La aspiración a un 'científico robot' para ganar el Nobel y otros avances de la Inteligencia Artificial se muestran en Valencia
Un robot científico que pueda ganar el premio Nobel. Un clon virtual de las ciudades para preveer escenarios. Un robot para el cribado y diagnóstico de distintos tipos de cáncer. Son algunos de los proyectos expuestos en el tercer foro científico de la Fundación ValgrAI en la Universitat Politécnica de Valencia, que ha acogido a más de 400 participantes.
El panel de expertos en inteligencia artificial ha mostrado investigaciones y su aplicación en distintos campos, enfocados especialmente a la investigación científica y la salud, con ponencias sobre su impacto ético y los retos futuros. El evento, que fue conducido por la Directora Gerente de ValgrAI, Ana Cidad, contó con la presencia del Director General de ValgrAI, Vicent Botti, el Director General de Ciencia e Investigación de la Generalitat Valenciana, Rafael Sebastián, y la Vice-Rectora de Investigación de la UPV, Belén Picó, que destacaron el poder transformador de la Inteligencia Artificial (IA) y el impulso que supone para numerosos sectores la investigación en Inteligencia Artificial que se está desarrollando en la Comunitat Valenciana.
Una de las ponencias más esperadas fue la de Hiroaki Kitano, CEO de SonyAI y vicepresidente de Sony Corporation, quien bajo el título “Nobel Turing Challenge: Creating the Engine for Scientific Discovery” subrayó la importancia de acelerar el ritmo de los descubrimientos científicos, afirmando que este esfuerzo requiere no solo una comprensión profunda de las áreas de estudio, sino también de la naturaleza misma de los descubrimientos científicos. Según Hiroaki Kitano, es esencial establecer una “ciencia de la ciencia” que se pueda implementar de manera práctica mediante sistemas de IA. Kitano explicó que los “científicos de IA” podrían no parecerse a los científicos humanos en sus procesos, y que esta forma alternativa de ciencia podría superar las limitaciones cognitivas y sociológicas que actualmente restringen la práctica científica. Este enfoque podría dar lugar a una forma híbrida de ciencia, combinando esfuerzos humanos y de IA, llevando disciplinas como la biología de sistemas y otras ciencias a una nueva etapa.
El proyecto que capitanea, el “Nobel Turing Challenge” tiene como objetivo desarrollar un sistema de IA altamente autónomo capaz de realizar ciencia de primer nivel, que sea indistinguible de la calidad producida por los mejores científicos humanos, capaz de ganar un premio Nobel. Con esta visión, Kitano plantea un futuro en el que la colaboración entre humanos y máquinas no solo potenciará el ritmo de los descubrimientos científicos, sino que también redefinirá la propia naturaleza de la investigación científica.
Tras el responsable de Inteligencia Artificial de Sony compareció, Ernesto Faubel, responsable de LDT CitiVERSE EDIC y el Ajuntament de València, quien junto con Patricia Tamarit de Nunsys, han presentado el proyecto “AI models for smart cities- EDIC and European Local Digital Twin toolbox”. Este proyecto arraigado en la capital valenciana pretende crear gemelos digitales de las principales ciudades y edificios de Europa empezando por ciudades pilotos donde desarrollar y realizar simulaciones que ayuden a prever situaciones futuras. Valencia es la ciudad representante de España en esta iniciativa europea.
El futuro de la IA
El foro contó con un espacio para los investigadores de la Fundación ValgrAI, que presentaron proyectos que demuestran el impacto transformador de la inteligencia artificial y la robótica en campos como la salud, la seguridad y la accesibilidad de la información. Entre ellos, la organización destacan:
- Inteligencia Artificial en Videojuegos: Carlos Marín Lora de la Universitat Jaume I y miembro del grupo de investigación GAMERS - UJI presentó su estudio sobre cómo las técnicas de IA pueden transformar la experiencia de los videojuegos, haciéndolos más inmersivos y personalizados. Sus avances abarcan desde juegos activos para cintas de correr hasta la promoción cultural mediante geolocalización y realidad aumentada.
- Robótica Autónoma: Antonio Santo de la Universidad Miguel Hernández (Elche) mostró un método para la navegación de robots autónomos en entornos naturales utilizando nubes de puntos 3D obtenidas con sensores LiDAR, mejorando su capacidad para identificar áreas transitables.
- Diagnóstico del Cáncer de Próstata: Alejandro Golfe San Martín de la Universidad Politécnica de Valencia, junto al grupo CVBLab, expuso un sistema mejorado de recuperación de imágenes basadas en contenido (CBIR) utilizando muestras sintéticas generadas por IA, aumentando la precisión en el diagnóstico del cáncer de próstata.
- Autonomía en el Hogar para Personas Dependientes: Isabel Ferri Molla de la Universitat Politècnica de València presentó un sistema de interacción multimodal que utiliza redes neuronales y realidad aumentada para asistir a personas mayores y dependientes en sus tareas cotidianas, mejorando su autonomía.
- Traducción Automática de Documentos Históricos: Miguel Domingo de la Universidad Politécnica de Valencia mostró avances en la aplicación del lenguaje moderno para hacer accesibles documentos históricos, facilitando la preservación del patrimonio cultural.
- Adaptación de Modelos de Visión-Lenguaje en Patología Digital: Pablo Meseguer Esbri de la Universitat Politècnica de València explicó un método de adaptación sin entrenamiento para clasificar imágenes histopatológicas, mejorando la precisión y rapidez en los diagnósticos de cáncer.
