tiene la respuesta y tener un diagnóstico sino que se necesitan varias pruebas, pero los algoritmos nos ayudarán a avanzar en este campo”.

Lenguaje, escritura y otras comunicaciones

La IA se desarrollará tanto en los próximos años que seguramente nos cueste distinguir cuándo nos estamos comunicando con un humano y cuándo con una máquina.

Oliver asegura que una de las grandes promesas que se ve son las capacidades de interactuar con naturalidad a la tecnología. Es decir, hablarle a la tecnología y que nos entienda. “Ahora lo empezamos a poder hacer con asistentes y teléfonos. Cada vez irá mejorando más, porque hay muchas cosas que no entienden. El progreso en procesamiento del lenguaje natural será grande”, asegura esta experta.

Para eso, Andrés Torrubia explica que la tasa de acierto debe ser superior al 98%. “Un 90% supone que en una de cada 10 palabras falla. Y a la mínima los asistentes no nos entienden. Pero en 10 años no, la interacción va a ser mucho más natural”, avanza este experto. Tanto que, en lugar de tener que adaptarnos nosotros a ellos serán ellos los que estén adaptados a nosotros.

Así que, como dice Richards, Google Duplex estará mucho más extendido sobre más dominios y podrán tener un lenguaje natural, tener una conversación con una máquina.

Pero esta interpretación del lenguaje natural no será solo oral, sino también escrito. Según Torrubia, las máquinas del futuro serán capaces de escribir y hacerlo bastante bien. “Ya escriben un comentario de texto, pero me atrevería a decir, siendo muy aventurado, que escribirán historias coherentes y largas”, asegura.

La personalización de la educación

Para Nuria Oliver otra área en la que la IA avanzará mucho en los próximos 10 años es todo lo que tiene que ver con educación. “En China ya están realizando experimentos, utilizando IA para tener educación personalizada y adaptar los curriculus a cada niño”, explica.

Aunque habrá que ver los resultados que estos experimentos ofrecen, Oliver no duda de que es un área de oportunidad. “Nos permite personalizar la educación y eso ahora mismo no es viable. Sabemos que los niños aprenden con diferentes estilos, ritmos y técnicas y hay un profesor cada 30 alumnos. Es muy difícil ofrecer esa personalización. Pero con IA sí se puede, además para la para detección temprana para dificultades como dislexia o discapacidad para que desaparezca este concepto porque se compense con la IA”.

¿Sesgos? ¿Qué sesgos?

Tanto Torrubia como Richards explican que los sistemas de Inteligencia Artificial se basan en correlaciones, en búsqueda de patrones. Y ésa es, precisamente, una de las grandes diferencias con la Inteligencia Humana y lo que acaba provocando algunos problemas, como los conocidos sesgos. “Las personas diferenciamos correlaciones de causa-efecto, pero las máquinas no”, ahonda Torrubia. Por eso los sistemas fallan y tienen sesgos y están mal configurados y refuerzan sesgos negativos. «Es lo que han visto y no entienden las relaciones causa efecto a día de hoy”.

Por eso, un área activa de investigación en los avances de IA en datos son las abordar las limitaciones de los sistemas existentes, como la discriminación y sesgos. “La aspiración es que al usar datos estos algoritmos no sufran los sesgos que tenemos los humanos”, detalla Oliver. “Nos damos cuenta de que los datos no son un reflejo objetivo de la realidad, sino que están sesgados. Y si le enseñas a un algoritmo esos sesgos, los puede maximizar”, avisa.

Pero, la buena noticia es que, según Benjamins, el tema de la discriminación y sesgos de datos estará resuelto en 10 años. Habrá muchas herramientas que podrán detectar los sesgos. “Será como una ingeniería y se podrán identificar muy bien y eliminar”, avanza. En su opinión, actualmente el problema a veces es que puedes tener un conjunto de datos en los que no esté establecido la raza, pero sí que tenga esos sesgos. “Quizá en 10 años este tema también esté resuelto”.

Dame datos y te daré personalización

Nuria Oliver incide en este punto que toda la IA se basa en datos. Los modelos más prometedores y los comerciales de más éxito son redes neuronales entrenadas con cantidades ingentes de datos. Para aplicar estas técnicas de IA en nuevas áreas como medicina y educación o justicia, lo primero es tener datos. Los algoritmos aprenden a partir de datos que se suponen que refleja de manera objetiva lo que quieres modelar.

“A partir de esos datos, si son suficientes para cada persona, puedes construir un modelo especifico a cada persona. Y adaptarte a esa persona. Ya hay modelos de personalización en los sistemas de recomendación en base a tus propios datos y comportamiento. Es un área inmensa la personalización y forma parte de la estrategia core de la mayoría de las empresas tecnológicas, sobre todo si tienen servicios que interaccionan con las personas. La clave es como aplicarlas en sectores no puramente digitales”, detalla esta experta.

