Abordamos los retos de la industria vía Inteligencia Artificial

El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en diferentes sectores y aplicaciones es una realidad innegable que afecta a muchos ámbitos profesionales y personales de nuestra sociedad. En la Industria, en la Salud, en la Banca, en el Transporte, en la Administración... No es ciencia ficción: es una realidad hoy mismo, y su influencia aumentará en los próximos años cada vez más. Nuestras líneas científico-tecnológicas principales se especializan precisamente en varias de las tecnologías clave de la Inteligencia Artificial, en esa capacidad de los sistemas informáticos de presentar un comportamiento que clasificaríamos como inteligente, y en su relación con la interacción, la visualización y la comunicación entre las personas y los sistemas.

Investigación aplicada a retos reales

Las líneas principales de investigación en IA se deben dirigir fundamentalmente a los retos industriales y sociales que nos afectan. Esto es muy importante, en nuestra perspectiva, la especialización tecnológica en IA entendemos que cobra pleno sentido en su aplicación en sistemas reales, que resuelven una necesidad real. Para nosotros lo primero es entender el reto de la aplicación, y luego estudiar cómo la IA (y otras tecnologías) lo pueden resolver. Trabajamos en ese sentido en múltiples sectores: en industria y manufactura avanzada aplicamos la IA de forma muy directa, con técnicas de computer visión y machine learning que los sistemas industriales usan para fines de detección de fallos dimensionales o superficiales de piezas, por ejemplo. También tomamos datos multidimensionales de sensores industriales y predecimos el comportamiento de máquinas o sistemas mediante data intelligence y visual analytics. O facilitamos mediante la IA la interacción inteligente de los operarios con los nuevos entornos productivos en Industria 4.0, con sistemas inteligentes y flexibles que facilitan su integración y aprenden de la realidad.

En Transporte, la conducción automatizada y conectada (en diferentes niveles) nos permite avanzar hacia la conducción autónoma, en la cual los vehículos pueden percibir el entorno, decidir estrategias y actuar de una manera similar, e incluso mejor, que los seres humanos. Trabajamos con socios de primer nivel internacional, liderando varias iniciativas europeas, en los aspectos de percepción mediante cámaras y otros sensores, y en cómo gestionar y aprender mediante IA a partir de la inmensa cantidad de videos (digital media) y otros datos que se generan en este contexto, aplicando deep learning y otras técnicas de IA.

En Salud, el pronóstico, el diagnóstico y el tratamiento están cambiando de forma muy relevante gracias a la IA, lo que permite cada vez más la personalización y la mayor efectividad de la medicina en todos los sentidos. Algunos ejemplos relevantes en los que trabajamos incluyen técnicas de IA como los sistemas de recomendación clínica o la detección automática de problemas vasculares, oculares o tisulares mediante image analysis y machine learning.

Otro ámbito importante que se ha revolucionado gracias a esta nueva generación de sistemas IA es el Procesamiento del Lenguaje Natural: aplicaciones como la traducción automática y los sistemas de diálogo (incluyendo los chatbots) han adquirido niveles de precisión y naturalidad impensables hace pocos años. Trabajamos intensamente en esta área con empresas e instituciones relevantes tanto a nivel local como internacional.

Evolución de la IA  en el futuro

Al contrario de lo que pudiera parecer, la IA es una ciencia que ha avanzado mucho en los últimos 70 años, no es algo nuevo. Lo que ha permitido la reciente explosión de aplicaciones es un “alineamiento de los astros” en 6 dimensiones: la disponibilidad de datos masivos, el aumento exponencial de la capacidad de procesamiento y la disminución de consumo, los algoritmos y técnicas de machine learning (como deep learning, pero muchos otros también), el número de dispositivos conectados IoT (decenas de miles de millones), la conectividad ubicua de altas prestaciones (ahora por ejemplo viene 5G) y la computación en la nube. Que todos estos factores en su conjunto tengan una relación coste-beneficio muy cercana a las necesidades reales es lo que ha permitido esta explosión. Los retos y tendencias van precisamente por esta línea: seguir profundizando en estos 6 ejes para hacer aún más aplicable la IA. Hay una dimensión sin embargo que hay que recalcar y que no es tecnológica: el impacto cultural, social y ético de la IA. Es fundamental trabajar en esto. Asimismo, la estandarización y el acceso a los datos son otros aspectos muy relevantes.

Algunos ejemplos de aplicación

Recientemente hemos compilado en Vicomtech un catálogo con los 100 proyectos más relevantes de uso de la IA en aplicaciones reales de los últimos años. Por ejemplo, el proyecto VI-DAS (Vision-inspired driver assistance systems) liderado por Vicomtech, con Honda, Valeo, TomTom, etc. fue seleccionado por la Comisión Europea en 2019 (AI for Europe Factsheet -DSM-) como uno de los 6 proyectos de referencia europeos en Inteligencia Artificial. Con la empresa IKOR hemos desarrollado en el proyecto SIVI financiado por el Gobierno Vasco un sistema de aprendizaje automático y de realidad aumentada para asistir a los operarios de montaje de piezas electrónicas, capaz de adaptarse a decenas de miles de componentes y con tiempos de entrenamiento para el operario inferiores a 3 minutos. Lideramos el proyecto europeo DESIREE con Onkologikoa, Bilbomática y un consorcio internacional relevante para los AI para sistemas de decisión clínica en Cáncer de Mama. Y recientemente apoyando la misión social de la tecnología, hemos impulsado la iniciativa BATUA (www.batua.eus), un traductor de Inteligencia Artificial euskera-castellano de uso general y gratuito para toda la ciudadanía, con la mejor calidad de traducción, y con más de 25.000 traducciones diarias.

Objetivo 2020

Nuestro objetivo principal es seguir profundizando en la aplicación de la inteligencia artificial, visualización, interacción y comunicación en los problemas reales de la sociedad, articulando investigación de calidad con resultados tangibles para las empresas e instituciones.