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Tapa

Un terreno fértil para la inteligencia artificial

Con la creciente evolución de esta herramienta tecnológica, un consorcio de investigadores crea en Brasil un instituto dedicado a establecer asociaciones entre universidades y empresas

Nik Neves

La inteligencia artificial (IA), en constante crecimiento, especialmente en esta década, comienza 2019 con un nuevo incentivo en Brasil. Con la inauguración oficial del Instituto Avanzado de Inteligencia Artificial (AI²), programada para febrero, emerge otro puente entre las universidades y las empresas para el desarrollo de la investigación científica en colaboración. Se espera que esta organización promueva proyectos destinados a diversas aplicaciones en línea con la propio multidisciplinariedad de esta rama de la ciencia de la computación. “La IA apunta a simular la inteligencia humana utilizando no solo conocimientos computacionales, sino también biología, ingeniería, estadística, filosofía, física, lingüística, matemática, medicina y psicología, solo por mencionar algunas áreas”, enumera el científico de la computación André Carlos Ponce de Leon Carvalho, subdirector del Instituto de Ciencias Matemáticas y de la Computación (ICMC), coordinador del Centro de Investigación sobre Aprendizaje de Máquinas en Análisis de Datos, ambos de la Universidad de São Paulo (USP), y uno de los integrantes del futuro instituto.

Organizado como un consorcio de investigadores de inteligencia artificial, el AI² reúne a expertos de algunas de las universidades más grandes Brasil, todas ubicadas en el estado de São Paulo, que ofrecerán su experiencia para el desarrollo de proyectos de interés académico y comercial. El físico Sérgio Novaes, del Núcleo de Computación Científica de la Universidade Estatal Paulista (NCC-Unesp) y organizador del grupo, explica que el instituto no tiene la intención de restringirse a investigadores de São Paulo o incluso de Brasil: “Nuestro objetivo es congregar alianzas en el mundo. para llevar a cabo proyectos de gran impacto social y económico”.

Según Novaes, el sostén económico del instituto provendrá de sus socios privados. “Ese dinero se utilizará para reclutar recursos humanos, organizar eventos, en la movilidad de los científicos y, eventualmente, para adquirir software y hardware”, explica. La intención es establecer colaboraciones que involucren intereses recíprocos y convergentes para que AI² pueda desarrollar actividades relevantes de investigación, desarrollo e innovación, no solo como proveedores de servicios para el sector privado. El instituto no tendrá sede propia. “Este modelo comprende espacios de coworking en las instituciones participantes o fuera de ellas, conectadas a través de un sistema de telepresencia”, detalla. Los docentes que harán las veces de mentores en proyectos con el sector privado deben permanecer en sus instituciones de origen y el personal de la empresa permanecerá en sus respectivas sedes.

No es casualidad que AI² inicialmente reúna a investigadores de São Paulo. El estado, y especialmente la ciudad de São Paulo, cuenta con una gran concentración de empresas, investigadores y mano de obra calificada, lo que representa una atracción poderosa para el desarrollo de nuevas tecnologías. Históricamente, el estado también ha concentrado a los científicos en esta área del conocimiento (lea el informe en la página 24). El Departamento de Matemática de la USP ha visto triplicarse la investigación de IA en los últimos tres años, dice el científico de la computación Roberto Marcondes Cesar Junior, del Instituto de Matemática y Estadística (IME) de la USP y coordinador del programa de Centros de Investigación, Innovación y Difusión (Cepid) de FAPESP. “Muchos de nuestros estudiantes son absorbidos por startups de este sector”, dice. Esta es la misma percepción de la científica de la computación Ana Carolina Lorena, de la División de Ciencia de la Computación del Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), con sede en la localidad de São José dos Campos (São Paulo).  “Las empresas contratan estudiantes de grado y posgrado para desarrollar sistemas de inteligencia artificial”, dice el investigador.

