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Ourense, ante la apuesta de la IA: “Genera muchos beneficios, pero exige tener equilibrios”

Mientras la UVigo lucha por un grado en el campus ourensano y el Concello aviva el germen de La Molinera, los investigadores ourensanos del Citius defienden que “tiene prestaciones enormes para la Administración”

Marcos Fernández, Roberto Iglesias y Fernando Estévez en el exterior de las instalaciones en Santiago de Compostela.   | // ANDRÉS RUIZ

Marcos Fernández, Roberto Iglesias y Fernando Estévez en el exterior de las instalaciones en Santiago de Compostela. | // ANDRÉS RUIZ

La Universidad de Vigo pelea por ofrecer el próximo curso un grado de Inteligencia Artificial en el Campus de Ourense, aunque el calendario juegue en su contra. Además, el regidor ourensano, Pérez Jácome, crea un germen en La Molinera con menos investigadores de los que prometió, pero con la firme idea de retener el talento local . Pero, ¿dónde está el sector público en la carrera de la Inteligencia Artificial?

Ourense pretende explotar una ciencia con la UVigo y el gobierno local fomentando su uso para el beneficio de la investigación y para la implantación de servicios que mejoren la vida de los ciudadanos. ¿Qué aporta la IA? Los expertos ourensanos del Centro Singular de Investigación en Tecnologías Inteligencias (Citius), perteneciente a la Universidad de Santiago de Compostela, hablan sobre sus trabajos para focalizar la importancia de la inversión en IA en el inicio de la nueva era digital y sobre una ciencia que todavía es desconocida para la sociedad pero que tiene diferentes utilidades. 

"La IA genera muchos beneficios, pero exige tener equilibrios”

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El físico Roberto Iglesias es el investigador principal de un grupo que también lo forman otros dos ourensanos, el informático Fernando Estévez y el matemático Marcos Fernández. Ellos profundizan sobre la robótica y un aprendizaje profundo que es la base de sus investigaciones.

Roberto explica que “vivimos en un ecosistema robotizado, no hace falta más que mirar a nuestro entorno en casa, pero también se extrapola a otros usos como drones que buscan personas por aire, algo impensable hace unos años. También la robótica submarina y a nivel industrial, de servicios, de agricultura y robots de acompañamiento, hay avances que ni los tendríamos previstos en los últimos años. La tecnología avanza y evoluciona muy rápido y eso nos hace estar en continua formación”.

"Nuestro sistema se basa en enviar modelos desde el dispositivo, no los datos que se recogen en él"

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Uno de sus pupilos Fernando Estévez está acabando la tesis, iniciada en 2015, sobre el aprendizaje federado o automático y explica que “este sistema de aprendizaje se hace a partir de tomar datos en el propio dispositivo, que en base a ellos, elabora un modelo de aprendizaje que se envía a la nube. El problema surge cuando te preguntas qué datos envías, porque hay una serie de datos que violan la privacidad de los usuarios, pero con este sistema lo que se hace es enviar un modelo que hace el propio dispositivo, pero no los datos que recoge. Además nosotros, a partir de algoritmos marcamos los datos que queremos recoger”.

"El futuro es la IA"

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Roberto pone el ejemplo de un aspirador: “El modelo se aprende localmente, es decir, en el dispositivo, pero se comparte con el sistema y eso hace que funcione mejor y sea más específico. Un robot de limpieza no me va a decir qué tipo de muebles tiene una vivienda, pero me va a enseñar cómo se mueve o a qué horas. Esto implica que hay que tener cierto cuidado con la ética de los datos. La IA genera muchos beneficios, pero exige tener equilibrios”.

Fernando asiente que “la privacidad digital es importante para el usuario y para nosotros también, por eso el aprendizaje federado o automático pretende compartir modelos, que son números, que al desagregarlos no tienen sentido, pero que localmente, en el dispositivo, sí lo tienen. Por ello, este modelo no comparte datos, como tal”. La visión matemática de Marcos Fernández es casi de “ciencia ficción” y arguye que “los modelos que se exportan son números, son una serie de parámetros que te dan una información, pero protegen la privacidad del usuario”.

"Hay robots que salvan vidas"

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Todos le vaticinan un buen futuro y entienden que es la base de lo que está por llegar, “no solo para las empresas, si no también para la Administración, por ejemplo en la vigilancia de las personas mayores. Hay robots que identifican cuando una persona está en el suelo o incluso que se caiga en la ducha y esté incomunicado o también que haya un cambio brusco de consumo energético en el hogar, estos robots pueden salvar vidas. Esto para la atención a personas mayores que viven solas está muy bien. Pero tampoco debemos demonizar la inteligencia artificial, porque gracias a ella, ahora podemos teletrabajar como lo hacemos. Volvemos a la ética, es necesario buscar un equilibrio en la privacidad de los datos y aquellos que se envían o se pueden utilizar”.

María José Carreira es la coordinadora de Nicolás Vila. | // ANDRÉS RUIZ

¿Cuántos años tengo?

María José Carreira Nouche es profesora titular del Área de Ciencia da Computación e Intelixencia Artificial en la USC. Su experiencia le precede y sus investigaciones en materia de sanidad la avalan. Ahora mismo su grupo está inmerso en la detección del COVID a partir de radiografías de tórax. Un proceso complejo del que forman parte diferentes grupos de España y que está liderado por Granada. Sus estudios hablan de procesamiento y análisis de imagen médicas en diferentes ramas como la Neurología, la Oncología y la Odontología. Éxitos que le han llevado a ser una referencia en su área.

Además coordina el trabajo del doctorando ourensano Nicolás Vila. Ella explica que “todo surgió por una colaboración y nos dimos cuenta de que el cálculo de la edad en el ámbito forense o en materia de extranjería se hacía manualmente y que no había nada automático. Entonces, se lo propuse a Nicolás y aceptó encantado”. El ourensano ideó un sistema que ya ha sido publicado en una de las revistas médicas más importantes y están trabajando en mejoras del propio sistema.

“La principal dificultad del sistema es que necesita una gran cantidad de datos para funcionar"

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El ourensano explica que “esta técnica, de aprendizaje automática, necesita una gran cantidad de datos para funcionar. Al sistema le enseñamos una serie de ejemplos donde se tiene que fijar para que sea capaz de identificarlos y así puede identificar la edad o el sexo de la personas a partir de una imagen completa de la mandíbula. El propio sistema, que se basa en redes neuronales, ya sabe a dónde tiene que mirar para determinar la edad o el sexo”.

El doctorando explica que “la principal dificultad del sistema es que necesita una gran cantidad de datos para funcionar, miles de imágenes para ser capaz de reconocer por sí mismo los puntos o detalles donde tiene que identificarse”.

Su ingenio produce mejoras para la ciencia y codifica una base sólida para posibles servicios de la sociedad, ya sean públicos o privados, pero con un horizonte focalizado en la inversión a largo plazo y en la implantación para facilitar servicios esenciales a la sociedad.

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