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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

Idean una plataforma de cómputo de altas prestaciones para vehículos y robots

Idean una plataforma de cómputo de altas prestaciones para vehículos y robots

La Universitat Politècnica de València (UPV) lidera el desarrollo de una plataforma de cómputo de altas prestaciones que podrá aplicarse en vehículos y robots autónomos, y se evaluará su utilidad en los sistemas de gestión de la Estación Espacial Internacional y en satélites.

Este es el objetivo de SELENE, un proyecto de investigación internacional financiado por el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea, que cuenta con un presupuesto de 5 millones de euros y se prolongará durante los próximos tres años, según los datos a los que ha tenido acceso EFE.

En este proyecto europeo también participan Airbus (Francia y Alemania), Siemens (Austria y Alemania), CAF signalling, Opentech, Ikerlan, Cobham Gaisler, BSC y Virtual vehicles.

La principal novedad que propone el proyecto es el codiseño del hardware y software, que permitirá que las aplicaciones críticas se puedan certificar a un bajo coste, según han informado fuentes de la institución académica.

«El procesador en el que trabajamos será mucho más flexible e integrará una gran cantidad de cómputo, tanto aceleradores de Inteligencia Artificial como núcleos, destaca Carles Hernández, investigador del Grupo de Arquitecturas Paralelas (GAP) del Departamento de Informática de Sistemas y Computadores (DISCA) de la UPV.

Además, según Hernández, «permitirá la autovalidación y testeo de las propiedades de seguridad para su puesta a punto final».

En el caso de los vehículos autónomos, los investigadores del GAP-DISCA UPV aseguran que para conseguir la autonomía total son necesarios una gran cantidad de chips diferentes.

Esto «conlleva un coste de verificación de funcionamiento «hoy en día inasumible en la mayoría de aplicaciones», ha indicado el investigador.

José Flich, investigador también del GAP-DISCA de la Universitat Politècnica de València, también subraya que los sistemas autónomos «normalmente requieren de mucha redundancia y eso es muy costoso cuando lo haces mediante chips diversos».

«Los procesadores que hay hoy en día se pueden utilizar, pero no certificar», ha indicado para añadir que este proyecto «facilitará la certificación de aplicaciones de Inteligencia Artificial en trenes y coches autónomos, contribuyendo así a una mayor autonomía en estos vehículos».

Por otro lado, en los satélites, el procesador del proyecto SELENE permitirá abaratar sus costes y dotarlos de mayor inteligencia mediante el uso de aceleradores hardware para redes neuronales.

«Se reducen costes porque tienes más capacidad de integración, en un único chip, una variable que en el Espacio es fundamental», apunta Carles Hernández.

En el caso de la Estación Espacial Internacional contribuiría a mejorar la eficiencia de sus sistemas de gestión gracias a la utilización de inteligencia artificial.

Además, en los robots contribuirá igualmente a que sus capacidades autónomas puedan ser certificables de acuerdo a los estándares de seguridad funcional.

Fuente: La Vanguardia

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