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Future Trends Forum 14 Jul 2020

¿Qué avances traerá la inteligencia artificial en un futuro cercano?

Nuria Oliver y Pilar Manchón, dos mujeres referentes a nivel mundial en el desarrollo de la inteligencia artificial nos han contado qué progresos se están realizando en este campo.

Desde el lanzamiento de la tendencia “Inteligencia Artificial” del Future Trends Forum, esta tecnología se ha convertido en pieza clave para el desarrollo y digitalización de los principales sectores económicos y en una herramienta presente y esencial en nuestro día a día, jugando un papel crucial en la lucha contra la pandemia del Covid-19.

Por ello, desde la Fundación Innovación Bankinter celebramos el ciclo de webinars Viviendo con la Inteligencia Artificial, donde nuestros expertos hablaron sobre el impacto tangible de vivir con la Inteligencia Artificial.

En el primer webinar, Nuria Oliver, Directora Data Scientist en Data Pop Alliance, y Pilar Manchón, Directora de Estrategia de Investigación en Google, dos mujeres referentes a nivel mundial en el desarrollo de la inteligencia artificial, nos han contado qué progresos se están realizando en este campo.

 

Por su parte, Nuria Oliver se centró en los esfuerzos realizados para la lucha contra el Covid-19 mediante el uso de la ciencia de datos.

Como Comisionada de la Generalitat Valenciana para la Estrategia de Inteligencia Artificial y la lucha contra el Covid-19, Nuria ha estado trabajando desde el pasado mes de marzo, aportando su experiencia de más de 10 años en la aplicación de la ciencia de datos y el big data contra enfermedades infecciosas, coordinando un grupo de expertos multidisciplinares para ayudar a la toma de decisiones políticas contra el Covid-19, basadas en evidencias científicas.

En este ámbito, Nuria trabaja en cuatro líneas de actuación:

  1. Estudio de la movilidad de los ciudadanos, con datos anónimos facilitados por las operadoras de telecomunicaciones.
  2. Modelos epidemiológicos que permitan prever la evolución de la pandemia.
  3. Modelos predictivos que permiten detectar probabilidades de nuevos focos de contagio, por ejemplo.
  4. Encuesta ciudadana que, entre otras cosas, facilita conocer la situación emocional de la población, así como sus cambios de hábitos.

Con todo ello, el equipo es capaz de sintetizar escenarios y evidencias que trasladan al ámbito político, para que éste pueda tomar las mejores decisiones. A día de hoy, el foco lo tienen en las aplicaciones que ayuden a decidir a quién hacer tests de la enfermedad y en el trazado de los contactos de personas positivas.

Un ejemplo inspirador de cómo la colaboración y cooperación entre la ciudadanía, los expertos de la sociedad civil y las administraciones públicas se pueden emplear para el bien común.

En su intervención, Pilar Manchón, Directora Senior de Estrategia de Investigación en GoogleAI, subrayó la importancia del aprendizaje automático, calificándolo como la segunda era de la inteligencia artificial.

Este tipo de sistemas permiten resolver problemas por sí mismos, no dependiendo sólo de reglas prestablecidas. Mediante los datos de entrada y determinados algoritmos, los sistemas son capaces de aprender por sí solos.

Ya desde 2016, los sistemas de aprendizaje automático tienen mayores aciertos que los humanos para determinadas tareas, por ejemplo, en la búsqueda de un objeto dentro de una imagen.

En Google, la inteligencia artificial se aplica en dos grandes áreas:

  1. Por un lado, está ayudando a hacer la información cada vez más útil y conveniente para el usuario.
  2. Por otro, y a través de herramientas como TensorFlow, se pone a disposición de todo el mundo la posibilidad de crear aplicaciones de aprendizaje automático, utilizando cloud computing.

Algunos ejemplos de la aplicación del aprendizaje automático en los sistemas de Google son Google Translate, que ya permite traducir texto desde imágenes o vídeos, o Google Photos, que hace el proceso inverso: a partir de lenguaje natural, permite buscar fotos o vídeos con una temática de interés. En el propio buscador, ya se hacen a día de hoy el 20% de las búsquedas por voz.

Quizás lo más avanzado en aprendizaje automático aplicado a las interfaces hombre-máquina, sea Google Duplex, que permite mantener conversaciones telefónicas en lenguaje natural para llevar a cabo tareas como reservar una mesa en un restaurante.

Fuera del ámbito del negocio core de la compañía, cabe mencionar las aplicaciones desarrolladas en el ámbito de la salud, como la detección de problemas cardiovasculares a través de la retina, el diagnóstico de cáncer y el diseño de nuevos medicamentos y, en el ámbito de la sostenibilidad social y medioambiental, con ejemplos como la detección de plagas, la eficiencia energética y la gestión del tráfico.

¿Hacia dónde va la inteligencia artificial? Pilar cree que un campo que tendrá grandes avances es el de las interfaces hombre-máquina multimodales. La otra gran tendencia es la democratización de la inteligencia artificial: que cualquiera, sin necesidad de conocimientos específicos, ni inversión en equipos, pueda desarrollar aplicaciones de IA.

Como conclusión, y en la misma línea que Nuria, Pilar augura grandes avances surgidos de la cooperación multidisciplinar, y pone como ejemplo el Cross Innovation Strategy Group auspiciado por la NASA.

Si quieres profundizar en los fundamentos de la inteligencia artificial, así como en sus múltiples aplicaciones, te invitamos a visitar el análisis sobre el tema de los expertos del Future Trends Forum haciendo click aquí.

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  • Ellen Miller
    Ellen Miller

    Co-Fundadora y Directora Ejecutiva en Sunlight Foundation en Sunlight Foundation