Pero no son los únicos campos donde la aplicación de la IA es un reto. Para Andrés Torrubia también la implementación en robots, que hasta ahora no se ha beneficiado mucho de la IA, será un campo de desarrollo. “Hay muchas tareas del día a día aunque sean menos noticiable”. Un buen ejemplo es Amazon Go, que te reconoce cuando entras y coges el producto. Aunque de momento es un prototipo, Torrubia asegura que el llegar a que la IA pueda saber cuánto cobrarte por el peso de un producto concreto es un desafío brutal, sobre todo para implementarlo a escala. “Pero lo conseguiremos. Como que Zara te permita probarte las cosas virtualmente en tu casa y que te sugiere la ropa en función de tus gustos y de lo que tienes”, avanza.

Además, este experto también confía en los resultados que pueden cosechar, de aquí a 10 años, algunos de los prototipos de investigación, como que escriba una novela entera tipo Harry Potter. O algoritmos que inventen una película entera. “Hay temas más distópicos como la generación de fake news que se podrá hacer a escala y eso existirá, tanto en texto como en vídeo”, aventura.

No es lo que haga, es lo que debería hacer

Según Pedro Larrañaga, todo esto se puede resumir en tres grandes puntos

  • Creará más trabajos de los que destruya.
  • Ayudará a los humanos en un buen número de trabajos.
  • Posibilitará un mundo más justo y con más posibilidades para la gente pobre que sea capaz de esforzarse en el estudio deje de serlo y mejore en sus condiciones de vida.

Y ese último melón es el que, precisamente, abren también algunos de estos expertos con los que hemos hablado. Nuria Oliver asegura que el desarrollo tecnológico es mucho más complejo que los algoritmos. “Debe estar contextualizada en una realidad y con impacto en la sociedad y en la vida de millones de personas. No se puede desarrollar de manera aislada. Hay un componente humano. No es solo capacidad técnica para ser más eficiente, sino también empatía, garantía de justicia”.

Es lo que ella denomina FATEN (Justicia, Autonomía, Confianza, Educación y No Maleficencia, por sus siglas en inglés). “Más allá de desarrollo de nuevos algoritmos debemos hacerlo en marco FATEN; si no, no será progreso. No toda innovación es progreso. Por eso debemos asegurarnos que no está discriminando, que no va a aumentar la diferencia entre ricos y pobres, o que solo funciona para una raza. Este marco debería ser donde hagamos el desarrollo”.

O, como dice el experto de Telefónica, debe haber una concienciación no solo de las oportunidades, sino también de los desafíos, por lo que debería haber muchos debates y conversaciones a diferentes niveles. “La Comisión Europea sobre confianza de la IA, pero hay más temáticas, responsabilidad, también en el plano jurídico, del trabajo si las máquinas van a quitar y cómo se sostiene el estado de bienestar. Hay mucho debate. La toma de decisiones autónoma en la administración pública afecta a las personas. No estamos preparados para que pase a gran escala. Necesitamos coger más experiencia y regulación para poder evitar que pasen cosas que o queremos”.

Además, considera que hay que trabajar en evitar la concentración de datos en pocas compañías que tienen mucho dinero. “El riesgo es que la mejor tecnología esté en manos de muy pocos y tengan el poder”, advierte.

La IA no tiene superpoderes

Seguramente la IA tenga mucho potencial de desarrollo, pero hay cosas que no será capaz de hacer.

¿Cuáles? El catedrático de la Complutense asegura que la respuesta a esto se relaciona con la paradoja de Moravec , “es decir por qué la IA hace fácil lo difícil) (para un humano) y viceversa. Al parecer el esfuerzo necesario para copiar cada habilidad humana es proporcional a la antigüedad con que ésta apareció en nuestro árbol genealógico. El “amor”, la “creatividad”, la “empatía” probablemente sean aspectos del ser humano que le van a costar incorporar a un sistema de IA”.

Para Richard Benjamins, casi todo el éxito de la IA se basa en aprendizaje automático supervisado con redes Machine Learning. “Pero si ves como aprende un bebe, no sabe nada, observa, interactúa y recibe feedback y 18 meses más tarde ha construido su modelo del mundo en el que cada concepto que conoce se ancla en la realidad. Aprender así no se puede aún con la IA, pero se darán pasos para que se de. Si se consigue sería un gran hito, sería cambiar de aprender de manera supervisado con ML a no supervisado. Aún no sabemos cómo funciona”.

Además, tampoco tendrá sentido común, como los humanos. “Las máquinas no saben reaccionar”, asegura, aunque no descarta que se pueda llegar a producir.

Andrés Torrubia también asegura que la IA no va a ser como la humana. “No se va a volver contra nosotros. No tendrá autonomía”, asegura. “Atribuimos cualidades humanas a todo, incluso decimos que aprenden. Pero no lo hacen como una persona. Hacen ecuaciones y llegan a una conclusión pero eso no es aprender. Así que no tomarán el control”.

Y, sobre el peligro de que robe puestos de trabajo, este experto señala que solemos pensar demasiado en las amenazas de los robots. “Se cree que en el trabajo es más factible que tenga impacto en trabajos poco cualificados, pero no es cierto. Un fontanero no podrá ser un robot en 10 años”.