Los investigadores extranjeros se ven atraídos por el alto nivel de investigación y las buenas condiciones

El apoyo de agencias científicas de fomento como la FAPESP ha sido fundamental en la evolución del sector en el estado de São Paulo, especialmente a través de programas como el de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (Pipe). “Entre las agencias de financiación, la FAPESP es la que más apoya a las startups avanzadas”, dice Sérgio Queiroz, Coordinador Adjunto de Investigación para la Innovación de la FAPESP y docente del Instituto de Geociencias de la Universidad de Campinas (Unicamp). Desde 2012, la cantidad de proyectos Pipe adjudicados en IA ha venido creciendo significativamente. Esto es lo que constató el ingeniero electrónico Marcelo Finger, jefe del Departamento de Ciencia de la Computación del IME-USP. El 26 de noviembre, en el marco de un evento organizado por la Fundación con el Instituto Legislativo Paulista −el Ciclo ILP-FAPESP−, Finger presentó una descripción general de la investigación del IA en São Paulo. “La FAPESP ha venido apoyando proyectos de inteligencia artificial desde 1992. En 1997, cuando el Pipe se puso en marcha, había un promedio de cinco proyectos al año en esta área de conocimiento. Durante los últimos dos años, esa cifra trepó a 40”, informa (vea los gráficos en la página 23).

Entre los proyectos es posible encontrar a científicos extranjeros atraídos por el alto nivel de la investigación y las buenas condiciones de trabajo. Un ejemplo es el inglés Brett Drury, quien desarrolla, con el apoyo del Pipe, un sistema inteligente de análisis de riesgos para la agricultura. “Vine a Brasil debido al gran mercado agrícola, la excelente reputación de la USP y mi supervisor, Alneu de Andrade Lopes”, recuerda.

Drury comenta que conoció al científico de la computación De Andrade Lopes, del ICMC-USP, en 2013, mientras hacía su doctorado en la Universidad de Porto, en Portugal, trabajando en un sistema de pronóstico enfocado en el mercado de valores. En la etapa posdoctoral, cambió el mercado de valores por productos básicos: bajo la supervisión de De Andrade Lopes, con una beca FAPESP, estudió los rendimientos de la caña de azúcar. Ahora, como investigador en jefe de la empresa SciCrop con sede en São Paulo, está desarrollando una herramienta computacional destinada a evaluar el riesgo implicado en los cultivos agrícolas, basada en datos de fuentes textuales, satélites, meteorología, series históricas de productores e incluso noticias relacionadas con factores económicos y sociales. “Este sistema ayudará en la decisión de hedging [la implementación de estrategias tendientes a proteger la inversión contra posibles pérdidas]”, dice.

Este año, la FAPESP también financiará, en la modalidad denominada Escuela São Paulo de Ciencia Avanzada, un evento organizado por el IME-USP que consistirá en 10 cursos cortos, de seis a ocho horas cada uno, que con la participación de investigadores extranjeros y brasileños. El contenido de los mismos comprenderá el aprendizaje de máquinas, el aprendizaje de estadísticas, la computación de alto rendimiento, los sistemas de bancos de datos y las aplicaciones de impacto social.

La tecnología cotidiana
Desde la década de 1990, los proyectos de IA respaldados por la FAPESP en asociación con empresas han dado como resultado nuevos productos y procesos industriales. Uno de los pioneros en este campo es Claudio Oller do Nascimento, del Departamento de Ingeniería Química de la USP. En 1997, un proyecto desarrollado en asociación con Petrobras a través del Programa de Apoyo a la Investigación en Asociación de Para la Innovación Tecnológica (Pite) dio como resultado un valor 0,25 dólar adicional por barril de petróleo refinado. “El proceso de refinación involucra diversas variables, tales como la temperatura y la presión. Utilizamos redes neurales para ajustar estos parámetros y optimizar el proceso”, dice el investigador.

Una asociación diversa tuvo lugar con la Compañía de Tecnología Ambiental y Saneamiento del Estado de São Paulo (Cetesb) en el año 2001. El investigador utilizó redes neurales para desarrollar una tecnología destinada al análisis de datos meteorológicos con el objetivo de predecir la formación de ozono en la atmósfera inferior. “El pronóstico se hacía para un lapso de tres horas. Con este sistema, pude pronosticar con 24 horas de anticipación”, dice. Actualmente, Oller es uno de los coordinadores del programa fisicoquímico del Centro de Investigación de Innovaciones en Gas (RCGI), financiado por la FAPESP y Shell y creado en 2015.

