Astronomía y Data Science en Chile… La mezcla perfecta.

Astronomía y Data Science

Astronomía y Data Science en Chile… La mezcla perfecta.

Por Cristían Irribarra

Pocas cosas son más aludidas en el ámbito de la ciencia y tecnología en los noticiarios y programas culturales de hoy en Chile que la Astronomía y la Inteligencia Artificial (IA). Curiosamente, pocas veces oímos de cómo ambas disciplinas se han potenciado simbióticamente una a la otra, empujando los bordes del paradigma computacional a una velocidad vertiginosa. La vanguardia en almacenamiento de datos y poder de computación se actualiza con cada nuevo supertelescopio a inaugurar.

Descargar o preprocesar un modesto set de datos astronómicos en un laptop convencional puede tardar horas e incluso días, una alternativa se hace imperativa con el EELT y LSST a la vuelta de la esquina, prometiendo cientos o tal vez miles de Terabytes de datos por semana. Asimismo, la capacidad de computación necesaria para una investigación expedita es abismantemente superior a la que se puede aspirar con un computador personal. El manejo de estas enormes bases de datos es hoy labor de Data Centers alrededor de todo el mundo, dando paso al nacimiento de la “Astro-informática”, a nivel nacional, el primer centro dedicado a esto es ChiVO(Chilean Virtual Observatory).

La vanguardia en almacenamiento de datos y poder de computación se actualiza con cada nuevo supertelescopio a inaugurar.

ChiVO, no solo es un almacén con cerca de un Petabyte (eso es un millón de Gigabytes) de capacidad de almacenamiento, sino que también cuenta con servicios y software orientados a facilitar el procesamiento de datos: bibliotecas de algoritmos para procesamiento on-line, simuladores de datos para desarrollo de modelos de IA, interfaces y manipuladores de imágenes astronómicas son algunos de ellos. 

“La ciencia de los datos crece y en Chile la astronomía es, a todas luces, uno de sus principales impulsores. “

Sin duda será interesante ver cómo la convergencia entre cada vez mejores telescopios, instrumentos astronómicos más poderosos y más avanzadas herramientas para el procesamiento de datos provocará descubrimientos sin precedentes tanto en ciencia básica como en computación aplicada, y con Chile como sede. La IA será el principal impulsor y el área más beneficiada con esto.  ¡Que emocionante es pensar en qué clase de tareas lograrán dominar los algoritmos del futuro cercano con tantos datos a su disposición!. 

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El poder de la predicción en la Industria

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El poder de la predicción en la Industria

Por Adolfo Navarro Mena

Preguntas a resolver:

  • ¿En qué consisten los algoritmos predictivos?
  • ¿Qué es posible predecir a través de ellos?
  • ¿Cómo eso impacta en el buen funcionamiento de la industria?
  • ¿Qué tecnologías ha desarrollado Forcast en esta área? 

Introducción

¿Cuál hubiese sido el destino de Rose y Jack si el equipo técnico del Titanic hubiese contado con un sistema moderno para predecir la aparición de icebergs? No lo sabremos nunca, pero de lo que sí estamos seguros es que con una mejor capacidad de predicción el capitán podría haber tomado una decisión más rápida y asertiva, favoreciendo de mejor forma a los protagonistas. 

El ejemplo anterior nos hace reflexionar en torno a la manera en que nuestras decisiones impactan; pero, ¿cómo sería si tuviésemos más herramientas para saber cómo será el futuro? Probablemente, hace siglos atrás la predicción era algo asociado al ocultismo o al esoterismo, pero con el paso del tiempo la predicción se ha vuelto algo más común y accesible de lo que muchos creen. Y por común, no nos referimos el Pulpo Paul, que “supuestamente” tenía la capacidad de adivinar el resultado de los partidos del fútbol durante el mundial de fútbol en 2010, es algo más complejo y tiene relación con las nuevas capacidades tecnológicas de la 4ta revolución industrial.

¿Qué es el Procesamiento de Datos?

