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IBM, USP y FAPESP abren Centro de Inteligencia Artificial

Para acelerar la ciencia y la innovación en Brasil

[14/10/2020] IBM, la Universidad de São Paulo (USP) y la Fundación de Apoyo a la Investigación Científica del Estado de São Paulo (FAPESP) inauguraron el más reciente Centro de Inteligencia Artificial (C4AI, por sus siglas en inglés) en Brasil, dedicado a desarrollar estudios e investigaciones de vanguardia sobre IA para abordar temas de gran importancia social e impacto económico. Este nuevo centro tendrá su sede en InovaUSP Research and Innovation Center, ubicado en el campus de USP en São Paulo.

"Como puntapié, el Centro se enfocará inicialmente en cinco Grandes Desafíos relacionados con la salud, el medio ambiente, las redes de producción de alimentos, el futuro del trabajo y el desarrollo de la tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural en portugués, buscando formas de mejorar el bienestar humano y apoyar iniciativas de diversidad e inclusión, comentó Ana Paula Assis, gerente general de IBM Latinoamérica.

Simultáneamente, añadió la ejecutiva, se crearán tres Comités Asesores para promover temas de interés común para el país centrados en la industria, la ciencia y la sociedad. Estos comités tienen como objetivo ampliar los cinco desafíos iniciales y darles una aplicación real que será útil para las empresas y la sociedad brasileñas.

El Centro también abrirá una segunda ubicación para capacitar a estudiantes y profesionales, difundiendo conocimientos y transfiriendo los beneficios de la tecnología a la sociedad. Esta ubicación se instalará en el Instituto de Matemáticas y Ciencias de la Computación (ICMC-USP) en el campus de USP en São Carlos.

"Se trata de la realización de un proyecto estratégico de la Universidad de São Paulo, que considera imperativo el área de Inteligencia Artificial para monitorear y participar en los desarrollos que dominarán, con sus múltiples aplicaciones, la sociedad moderna. El equipo de investigación de Pró-Reitoria se siente victorioso por participar en este esfuerzo tan exitoso que es la creación de un Centro de Inteligencia Artificial, sumando habilidades difundidas en la USP. Este es solo el comienzo de grandes transformaciones que, de hecho, esperamos, anotó, por su parte, Sylvio Canuto, decano de Investigación de la USP.

"La Inteligencia Artificial ofrece un número infinito de posibilidades. En este momento de intenso combate contra el COVID, estamos teniendo análisis de miles de moléculas, análisis teóricos de posibles vacunas, el mapeo de cientos de millones de datos, todo con el apoyo de la IA, generando más efectividad y reduciendo el tiempo de investigación. Para FAPESP, la alianza con una empresa como IBM es un hito en un área estratégica para el futuro, expresó el director científico de FAPESP, Luiz Eugênio Mello.

Los cinco grandes desafíos iniciales en los que trabajará el centro son:

AgriBio - Modelos de causa y efecto para los procesos de toma de decisiones bajo incertidumbre en el sector agroindustrial: Los ciclos productivos de la agroindustria, la sostenibilidad ambiental, el cambio climático y la seguridad alimentaria son demandas actuales que desafían a las autoridades mundiales. Esta línea de estudio se enfocará en modelos de causa y efecto para cadenas productivas agrícolas, especialmente para pequeños productores. El objetivo será utilizar modelos de correlación avanzados para la toma de decisiones basadas en causa y efecto, abordando muchas fuentes de preocupación, como el desperdicio de alimentos y agua.

KEML (Knowledge-Enhanced Machine Learning) - Aprendizaje automático integrado con conocimiento simbólico centrado en Amazonia Azul: Combinando aprendizaje basado en datos y razonamiento basado en conocimiento, Blue Amazon Brain (BLAB), como se llama al proyecto, tiene como objetivo abordar preguntas complejas sobre Amazonia Azul, vasta región del Océano Atlántico a lo largo de la costa brasileña, rica en biodiversidad y recursos energéticos.

BLAB trabajará con sistemas de conversación compuestos por argumentos, causas, explicaciones, razonamientos y planes sobre tareas específicas, dando respuesta a las más diversas preguntas sobre el ecosistema marino, como, por ejemplo: "¿qué provocó la aparición de manchas de aceite en la costa noreste de Brasil?.

Modelado de accidentes cerebrovasculares utilizando técnicas de análisis de redes multimodales para mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la rehabilitación: Los avances en el aprendizaje automático en medicina son notables. Sin embargo, todavía hay cuestiones importantes que deben abordarse. En este frente de estudio se cubrirán dos temas de gran importancia: cómo integrar y seleccionar recursos médicos relevantes (biomarcadores) de fuentes heterogéneas y dinámicas a gran escala; y cómo interpretar las decisiones tomadas por algoritmos de aprendizaje automático integrando inteligencia humana y artificial.

En la primera fase del estudio habrá dos áreas de investigación. Por un lado, mejorar el diagnóstico, tratamiento y rehabilitación de pacientes de accidentes cerebrovasculares (ACV) con técnicas de análisis de redes complejas con datos multimodales. Por otro lado, investigar formas de mejorar los protocolos de rehabilitación en casos de ACV, lo que supondrá un importante aporte social.

IA en países emergentes: políticas públicas y futuro del trabajo: Este frente de estudio involucrará diversas áreas de humanidades en la USP, como economía, historia, sociología y ciencias sociales, para mapear, comprender y abordar el impacto de la IA en economías como la brasileña. Existe un consenso significativo de que, en el campo de la IA, muchos países se están quedando atrás de los pioneros, en particular Estados Unidos y China.

Inicialmente, el Centro se enfocará en la investigación en torno a aspectos de las políticas públicas para la inteligencia artificial, y también recopilará y analizará datos relacionados con el impacto de la IA en el trabajo y el futuro del empleo.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) de última generación para portugués: En la actualidad hay poca disponibilidad de herramientas y datos para entrenar sistemas de procesamiento de voz y texto en portugués. El objetivo del centro será habilitar PLN de alto nivel en portugués brasileño, tal como ya existe para otros idiomas, posibilitando su mejor aplicación para las demandas actuales de la sociedad, por ejemplo, mejorando la atención al cliente, capacitación de asistentes virtuales, monitoreo de redes sociales, análisis y extracción de conocimiento de grandes fuentes de datos, entre otros.