El físico Silvio Salinas, docente jubilado del Instituto de Física de la USP (IF-USP), fue otro investigador que recibió los primeros apoyos en el área de IA de la FAPESP. “Nunca imaginé que mis proyectos de las décadas de 1980 y 1990 podrían tener conexiones con las actividades actuales de inteligencia artificial”, dice. A principios de la década de 1990, Salinas desarrolló una investigación teórica en física estadística que luego constituiría la base para el desarrollo de redes neurales.  “Nuestros proyectos con la FAPESP contribuyeron para la formación de una buena cantidad de estudiantes. Nestor Caticha, por ejemplo, quien todavía está en el IF, fue el investigador de nuestro grupo que tomó parte en el análisis de modelos de redes neurales, incluyendo los problemas concernientes a la toma de decisiones y el aprendizaje”, dice Salinas.

Léo Ramos Chaves La startup Treevia ha creado un sistema destinado al monitoreo remoto de bosques mediante el empleo sensores: los datos se procesan en tiempo real con AILéo Ramos Chaves

Al cabo de un período de ostracismo, desde 2010 el estudio de las redes neurales se convirtió en una de las principales líneas de investigación en IA. “A principios de este siglo, el área de las redes neurales llegó a considerarse muerta. En 10 años, el juego ha cambiado. La mayoría de las aplicaciones de IA actuales provienen de redes neurales”, dice Marcelo Finger.

El físico Néstor Caticha Alfonso, miembro del AI2, afirma que el momento actual muestra una explosión de proyectos de IA debido al uso de algoritmos de aprendizaje de máquinas, con una cantidad creciente de aplicaciones. Esta herramienta tecnológica ya se incorporó tanto a la vida cotidiana que pasa desapercibida en las actividades usuales, corroborando una frase atribuida al padre de la inteligencia artificial, el estadounidense John McCarthy (1927-2011): “Una vez que funciona, ya nadie llama IA”. Hoy en día, los algoritmos de aprendizaje de máquinas están presentes, por ejemplo, en teléfonos inteligentes de reconocimiento facial, en lectores biométricos, en servicios de recomendación de listas de reproducción y en servicios de transmisión en directo de videos.

Empleadas en una cantidad creciente de industrias, las tecnologías que incorporan sistemas inteligentes están ampliando el vocabulario empresarial. Se multiplican las llamadas fintechs −las startups que operan en el mercado financiero−; las healthtechs, del área de la salud; la retailtechs, minoristas; las agritechs, en el agronegocio; las logtechs, en logística; las legaltechs o lawtechs en área jurídica. El crecimiento de las lawtechs condujo a la creación en 2018 de un instituto de innovación orientado hacia el derecho: el Future Law Innovation Center en São Paulo. Es el primer centro de innovación patrocinado por la multinacional de tecnología Thomson Reuters en América Latina.

Léo Ramos Chaves I.Systems desarrolló un sistema de envasado que emplea un software basado en IA para reducir el desperdicioLéo Ramos Chaves

Un lenguaje accesible
Para el científico de la computación Ígor Braga, socio de Big Data Brasil, una consultora con sede en São Paulo especializada en análisis de datos y aprendizaje de máquinas, la cantidad de empresas que apuntan a adoptar soluciones de inteligencia artificial está creciendo, pero uno de los desafíos consiste en traducir los resultados y las decisiones de los algoritmos en un lenguaje accesible. “El cliente quiere optimizar su negocio, pero también quiere saber, tanto como sea posible, el porqué las decisiones del algoritmo”, dice Braga.

“Las grandes empresas tienden a ser más conservadoras en la adopción de nuevas tecnologías, aunque el panorama está cambiando”, dice Esthevan Augusto Goes Gasparoto, CEO de Treevia, un agritech de São José dos Campos (São Paulo). Con recursos del Pipe, la compañía ha creado un sistema web para el monitoreo remoto de bosques que aplica inteligencia artificial para procesar datos recopilados en tiempo real por sensores de internet de las cosas (IoT). “Todos los días surgen empresas con equipos de innovación y que estimulan iniciativas de innovación abierta [en busca de conocimiento fuera de sus departamentos de investigación y desarrollo]. Allí es donde las startups pueden contribuir desarrollando soluciones con una velocidad a la que las grandes corporaciones no están acostumbradas”

Las startups que realizan innovaciones con herramientas inteligentes comienzan a sentir los efectos de la gran demanda de los profesionales

Las startups enfocadas en el desarrollo de innovaciones con la ayuda de herramientas inteligentes ya están comenzando a sentir los efectos de la gran demanda de profesionales. Este es el caso de Stattus4, de la localidad de Sorocaba (São Paulo). “Nos resulta difícil encontrar profesionales que puedan realizar proyectos basados en inteligencia artificial. Cuando se los encuentra, los salarios que solicitan son altos, lo que dificulta que las pequeñas empresas y las nuevas empresas en etapa inicial los contraten”, dice Antônio Carlos Oliveira Júnior, director técnico de la compañía. El problema es común entre quienes necesitan profesionales de la informática. Para ayudar a resolver este problema, la FAPESP ha creado la categoría de becas TT4A y TT5, que paga más a aquellos que poseen experiencia comprobada en tecnología de la información.