La minería de datos, también llamada descubrimiento de conocimientos en bases de datos, en informática, es el proceso de descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. El campo combina herramientas de estadística e inteligencia artificial (como redes neuronales y aprendizaje automático) congestión de bases de datos para analizar grandes colecciones digitales, conocidad como conjunto de datos.

Fuente: Enciclopedia Británica, 2020. 

Los datos determinan nuestras decisiones

“Sabemos que los datos son el nuevo petróleo”, indica Fernando Castillo, gerente de operaciones de Forcast; sin embargo, no toda la información producida por una empresa está en buenas condiciones para ser utilizada o entregar resultados positivos señala el experto; pero, gracias a las nuevas capacidad que poseen los diversos algoritmos provenientes de la ingeniería informática, hoy se pueden llevar a cabo procesos industriales con un mayor número de ventajas ante las adversidades de la producción a gran escala.

¿A través de qué tecnologías los anterior es posible?

Las maquinarias utilizadas para la minería, la agricultura, u otras industrias produce enormes volúmenes de información llena de relaciones que se multiplican y extienden en diversas direcciones. Algo que, según Fernando Castillo, es difícil de ser analizado por el ser humano puesto que tomaría demasiado tiempo y, en la mayoría de los casos, sería imposible de llevar a cabo. Sin embargo, hoy contamos con diversos sistemas computacionales que son altamente capaces de utilizar toda esa información producida y dar nuevas respuestas a los operadores para tomar decisiones inteligentes en beneficio de una empresa. Es lo que se conoce como redes neuronales, las que incluso tienen memoria. 

Fernando Castillo (COO Forcast.)

“Hay técnicas que se pueden concentrar en predecir anomalías, otras en hacer clasificaciones más complejas que muestran directamente los errores de la producción. Por ejemplo, si un motor se caliente mucho en determinados ciclos, es posible anteponerse a una falla que provoque la detención de la producción”, señala Fernando Castillo. 

Lo anterior es posible ya que se trabaja con algoritmos y series de tiempo que permiten evaluar el comportamiento pasado y presente de la máquina para saber durante la producción con qué problemas eventualmente la empresa va a lidiar.

“Cada vez nacen nuevas y mejores arquitecturas de aprendizaje y con eso vamos modelando de manera más precisa”, señala Fernando Castillo.

En cuanto a sus aplicaciones, el COO de Forcast indica que su alcance es muy amplio, “todas las industrias que tengan maquinaria se pueden beneficiar de los algoritmos predictivos”. Es el caso de los pernos utilizados en la estructura de los molinos SAG para la minería. Forcast desarrolló y aplicó un sistema capaz de predecir fallar en estas piezas metálicas a partir de su historial de comportamiento, ¿qué significa esto? 

Fernando Castillo cuenta que si los pernos de esta maquinaria minera fallan, esto puede significar que un molino no opere durante dos días completos. Con un sistemas predictivos, se puede saber cuándo será el mejor momento para hacer una mantención y la detención del funcionamiento del molino se reduce a, por ejemplo, dos horas. De esta manera, la empresa se ahorra millones de pesos en pérdida. 

Por otro lado, también se logra una mayor optimización de recursos. Es el caso de la energía solar que van disminuyendo la calidad de su producción energética a raíz del debilitamiento de los paneles. Con los algoritmos predictivos no solo es posible predecir fallas sino que se pueden tomar decisiones estratégicas. Por ejemplo, aplazar el arreglo de un panel si todavía no influye de manera determinante en la producción y ahorrarse una mantención de emergencia que son mucho más caras que las programadas. 

Dando el salto hacia la transformación digital en la industria

Para Fernando, todas estas oportunidades se sitúan en el campo de la transformación digital que está experimentando el mundo. Las posibilidades son infinitas y, según sus mismas palabras, es fundamental que todos exploran de qué manera las empresas se pueden beneficiar haciendo uso de estas tecnologías y mejorar la capacidad de tomar decisiones inteligentes y acertadas. 

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¿Conoces los beneficios de la Ley I+D?

¿Conoces los beneficios de la Ley I+D?

¿Conoces los beneficios de la Ley I+D?