- Pronóstico de Eventos Climáticos Extremos: Oscar Pellicer de la Universitat de València desarrolló un modelo de convolución LSTM para predecir impactos en la vegetación y ofrecer análisis explicables de eventos climáticos extremos, proporcionando señales de alerta temprana.
- Detección de Anomalías en el Internet de las Cosas: Sahibzada Saadoon Hammad de la Universitat Jaume I presentó una investigación sobre la detección de anomalías en dispositivos IoT utilizando Edge Computing, destacando los beneficios y desafíos de este análisis.
- Robótica Submarina para Inspección y Mantenimiento: Salvador López Barajas de la Universitat Jaume I propuso una plataforma robótica para la inspección y reparación de estructuras submarinas, esencial para industrias como la piscifactoría y la minería.
- Mitigación de Sesgos en Modelos de Lenguaje para Simplificación de Textos: Victoria Muñoz García de la Universidad de Alicante abordó la mitigación de sesgos en modelos de lenguaje utilizados para la simplificación de textos complejos, mejorando su accesibilidad.
Robótica social
La sesión de mañana la cerró Carme Torras, investigadora del CSIC, con la ponencia “Social robotics: ”Research challenges and ethics education iniciatives“ donde abordó el creciente campo de la robótica asistencial, subrayando su importancia en la ayuda a profesionales de la salud en hospitales, centros de rehabilitación y residencias de ancianos, así como en el empoderamiento de personas con movilidad reducida en sus hogares para que puedan realizar sus actividades diarias de manera autónoma.
Torras destacó que el funcionamiento en entornos dinámicos centrados en las personas presenta nuevos desafíos de investigación. Los asistentes robóticos deben contar con interfaces amigables, ser altamente adaptables y personalizables, extremadamente seguros para las personas y capaces de manejar materiales deformables. Estos requisitos técnicos son fundamentales para garantizar que los robots puedan integrarse de manera efectiva y segura en los entornos humanos.
Además de los desafíos técnicos, la robótica asistencial también plantea retos éticos significativos, lo que ha dado lugar a la emergencia de una nueva disciplina: la Roboética. Torras mencionó que varias instituciones están desarrollando regulaciones y estándares para abordar estos desafíos éticos. Además, numerosas iniciativas de educación en ética incluyen contenidos sobre la interacción entre humanos y robots y la dignidad humana en situaciones de asistencia.
En la sesión de tarde, se dió paso al sector empresarial, donde diversas compañías han presentaron sus casos de éxito en la aplicación de la Inteligencia Artificial, así como las situaciones a las que se enfrentan a diario en el uso de ésta. De este modo, Ana Isabel Prieto de R&D en S2 Grupo, ha realizado la ponencia “Desenmascarando Spoofers: navegando a salvo gracias a la IA”; Pablo Alcoriza, CTO en Ídrica ha presentado “GoAigua: Smart Water Solutions”; Javier Anguiano Aranzubía, Delegado de Cetaqua en CV ha hablado sobre “La IA como elemento transformador del sector del agua”; Víctor Peris, CEO de INDAWS, contó su experiencia adquirida “Aplicando la IA a la gestión de empresas”; Noelia González Méndez, Manager en NTT DATA y Rubén Almaraz Arranz, Project Leader en NTT DATA, expusieron “AI Based Procesess: Inteligencia Artificial aplicada a la optimización de procesos de negocio”; Manuel Herranz, CEO de Pangeanic, se centró en “GenAI que funciona: Pangeanic en la Agencia EFE y Agencia Tributaria” y Jorge Capel, responsable oficina de arquitectura de soluciones en Nunsys, abordó “El conocimiento experto mediante la IA Generativa”.
IA y seguridad crítica
La ponencia de clausura corrió a cargo del profesor Emérito de la Universidad Estatal de Oregón, Thomas Dietterich, que tenía como título “Integrating machine learning into safety-critical systems”, y donde incidió en las capacidades de los sistemas creados mediante el aprendizaje profundo y su aplicación en áreas seguridad crítica, como la medicina, la aeronáutica y los coches autónomos. La charla se centró en cómo las metodologías de aprendizaje automático están evolucionando para operar en sistemas donde la seguridad es fundamental.
Dietterich detalló varios cambios clave necesarios para adaptar el aprendizaje automático a estos entornos de alta exigencia; concretamente la construcción de simuladores de alta fidelidad, replicar situaciones con precisión en condiciones controladas, recopilación adversarial de datos de entrenamiento y, específicamente, de las regiones peligrosas dentro del dominio de diseño operativo (ODD), garantizando que el sistema esté preparado para manejar situaciones de riesgo.
Asimismo, insistió en que es crucial que los modelos se justen correctamente a nuevas situaciones, verificando su desempeño más allá de los datos de entrenamiento; y que se desarrollen métodos para calcular la probabilidad de fallos y daños bajo condiciones normales de funcionamiento para mantener la seguridad del sistema.
Dietterich también señaló que hay muchos desafíos de investigación para alcanzar estos objetivos y subrayó que la ingeniería de seguridad tradicional sólo aborda los peligros conocidos, por lo que es crucial diseñar a través de la Inteligencia Artificial sistemas que también detecten y respondan a los nuevos peligros.
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