Stattus4 ha desarrollado un sistema de detección de fugas de agua utilizando el aprendizaje de máquinas, una subárea de IA centrada en el reconocimiento de patrones y la adquisición de conocimiento a través del análisis de datos. Para desarrollar un prototipo de sensor que registra las vibraciones del agua que fluye a través de las tuberías y detecta escapes mediante un análisis de sonido, basado en una base de datos almacenada en la nube, la compañía contó con el apoyo del Pipe. “La participación de Pipe en el desarrollo de este sector ha sido fundamental, ya que permite la contratación de becarios TT5 AI”, dice Oliveira.

Especializada en el control y la automatización de procesos industriales, la empresa I.Systems, de la localidad paulista de Campinas, también recibió el apoyo de FAPESP al comienzo de su operación. Creada en 2007 por cuatro alumnos de la Unicamp, la startup tuvo su primer proyecto aprobado por la Fundación dos años después para desarrollar un software de control industrial basado en técnicas de inteligencia artificial. Según el ingeniero en computación Igor Bittencourt Santiago, socio fundador de I.Systems (véase el suplemento especial Pipe, 20 anos de inovação), el software, llamado Leaf, se ha utilizado con éxito en una industria de refrescos, reduciendo el desperdicio a la hora del envasado. La empresa tiene alrededor de 60 empleados, en su mayoría ingenieros, y atiende a más de 40 compañías.

Cobli, otra startup respaldada por el Pipe, se enfoca en el desarrollo de soluciones de IoT para el monitoreo y la administración de flotas. La compañía tiene más de 70 empleados, 20 de ellos especializados en el desarrollo de productos, y más de 600 clientes en todo Brasil. Esta estructura surgió en solo tres años. Cobli nació después de que el empresario estadounidense Parker Treacy identificó al país como una oportunidad de negocios y decidió invertir aquí la industria logística. Fundó la empresa con el ingeniero Rodrigo Mourad, con sus propios recursos y sin el apoyo de incubadoras.

Con su sede central en Sao Paulo, la startup recibe recursos del Pipe para mejorar una herramienta que puede identificar los patrones de comportamiento de los conductores a través del aprendizaje de máquinas utilizando datos de rastreadores alimentados por energía solar.  “Con el apoyo del programa podemos establecer una asociación con la academia. A través de la IA, es posible revolucionar el mercado proponiendo soluciones innovadoras”, dice el director técnico Lucas Fernandes Brunialti.

Una de las áreas que más ha invertido en IA es la de la salud. Las empresas de ese sector han desarrollado mecanismos de apoyo al diagnóstico médico. Un ejemplo es Onkos Diagnósticos Moleculares, instalada en Supera Parque de Innovación y Tecnología de Ribeirão Preto, vinculado a la USP. En 2018, la compañía recibió el noveno Premio Octávio Frias de Oliveira por el desarrollo de un test de diagnóstico que se vale de algoritmos de IA para la clasificación de tumores metastásicos de origen desconocido, el llamado Test de Origen Tumoral (TOT).

Además del TOT, la startup también aplicó la IA para desarrollar un segundo examen de diagnóstico, en ese caso para evaluar nódulos tiroideos indeterminados. El método tradicional para evaluar estos nódulos consiste en analizar el material recogido mediante un procedimiento llamado Paaf (las siglas de punción por aspiración con aguja fina). Pero sucede que su resultado no es concluyente en entre un 15% y un 30% de los casos. La prueba molecular creada por Onkos está destinada a pacientes de este grupo. Llamado mir-THYpe, utiliza AI para clasificar nódulos indeterminado como “negativo” o “positivo” para malignidad mediante el análisis de la expresión de 11 microARNs, pequeñas secuencias de ARN reguladoras de la expresión génica. Según Onkos, esta prueba puede reducir hasta un 81% de las cirugías tiroideas innecesarias.

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