Fuente: CIDIF 

La Ley Investigación y Desarrollo (I+D) tiene por objetivo contribuir a mejorar la capacidad competitiva de las empresas chilenas, al establecer un incentivo tributario para la inversión en I+D permitiéndoles rebajar, del impuesto de primera categoría, hasta el 52,55% de los recursos destinados a actividades de Investigación y Desarrollo (I+D). 

Se entiende por I+D las a las actividades que buscan generar nuevos conocimientos tecnológicos (Investigación) o a la aplicación de conocimientos de investigación ya existentes para la mejora de los procesos o productos de una empresa (Desarrollo).

La Ley es flexible, en el sentido de que los gastos en I+D pueden ser realizados por la propia empresa o contratando a terceros. Además, va dirigido a empresas de todos los tamaños, sectores y antigüedad.

Desde que salió la Ley el 2012, más de 400 empresas han solicitado la Ley I+D para poder subsidiar sus actividades de innovación.

Para poder acceder a Ley I+D, se requiere completar una postulación en línea. Allí, CORFO constatará que el presupuesto de actividades vaya acorde a la definición de actividades I+D y que los costos sean consistentes a las condiciones del mercado.

En CIDIF podemos ayudarte a formular, postular y ofrecer apoyo tecnológico en proyectos para las fuentes de financiamiento que necesites. No dudes en contactarnos para recibir ayuda.

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¿Conoces las opciones de financiamiento público/privado para I+D?

¿Conoces las opciones de financiamiento público/privado para I+D?

¿Conoces las opciones de financiamiento público/privado para I+D en Chile?

Fuente: CIDIF 

Dentro de las instituciones que buscan apoyar soluciones innovadoras podemos nombrar:

  • CORFO: La mayor institución para encontrar financiamiento para proyectos nacionales. Dentro de los fondos se puede mencionar el Crea y Valida, para ayudar a sacar adelante productos o servicios innovadores con un cofinanciamiento de hasta 150 millones de pesos, y el Subsidio Semilla de Asignación Flexible (SSAF), que está orientado principalmente a startups.
  • Sercotec: El Servicio de Cooperación Técnica es una corporación de derecho privado, dependiente del Ministerio de Economía, Fomento y Turismo, dedicada a apoyar a las micro y pequeñas empresas y a los emprendedores del país. Si tienes un proyecto que recién está empezando el fondo recomendado es el Capital Semilla Emprende. Si tu proyecto ya está en etapas avanzadas puedes optar al subsidio Crece.
  • FIA (Fundación para la Innovación Agrícola): Esta organización busca favorecer el desarrollo de emprendimientos en el área de riego y eficiencia agrícola. Ofrece Subsidios para Jóvenes Emprendedores que aporten ideas al agro nacional.
  • ANID: Para el 2020 se decidió que los proyectos científicos serán financiados por ANID, en vez de CONICYT. Entre los fondos destacables se encuentra el IDeA I+D+i, orientado a personas jurídicas sin fines de lucro.
  • COPEC UC: Esta Fundación busca unir industria y academia con el propósito de fomentar la I+D para innovar principalmente en los sectores de los recursos naturales. El Concurso Regular I+D para Innovar puede subsidiar hasta 4000 UF y va orientado a personas naturales, empresas, universidades y centros de investigación.
  • StartUp Chile: Esta es una aceleradora de negocios que ha impulsado a casi 2000 emprendimientos a la actualidad. Tiene fondos libres de hasta 50 millones de pesos para proyectos que recién están surgiendo (Seed) o que ya hayan sido validados (Bridge).

Los fondos de innovación abierta constituyen otra forma para adquirir financiamiento. Este es un modelo de vinculación con las necesidades de las empresas de manera eficiente, ágil y a bajo costo. ChileGlobal Ventures (Fundación Chile) desarrolla desafíos de innovación abierta con empresas y organizaciones. ImagineLab, la incubadora y aceleradora de Microsoft, también ofrece oportunidades de innovación abierta durante el año.

