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Así lucha la inteligencia artifical de Facebook contra el COVID-19

Hace cinco años que Facebook inauguró su centro de investigación de Inteligencia Artificial en París. Es importante subrayar que este espacio ha estado estos años liberando todo sus proyectos en código abierto para cualquiera que lo necesitase pudiera usarlo, es decir, todo lo que se desarrolla en la capital francesa queda a libre disposición de empresas y centros de investigación.

Como no podía ser de otra manera, con el COVID-19 todo el centro se volcó en el desarrollo de modelos con los que predecir el comportamiento del virus, desde su viralidad hasta la demanda de UCIs que podría causar su expansión. Antoine Bordes, director de investigación de Inteligencia Artificial de Facebook, comentó que el centro se encontraba hace tres meses, al igual que el resto del mundo, buscando una solución partiendo desde cero; sin datos históricos y sin referencias previas. Todavía es pronto para sacar conclusiones, ya que tres meses para la ciencia es un espacio de tiempo muy reducido para avances claros.

Pero el equipo de París sí que pudo utilizar algo que conocía muy bien como base en la investigación del COVID-19: el concepto de viralidad que también se puede aplicar a las redes sociales. Y es que cuando un contenido se difunde exponencialmente sin freno, su comportamiento no es tan diferente al del contagio de un virus.

En colaboración con la Facultad de Matemáticas y la plataforma de investigación de Ciencia de Datos de la Universidad de Viena, utilizando datos públicos y la base de trabajo sobre pronóstico del COVID que ya se utilizó en Nueva York y Nueva Jersey en el mes de abril, están usando IA para generar proyecciones de comportamiento del virus a nivel de distrito. Austria fue uno de los primeros países en Europa que salió del confinamiento, y por lo tanto es el veterano en datos del comportamiento del COVID en el Viejo Continente, perfecto para crear pautas de contagio del virus en un entorno con medidas de distanciamiento e higiene, pero con libre circulación, igual que en España ahora mismo.

Otro de los puntos donde se ha aplicado inteligencia artificial desarrollada en París en la plataforma de Facebook en este periodo de pandemia, es en el procesamiento del lenguaje natural o PNL para poder reconocer cualquier publicación referente al COVID y orientar o aconsejar al usuario. Por ejemplo, si el modelo encuentra una solicitud de ayuda en una publicación, le indica al usuario que puede publicarla en «Ayuda de la Comunidad» para llegar a más personas, y ocurrirá justo al revés si la publicación lo que hace es ofrecer ayuda.

En esta línea, el centro de Inteligencia Artificial de Facebook en París se ha unido a la iniciativa de traducción para COVID-19. El objetivo es traducir las indicaciones para la prevención de la enfermedad en todos los idiomas posibles, incluso en aquellos de bajos recursos. Como aclaración, un idioma de bajos recursos es aquel del que no se dispone suficiente información escrita como para dar traducciones automáticas de forma fiable. Estos pueden ser Dari, Dinka, Hausa, Luganda, Pashto y Zulu. Con esta base que proporciona Facebook IA, los traductores profesionales de «Traductores sin Fronteras», por ejemplo, disponen de más información y herramientas para traducir terminología médica a esos idiomas.

Estos cinco años de investigación han dado para mucho, no sólo en lo relativo al COVID, sino también en valiosas aportaciones a la comunidad de desarrollo de Inteligencia Artificial mundial. Por ejemplo, «Fast Text», un algoritmo de clasificación de texto, ha recibido más de 20.000 estrellas de puntuación en Github, la comunidad abierta para desarrolladores, donde todos los miembros comparten sus desarrollos de forma abierta, o «Torch Vision», que es una librería de Python de reconocimiento de imágenes desarrollada por Facebook IA accesible también desde Github, y que miles de desarrolladores han utilizado en sus aplicaciones. Uno de sus logros más recientes ha sido el «Transcoder», una herramienta de «Deep learning» capaz de traducir lenguajes de programación, por ejemplo, de Python a C++ o Java, un gran paso adelante que nos acerca a conseguir que las aplicaciones funcionen de la misma forma independientemente de la plataforma donde estén.

