El 18 de julio se realizó en la ciudad de Baltimore, Estados Unidos, el Workshop LatinX in AI, en el marco de la 39° Conferencia Internacional en Machine Learning (ICML). En el workshop participó, en calidad de keynote speaker, María José Escobar, investigadora colaboradora asociada Cenia, académica del Departamento de Electrónica de la Universidad Técnica Federico Santa María e investigadora asociada del Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (AC3E). María José es Ingeniera Civil Electrónica y PhD en Procesamiento de Señales e Imágenes, siendo sus áreas de investigación la neurociencia computacional, neuronas artificiales y bio-inspiradas, además de la robótica cognitiva.
El evento reunió a docentes, estudiantes de posgrado, investigadores/as e ingenieros/as que trabajan en inteligencia artificial, y contó con un panel de discusión para conversar y reflexionar acerca del estado de arte de la investigación en IA y sus proyecciones a futuro, principalmente en las diversas áreas del machine learning, además de tutorías y exposiciones de papers a través de presentaciones orales y pósters.
La conferencia de María José Escobar se centró en la relación que existe entre la inteligencia artificial y la neurociencia, y al respecto, explica que las redes neuronales partieron como inspiración de las neuronas en el cerebro humano, en donde algunas de las propiedades existentes en neuronas reales han sido implementadas de forma artificial: “A la fecha, han existido múltiples iniciativas para poder entender de mejor manera los cómputos de nuestro cerebro y los principios que considera para maximizar la información con un uso eficiente de la energía. Este conocimiento puede significativamente mejorar la forma en que implementamos o diseñamos algoritmos de inteligencia artificial, permitiendo, por ejemplo, reducir los tiempos de entrenamiento, logrando destacados desempeños. Por otro lado, herramientas de inteligencia artificial pueden, también, ser utilizadas para procesar la gran cantidad de información registrada de la actividad cerebral, y así, poder aportar al entendimiento de nuestro sistema nervioso central”, puntualiza la investigadora.
Al workshop también asistió el doctorante Cenia, Alain Raymond, quién presentó el paper titulado “A study on the predictability of sample learning consistency”, realizado junto a los investigadores Julio Hurtado y Álvaro Soto, director de Cenia. “Este trabajo ayuda a entender un poco lo que los modelos de IA consideran difícil de aprender versus lo que nosotros como seres humanos consideramos difícil. Esto no siempre es obvio, pues tendemos a humanizar a estos modelos, pero éstos se fijan en cosas sustancialmente distintas que nosotros.” Para Alain Raymond, participar en este encuentro representa una gran oportunidad para exponer su trabajo ante otros/as colegas y recibir su feedback directamente: “Encuentros como éste también permiten conectar con otros investigadores y hacer contactos con empresas interesadas en el área, experiencia que no suele darse en los encuentros virtuales.”
La organización LatinX in AI (LXAI) se encarga de vincular a las comunidades, la academia, la industria y diversos sectores de la política que se dediquen a impulsar iniciativas para promover la innovación en inteligencia artificial, además de potenciar y disponibilizar recursos para las personas representantes de Latinoamérica y a nivel mundial.
