La academia y el sector privado se unen para fomentar la investigación en inteligencia artificial | AGÊNCIA FAPESP

La academia y el sector privado se unen para fomentar la investigación en inteligencia artificial Investigadores de ocho universidades paulistas, en asociación con empresas y startups con diversas orientaciones, lanzan un instituto avanzado cuyo objetivo es promover proyectos colaborativos en esta área (imagen: Pixabay)

La academia y el sector privado se unen para fomentar la investigación en inteligencia artificial

21 de marzo de 2019

Por Elton Alisson  |  Agência FAPESP – Durante los últimos años han empezado a crearse en distintas metrópolis mundiales, tales como Nueva York y Toronto, centros orientados hacia la promoción de investigaciones en inteligencia artificial mediante la colaboración entre la academia y el sector privado. Y la ciudad de São Paulo, la mayor metrópolis del hemisferio sur, cuenta ahora con una institución de este género.

Un grupo de científicos de ocho universidades paulistas, en asociación con empresas y startups de diversas áreas, lanzó el pasado 26 de febrero el Advanced Institute for Artificial Intelligence (AI²).

El principal objetivo de este instituto consiste en promover la interacción de investigadores en inteligencia artificial –un área dedicada a buscar métodos o dispositivos computacionales que puedan permitir o multiplicar la capacidad de resolver problemas– para explorar aplicaciones que puedan tener impactos socioeconómicos relevantes.

Con el fin de promover la interacción entre científicos y desarrolladores que actúan en diferentes áreas de aplicación de la inteligencia artificial, el AI² contará con una red de espacios de trabajo compartidos (coworking) en las instituciones participantes, conectados mediante un sistema de videoconferencia.

“La idea es que el medio académico tome parte con su experiencia en investigación básica en inteligencia artificial y, en contrapartida, el sector privado plantee problemas que se erijan en desafíos y brinde el soporte económico para que llevemos adelante juntos proyectos con impacto socioeconómico relevante”, dijo Sérgio Novaes, docente de la Universidade Estadual Paulista (Unesp) y uno de los mentores del AI², durante la ceremonia de presentación del instituto.

Integran este consorcio inicialmente, científicos de las universidades de São Paulo (USP), de Campinas (Unicamp), Estadual Paulista (Unesp), Federal de São Paulo (Unifesp), Federal del ABC (UFABC) y Presbiteriana Mackenzie, además del Centro Universitario FEI y la Escola Superior de Engenharia e Gestão (Eseg).

Entre los socios del sector privado se encuentran IBM, Intel, Petrobras, el Grupo Fleury y Serasa Experian. La iniciativa está abierta a la participación de otros socios del sector empresarial y de otras universidades e institutos de investigación de Brasil y del exterior.

Durante la presentación del instituto, se realizó un workshop en el Núcleo de Computación Científica de la Unesp, en São Paulo, con el objetivo de dar a conocer oportunidades de colaboración.

“Pretendemos facilitar la interacción entre la academia y el sector privado para el desarrollo de proyectos en inteligencia artificial”, afirmó Novaes.

Serasa Experian, una de las primeras empresas que se asoció al instituto, anunció que otorgará tres becas de posdoctorado a investigaciones en las áreas de datos alternativos, tecnologías de conversación y crédito.

“Nuestro interés consiste en adquirir, mediante el empleo de tecnologías de aprendizaje de máquinas, datos que son relevantes para las decisiones de consumo, que van desde la manera por la cual los consumidores seleccionan un producto hasta el modo de financiar sus compras y qué hacen para pagar sus deudas”, dijo Renato Vicente, docente del Instituto de Matemática y Estadística (IME) de la USP y director de data science en el Data Lab de Serasa Experian en Brasil.

Las líneas de investigación

Actualmente, los científicos del AI² trabajan en tres frentes de investigaciones financiadas por socios privados. Uno de los proyectos tiene por objeto ayudar a monitorear mejor el proceso de perforación de pozos de petróleo y gas y desarrollar aplicaciones orientadas hacia la visión computacional tendiente a identificar situaciones de riesgo en plataformas petrolíferas.

El segundo proyecto apunta a fomentar el empleo de la robótica como una herramienta educativa, desarrollar robots de servicio –que ejecutan tareas útiles para los humanos o para equipamientos, excluidas las aplicaciones de automatización industrial– y estudiar las interacciones hombre-máquina.

En tanto, el tercer proyecto se destina a acelerar la simulación de colisiones de partículas atómicas mediante técnicas de aprendizaje de máquinas con diversas aplicaciones, como distinguir una fotografía real de un montaje, por ejemplo. 

Las simulaciones son fundamentales para la verificación de datos reales, obtenidos en las colisiones de partículas en el Gran Colisionador de Hadrones (LHC, por sus siglas en inglés), de la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN, también por sus siglas en inglés), construido en Suiza. Para obtener la precisión estadística necesaria, se deben efectuar varias simulaciones de colisiones, que tardan entre dos y tres minutos cada una.

El problema a la hora de efectuar las simulaciones se volverá aún más complejo con la actualización del LHC, prevista para realizarse entre 2019 y 2020. Hasta ahora se registraban entre 30 y 40 colisiones de partículas simultáneas en dicho colisionador. Tras su actualización, la cantidad de colisiones simultáneas pasará a ser de alrededor de 200.