Yann LeCun vicepresidente, científico jefe de IA en Facebook, afirma que «el mayor avance en Inteligencia Artificial lo vamos a ver en los próximos años en la medicina. El COVID-19 nos ha demostrado que la IA es capaz de descubrir neumonía en la radiografía de los pulmones de forma más eficiente que un médico, esto se va a trasladar a tumores y otros escáneres».

Hablando de Inteligencia rtificial no podemos omitir el famoso sesgo humano que lleva años trayendo de cabeza a los científicos, cómo los sesgos del desarrollador se imprimen en las aplicaciones de inteligencia artificial. Para Jeromi Pesenti VP de IA de Facebook no deberíamos de combatir contra los sesgos, ya que son una característica de la inteligencia humana, pero sí que deberíamos ser conscientes de que existen. La inteligencia artificial ha invadido los productos de Facebook, desde Instagram que intenta mostrar contenido afín a los intereses profundos del usuario, y el reconocimiento de imagen que identifica la ropa que llevan las personas en las fotografías, para así conducirlas a la compra, a Portal que reconoce las poses y gestos del usuario con la cámara.

Por su parte, Jeromi Pesenti, jefe de desarrollo de Inteligencia Artificial de compañía, apunta que «la IA responsable está empezando a ser tendencia, una IA más justa e inclusiva. Es ahora cuando empezamos a entenderlo».

 

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Por qué IBM se retira del negocio del reconocimiento facial

IBM ha agitado, por sorpresa, una de las tecnologías más «calientes» de la última década por la que han apostado grandes compañías. En pleno debate racial por la muerte del afroamericano George Floyd a manos de un agente de policía, Arvind Krishna, director general de la compañía estadounidense, ha anunciado que la empresa dejará de vender servicios de reconocimiento facial y ha pedido un «diálogo nacional» acerca de si debe utilizarse en absoluto en Estados Unidos.

Es una tecnología emergente que permite identificar el rostro de una persona con gran precisióny que ha desembarcado en los últimos años incluso en dispositivos electrónicos de consumo como los teléfonos móviles. IBM, además, es uno de los pesos pesados de la Inteligencia Artificial aunque no tanta relevancia económica en el reconocimiento facial, con lo que su decisión puede tener un gran impacto en su desarrollo. La decisión de abandonar el negocio de reconocimiento facial se produce en medio de un profundo debate sobre la tecnología, empleada por varias compañías, por mostrar prejuicios raciales y de género.

No es la única gran compañía que ha apostado en los últimos años por esta tecnología que ha despertado numerosas críticas. Un algoritmo de reconocimiento facial implementado en servicios de Google llegó a confundir a personas negras con simios. El uso propio de Amazon de esta tecnología tuvo que someterse a votación entre sus accionistas el pasado año para decidir si seguía vendiendo a agencias gubernamentales. «La Inteligencia Artificial es una herramienta poderosa que puede ayudar a las fuerzas del orden a mantener seguros a los ciudadanos. Pero los vendedores y usuarios de estos sistemas tienen una responsabilidad para garantizar que la Inteligencia Artificial se someta a pruebas de sesgo», escribe Krishna en una carta enviada a los miembros del Congreso.

La empresa cuenta con una importante base de datos faciales que destaca, a diferencia de otras alternativas, por su diversidad. Algo que se ha enmarcado en los principios éticos que la compañía ha enarbolado en los últimos años. «IBM se opone firmemente y no tolerará el uso de ninguna tecnología, incluido el reconocimiento facial ofrecida por otros proveedores, para vigilancia masiva o cometer violaciones de los derechos humanos y las libertades civiles», apunta Krishna.