Por su parte, Nuria Oliver también subraya que los humanos somos mucho más que reconocimiento de patrones. “Tenemos muchos tipos de inteligencia: sentido común, capacidad de asociar, crear, conocimiento semántico del mundo del que carecen los algoritmos. Reconocen gatos, pero no sabe qué es un gato. Hay muchas áreas donde la inteligencia humana es muy compleja y multidimensional», como en el mencionado sentido común y la capacidad de razonamiento. Además, esta experta señala un punto débil de las máquinas: «tienen la fragilidad de que lo puedes hackear”.

Además, esta experta recuerda que el reconocimiento de patrones necesitan muchos más ejemplos que un humano para encontrar ese reconocimiento. “No aprenden incrementalmente y constantemente y sin olvidar lo que ha aprendido. Son sistemas supervisados. Los humanos somos más eficientes y hay muchas habilidades de un niño de 2 años que son muy complicadas para la IA”.

El riesgo de morir de éxito

Por último, Andrés Torrubia cree que a la IA le vamos a poner freno como sociedad. “Desgraciadamente hay tanto hype, tanta expectación, que muchas empresas sacan cosas mal hechas” con el consiguiente riesgo que ello conlleva. Y pone un paralelismo con la web de Renfe “famosa por lo mal que funciona”. El problema, en su opinión, es si trasladamos esa isma sensación a los primeros sistemas de reconocimiento facial que falle, por ejemplo.

“Es un tema social. Puede ser disruptivo a nivel económico y socialmente se frene o por malas implementaciones. Es un problema que hay que tratar de manera sensata. No tiene que estar mal ejecutado. Así que crucemos dedos para que no haya una web de Renfe en la implementación de la IA”.

Fuente: Xataka

Dos prototipos de la UBU utilizan la inteligencia artificial para detectar y tratar enfermedades

Adrián Araniz ha desarrollado uno de los prototipos premiados por la UBU

La Universidad de Burgos ha desarrollado dos prototipos que utilizan la inteligencia artificial para la detección, diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Uno de ellos, denominado Parkinson Disease Detection de Adrián Arnaiz, dirigido por los doctores César Ignacio García-Osorio y José Francisco Díez Pastor, consiste en el Uso de biomarcadores extraídos de la voz para la detección de depresión y enfermedades neurodegenerativas, y el segundo tiene como objeto la realización de una aplicación de soporte a la comunicación con pacientes con parálisis cerebral. Ambos han sido los dos proyectos ganadores en la convocatoria ‘Prototipos’ que se entregarán este viernes y que están centrados en la aplicación de la inteligencia artificial a la salud.

El primero de los prototipos que tiene como objetivo la detección de depresión y enfermedades neurodegenerativas surge por la necesidad de paliar todas las dificultades derivadas de la diagnosis y monitorización de este deterioro cognitivo en la situación de la sanidad y estructura poblacional actual. La alta carga de consultas a los facultativos médicos, unido al envejecimiento de la población hará que en los próximos 15 años se dupliquen el número los pacientes de Parkinson, pasando de los 150000 actuales a 300000, según la Sociedad Nuclear Española.

Por ello se ha desarrollado una aplicación capaz de detectar la enfermedad del Parkinson a través de biomarcadores extraídos de la voz utilizando técnicas de minería de datos. Esta solución aportará una manera ágil y económica de predecir y monitorizar esta enfermedadreduciendo los costes y tiempos para la sanidad y ayudando a una detección temprana, además de ventajas adicionales como, por ejemplo, que se consigue un diagnóstico no invasivo del paciente (actualmente escáneres cerebrales o múltiples entrevistas).

Esta solución desarrollada por la Universidad de Burgos utiliza técnicas de Inteligencia Artificial y Minería de datos, con el objetivo de crear un modelo de aprendizaje automático lo más preciso posible en la detección de la enfermedad. En siguientes pasos, se desarrollará la funcionalidad de predecir en nivel de Parkinson en la escala unificada de Parkinson, UPDRS, con el fin de poder optimizar labores de monitorización de la enfermedad en pacientes ya diagnosticados.

Comunicación de pacientes con parálisis cerebral

En cuanto al segundo de los prototipos, se trata de una Aplicación de soporte a la comunicación con pacientes con parálisis cerebral, denominada AVC o Asistente Virtual para la Comunicación es un proyecto desarrollado entre la asociación de parálisis cerebral, APACE, y la Universidad de Burgos, en el que se ha desarrollado una herramienta para poder interpretar los sonidos de las personas gravemente afectadas, entendiendo así sus respuestas y emociones. El proyecto cuenta con 2 aplicaciones Android, una primera que permite recoger información sobre los pacientes sobre los que se va a hacer el estudio, esta información consta de un audio de la grabación del sonido emitido por el paciente y de unas opciones correspondientes a su estado actual (con información de la gente que lo rodea, de cómo ha comido, de su postura, enfermedades…). Sobre esta información se realizó una investigación para obtener un algoritmo capaz de entender estos sonidos. Por último, se desarrolló otra aplicación Android que realiza la funcionalidad objetivo, mostrar el significado de los sonidos que producen los pacientes.

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Fuente: Burgos Conecta