“Esto comienza a inviabilizar la forma actual de realizar las simulaciones. Necesitaríamos computadoras que operasen los datos seis veces más rápido o sextuplicar la cantidad de computadoras que usamos con esa finalidad”, declaró Thiago Tomei, investigador del São Paulo Research and Analysis Center (SPRACE), a Agência FAPESP.

El SPRACE, creado en 2003 con el apoyo de la FAPESP y coordinado por Novaes, viabiliza la participación de investigadores en Física de Altas Energías del estado de São Paulo en el experimento Compact Muon Solenoid (CMS) del LHC.

Mediante técnicas de aprendizaje de máquinas, los investigadores del AI² pretenden acelerar mil veces las simulaciones y, de este modo, agilizar la identificación de partículas tras un evento de colisión e incrementar la precisión de los resultados.

“La idea es emplear los denominados modelos generativos, a los efectos de permitir que un algoritmo ‘aprenda’ a clasificar muestras de datos y, al hacerlo, genere nuevas muestras”, explicó Tomei.

Un área en ascenso

Hasta ahora asociada a soluciones capaces de hacer que máquinas y programas informáticos aprendan y ejecuten tareas empleando como base el razonamiento humano, la inteligencia artificial ha pasado por una revolución durante los últimos años. Algunos de los factores responsables de ello fueron el aumento de la disponibilidad de datos digitales (big data o inteligencia de datos) y el poder de procesamiento de la computación en la nube (cloud computing).

Estos dos factores permitieron desarrollar algoritmos para realizar tareas específicas, tales como maniobrar un vehículo autónomo, detectar fraudes en sistemas, identificar células cancerosas en imágenes de resonancia magnética y rastrear plagas en cultivos, entre otras aplicaciones, según explican los expertos del área.

Países tales como China, Estados Unidos, Inglaterra, Francia, Canadá y Japón han venido invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial debido a que entienden que es un área estratégica para el desarrollo económico, social y científico y para garantizarse la seguridad, la independencia y la soberanía.

China, por ejemplo, tiene planes de invertir un billón de dólares hasta 2030 en inteligencia artificial para asegurarse el liderazgo mundial en el área. Y Canadá, que cuenta con dos centros de investigación en innovación artificial –con sede en Toronto y en Montreal–, lanzó en 2017 una política nacional de estímulo al desarrollo del área en el país.

“Las inversiones en inteligencia artificial en Canadá han aumentado mucho en los últimos años, y se registró un crecimiento del 30% de la cantidad de startups que actúan en esta área en el país en 2018”, dijo Marie-Hélène Béland, viceconsulesa del Consulado General de Canadá en Brasil, durante el evento.

En Brasil, en tanto, las iniciativas de inversión en el sector han sido tímidas, según evaluaron los participantes en el evento. La creación del AI² podría ayudar al país a aumentar la exploración de este campo de conocimiento, estimaron.

“Desafortunadamente, Brasil está quedándose atrás en el área. El hecho de dejar de acompañar el progreso de la inteligencia artificial será probablemente un camino sin retorno. Será peor que en el caso de los semiconductores, campo en el cual el país perdió el tren y nunca más logró recuperarse”, dijo Novaes.

“Una forma de seguir de cerca el avance del área consiste en mantenerse actualizado y al mismo tiempo que se empiecen a entablar asociaciones directas entre el sector privado y el medio académico, tendientes al desarrollo de proyectos conjuntos”, consignó.

El aporte de la FAPESP

A juicio de los investigadores integrantes del instituto, el apoyo de las agencias de fomento como la FAPESP ha sido determinante en la evolución del área en el estado de São Paulo, sobre todo en el marco de programas como el de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE).  

Durante los últimos seis años, el programa PIPE de la FAPESP incrementó más de seis veces la cantidad de empresas en el área de Inteligencia Artificial que apoya. En 1997, cuando se puso en marcha el programa, había en promedio cinco proyectos por año en dicha área del conocimiento. Durante los últimos dos años, esa cifra trepó a 40, según datos presentados por Marcelo Finger, docente del Instituto de Matemática y Estadística de la USP y miembro de la coordinación de Ciencia e Ingeniería en Computación de la FAPESP, en el marco del Ciclo de Conferencias ILP-FAPESP sobre Inteligencia Artificial. Este evento tuvo lugar en noviembre de 2018 en la Legislatura del Estado de São Paulo (Alesp).

Según Finger, el apoyo de la FAPESP a los proyectos del área de inteligencia artificial empezó en 1992 y ha aumentado vertiginosamente a partir de 2012. 

En asociación con IBM, la FAPESP apoya la creación de un Centro de Inteligencia Artificial en el ámbito del Programa de Centros de Investigación en Ingeniería (CPE). Para constituir este nuevo centro, se emitió una convocatoria a la presentación de propuestas destinada a grupos de investigación vinculados a universidades e institutos de investigación del estado de São Paulo.

La FAPESP e IBM organizaron el pasado día 12 de marzo, en la sede de la Fundación, una reunión de trabajo destinada a la presentación de temas y a despejar las dudas de los interesados. La fecha límite para la remisión de propuestas a la FAPESP es el día 15 de abril de 2019. 

Las instrucciones específicas para los investigadores del estado de São Paulo pueden leerse en el siguiente enlace: www.fapesp.br/12504

 

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