«Ahora es el momento de iniciar un diálogo nacional sobre si las agencias nacionales deben emplear la tecnología de reconocimiento facial», añade. Algunas ciudades estadounidenses como San Francisco o San Diego ya han prohibido el uso de la tecnología de reconocimiento facial en actividades de seguridad pública, alegando que presenta limitaciones y promueve posibles prejuicios contra las minorías étnicas. incluso desde la Unión Europea se ha considerado una prohibición de hasta cinco años en áreas públicas.

Para Mónica Villas, experta en transformación digital, los avances en el campo de la Inteligencia Artificial son imparables. «La IA está aquí para ayudaros y se va a quedar. El reconocimiento de imagen es una parte más de la IA», apunta en conversación telefónica con ABC, quien considera que los sesgos que se producen en estas tecnologías «pueden estar en los datos o en el diseño de los algoritmos». «Tienes que tener cuidado con las fuentes de entrenamiento porque pueden tener un gran impacto», sostiene.

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La IA que permite anticipar las necesidades de las urgencias

El coronavirus Covid-19 está causando estragos en el sistema sanitario español. La tecnología está jugando un papel importante en esta pandemia. En regiones como País Vasco se ha puesto en marcha una herramienta basadas en Inteligencia Artificial, que son capaces de prever con una semana de antelación las necesidades de las UCI. La idea es concretizar el número de camas que harán falta en las unidades de cuidados intensivos.

Creado por la empresa vasca Sherpa, el software se ha empezado a utilizar pos los servicios sanitarios para intentar prever las necesidade. Algo que parece casi magia, pero que representa una gran ventaja en la lucha contra el coronavirus. La Inteligencia Artificial se está usando de manera muy intensa en países muy tecnificados como Singapur o Corea del Sur con buenos resultados. ¿Por qué no en España?

La «startup» está considerada como una de las diez empresas más importantes en el campo de la Inteligencia Artificial del mundo. Xabi Uribe-Etxeberria, consejero delegado y fundador de Sherpa, asegura en declaraciones a ABC que su software es capaz de prever con siete días de antelación el número de camas ocupadas en la UCI segmentado por hospitales y región. «Teniendo en cuenta que Osakidetza-Servicio Vasco de Salud es capaz de montar una UCI en 5 días, les damos tiempo para prepararse y dos días extra de margen», valora.

¿Cómo funciona la herramienta? «Usamos datos de Italia y, gracias a que van dos semanas adelantados a España, nos permite extrapolar lo que está ocurriendo en ese país al nuestro. Buscamos regiones similares y aplicamos modelos matemáticos junto a la inteligencia artificial y machine learning. Los resultados son muy buenos», promete el directivo.

La pandemia ha obligado a muchas empresas a reorientar sus planes de negocio para dar salida a su producción ante las necesidades sanitarias que vive España en las últimas semanas. Fábricas y firmas de todos los sectores que han diseñado productos para cubrir los servicios sanitarios. «La medicina no es nuestro campo, pero si Seat puede construir respiradores, nosotros podemos adaptarnos y aportar nuestro granito de arena», añade.

La empresa vasca defiende, pese a las dudas que puede tener la tecnología, que sus predicciones son fiables. «Estamos logrando muy buenos resultados. Lo estamos clavando dos camas arriba, dos abajo. Es cierto que las UCI en el País Vasco nunca han llegado a la saturación de otras regiones, pero los datos que les damos les han permitido anticiparse correctamente», promete.

«La inteligencia artificial es tan importante como la medicina. En Singapur o Corea del Sur se ha aplicado desde el principio, desde el diagnóstico, que gracias a Alibaba ha pasado de 15 minutos a 15 segundos en el tiempo necesario para revisar una tomografía, a la producción de la vacuna o las pruebas de detección del Covid-19, reduciendo un proceso de meses a semanas. Cuando toda la pandemia termine, nos daremos cuenta del enorme papel de la Inteligencia Artificial en su solución», valora.

De momento, el software permite cruzar datos públicos para hacer una estimación, aunque tiene margen de mejora. Y añade: «También estamos intentando ofrecer datos de fallecidos e infectados, aunque ambos tienen un mayor intervalo de incertidumbre que las camas de la UCI porque les afectan otras variables menos predecibles». De hecho,Uribe-Etxeberria adelanta que se va a aplicar la misma tecnología para el desconfinamiento con el objetivo de detectar situaciones de riesgo y focos de contagio con antelación. De esa manera -dice- «se podrá evaluar cómo proceder en el desconfinamiento de forma segura» porque «no hay que bajar en ningún momento la alarma».

El uso de datos e información de los usuarios ha sido una constante en la pandemia. Aplicaciones de autoevaluación y herramientas que incluyen funciones de geolocalización para controlar a las personas contagiadas por el coronavirus. En este caso, el software de esta empresa se limita a su región. La pregunta es: ¿por qué no se está aplicando al resto de España? «El problema está en los datos. Pensábamos al principio que los datos estarían más unificados, pero prácticamente cada región y hospital miden de forma diferente prácticamente todo, desde los contagios a los fallecidos, por no hablar de la manera de exportarlos para poder utilizarlos con la IA», sostiene.

«Prácticamente la recogida de datos hay que hacerla de forma manual. Si hubiéramos intentado atender otra comunidad autónoma más, probablemente no lo habríamos conseguido, hemos hecho el trabajo de tres meses en prácticamente tres semanas. La extracción de datos sin un estándar hace que el modelo no sea escalable», lamenta.

 

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Europa entra en la carrera por el control de la inteligencia artificial

La UE no quiere perderse la próxima revolución tecnológica con la llegada de la inteligencia artificial y se ha lanzado ya a diseñar el entorno del futuro de la economía digital con la idea de mantener sus capacidades y su independencia frente a los otros dos grandes polos donde se está trabajando también a toda velocidad que son Estados Unidos y China.

Para empezar, la Comisión Europea ya ha decidido que si los datos van a ser la próxima materia prima, se necesitan reglas propias para su utilización que garanticen los derechos fundamentales de los ciudadanos, pero al mismo tiempo espera que las compañías comunitarias puedan utilizarlos para su expansión económica. En total, la Comisión prevé inversiones de hasta 20.000 millones de euros al año, una parte importante para la creación de grandes bancos de datos en Europa que puedan ser utilizados por los desarrolladores europeos según las reglas europeas.

La presidenta de la Comisión, Ursula von der Leyen, quiso presentar personalmente esta proposición aprobada el mertes, citando una frase del autor norteamericano Yuval Noha Harari que viene a decir que «los humanos somos siempre mejores inventando tecnologías que utilizándolas» y que en este caso «La inteligencia artificial no solo mejora nuestras vidas, sino que la UE es líder en esa área», y los ciudadanos pueden confiar en su buen manejo. «La batalla de la industria de lso datos acaba de empezar y nosotros estamos para ganarla» dijo el comisario del mercado digital Tierry Breton.

Como hace en estos casos, la Comisión ha puesto en marcha una consulta pública en la que todos aquellos sectores implicados pueden indicar cuáles son sus intereses y sus opiniones, desde los casos en los que podría permitirse el reconocimiento facial, que ahora está prohibido, o el uso de los datos médicos.

Las previsiones de la evolución de este nuevo sector son apabullantes. La Comisión calcula que el volumen de datos que ha recopilado la humanidad en toda su historia hasta hoy empezará a doblarse cada 18 meses, por lo que incluso el almacenamiento más eficiente planteará problemas energéticos y medioambientales. En los próximos cinco años se cree que se van a crear unos 11 millones de puestos de trabajo en la UE para técnicos formados en esta tecnología.

Los responsables europeos (la presidenta de la Comisión, la vicepresidenta Vestager y el comisario Breton salieron ayer a la palestra para dar una idea de la importancia que se atribuye a esta iniciativa) hicieron expecial hincapié en el hecho de que habrá una estricta condicionalidad para todas las empresas y países que quieran beneficiarse del mercado interior y es que todos deberán garantizar previamente que respetan los principios fundamentales europeos. Tal vez se referían al gigante chino «Huawei».

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La inteligencia artificial detectó el primer brote del coronavirus chino

La tecnología basada en en la capacidad de aprendizaje de las máquinas se lleva estudiando desde hace medio siglo. Sus avances han venido a cuenta gotas, pero desde siempre le ha ensombrecido el miedo a que la Inteligencia Artificial campe a sus anchar perjudicando la estabilidad humana. Sus aportaciones, sin embargo, al campo de la medicina o los procesos industriales son indudables. En parte, para una detección anticipada de problemas.

En plena alarma sanitaria por el coronavirus, un virus muy contagioso que ha causado más de un centenar de muertes en China, un software con sistemas de Inteligencia Artificial sirvió para que un epidemiólogo chino diera la primera voz de alarma de la epidemia en la región de Wuhan. En una situación similar el tiempo apremia. Se corre contrarreloj y todas las horas cuentas para poder controlar la propagación, pero un sistema informático supo anticipar el problema antes de que se hiciera pública la alerta a nivel internacional.

Desde la región que se sitúa en el epicentro de la epidemia, el Comité de Salud Municipal de la ciudad de Wuhan emitió un «aviso urgente por tratamiento de neumonía de causa desconocida» en la víspera de Nochevieja. Un día después, el 31 de diciembre, la Organización Mundial de la Salud (OMS) avanzó que está en contacto con las autoridades locales por «un brote no identificado de neumonía viral» en Wuhan, que declararon que habia unas 27 personas -la mayoría de ellas vendedores en el mercado de mariscos- tuvieron que se atendidas en el hospital en un intento de identificar las causas.

En estas situaciones la transparencia y la comunicación son elementos fundamentales para contener la histeria colectiva. En la crisis en Wuhan, el gobierno local ha venido emitiendo comunicados y preparando incluso el terreno para edificar un hospital de campaña para tratar a los posibles afectados. La herramienta proporcionada por Bluedot, una desconocida «startup» de Toronto, una plataforma de monitorización de salud por Inteligencia Artificial contribuyó a detectar el virus, según informó el medio «Quarz».

El software es capaz de procesar y analizar millones datos. Diseñado en 2014, la empresa alertó a sus clientes acerca de un posible brote el pasado 31 de diciembre. Varias semanas antes que se declarara la alerta sanitaria global por la Organización Mundial de la Salud (OMS) y los centros para el control y la prevención de enfermedades de EE.UU., aun que la organización médica ya había recabado información al respecto.

La compañía creadora del algoritmo asegura en un comunicado que «utiliza análisis de Big Data para rastrear y anticipar la propagación de las enfermedades infecciosas más peligrosas del mundo». El pasado agosto recibió una inyección de capital de 10 millones de dólares en una ronda de inversión. La herramienta es capaz de procesar el lenguaje natural. Emplea técnicas de aprendizaje automático («machine learning», en inglés) para cruzar informaciones procedentes de noticias de alcance global, datos de tránsito en aerolíneas y otros informes de brotes de enfermedades animales, según explica el medio especializado «Wired». Los usuarios, generalmente profesionales epidemiólogos, revisan los resultados registrados.

Si se detecta una situación dudosa, se envían alertas a sus clientes en los sectores público y privado. El objetivo de BlueDot es intentar rastrear la información lo antes posible y de manera más rápida de lo que la enfermedad puede propagarse. Según los primeros avances, el sistema pudo pronosticar correctamente en qué lugar fuera de la China continental iba a llegar el coronavirus (Bangkok, Seúl, Taipei, Tokio) después de su aparición inicial. Sus creadores han asegurado que predijeron el virus Zika en 2014 seis meses antes de declararse la alerta sanitaria.

 

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