En CIDIF podemos ayudarte a formular, postular y ofrecer apoyo tecnológico en proyectos para las fuentes de financiamiento que necesites. No dudes en contactarnos para recibir ayuda.

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¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?

¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?_4

¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?

Un programa piloto del MIT Media Lab enseña a los pequeños cómo se desarrolla un algoritmo para que entiendan mejor los sesgos que se pueden generar. Conocer cómo afecta la inteligencia artificial a la sociedad les puede ayudar a darse cuenta de que la tecnología que les rodea no es neutral.

Un estudiante resume cómo describiría la inteligencia artificial (IA) a un amigo: «Es como un bebé o un cerebro humano, porque tiene que aprender«, explica en un vídeo, «y almacena […] y usa esa información para resolver las cosas».

La mayoría de los adultos tendrían dificultades para elaborar una definición tan convincente de un tema bastante complejo. Con tan solo diez años, este alumno era uno de los 28 participantes, de entre 9 y 14, de un programa piloto celebrado el pasado verano y pensado para enseñarles IA.

El plan curricular, desarrollado por la asistente de investigación de posgrado del MIT Media Lab (EE.UU), Blakeley Payne, es parte de una iniciativa más amplia para hacer que estos conceptos entren de forma integral a las aulas de los colegios. El plan, que es de acceso abierto, incluye varias actividades interactivas que ayudan a los estudiantes a descubrir cómo se desarrollan los algoritmos y cómo esos procesos afectan la vida de la gente.

Los niños de hoy en día crecen en un mundo rodeados de IA: los algoritmos determinan qué información ven, les ayudan a elegir los vídeos que siguen e influyen en cómo aprenden a comunicarse. Se espera que al comprender mejor cómo se crean los algoritmos y cómo afectan a la sociedad, los niños puedan convertirse en usuario más críticos con esta tecnología. Incluso podrían motivarlos a ayudar a dar forma su futuro.

«Es esencial que comprendan cómo funcionan estas tecnologías para que puedan usarlas mejor», destaca Payne. «Queremos que se sientan empoderados«.

¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?_3

¿Por qué utilizar niños?

Hay varias razones para enseñar IA a los niños. Primero, en el plano económico: varios estudios han demostrado que exponer a los niños a conceptos técnicos estimula sus habilidades de resolución de problemas y su pensamiento crítico. Esto puede prepararles para aprender destrezas informáticas de forma más rápida a lo largo de su vida.

En segundo lugar, hay un argumento social. Los años de la escuela primaria y secundaria son particularmente importantes en la formación y el desarrollo de la identidad de los niños. Enseñar tecnología a las niñas a esta edad puede prepararlas a estudiarla más tarde o seguir una carrera en tecnología, subraya la profesora de psicología y desarrollo infantil en la Universidad Politécnica del Estado de California (EE.UU.) Jennifer Jipson.

Esto podría ayudar a diversificar la industria de la IA y de la tecnología en general. Aprender a lidiar con la ética y los impactos sociales de la tecnología desde el principio también puede animar a los niños a convertirse en creadores y desarrolladores más conscientes, así como en ciudadanos mejor informados.

Finalmente, está el problema de la vulnerabilidad. Los jóvenes son más fáciles de moldear e impresionar, por lo que los riesgos éticos que supone el seguimiento del comportamiento de las personas para diseñar experiencias más adictivas son más agudos para ellos, según la profesora de diseño centrado en el alumno en el University College London (Reino Unido) Rose Luckin. Hacer que los niños sean consumidores pasivos podría dañar su privacidad y desarrollo a largo plazo.

«Entre los diez y los doce años es la media de edad en la que un niño recibe su primer teléfono móvil o su primera cuenta de redes sociales«, afirma Payne. «Queremos que realmente comprendan que la tecnología representa opiniones y objetivos que no necesariamente coinciden con los suyos, antes de convertirse en mayores consumidores de tecnología».

¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?_2

¿Cuál es la opinión sobre los algoritmos?

El plan curricular de Payne incluye una serie de actividades que incitan a los estudiantes a pensar sobre la subjetividad de los algoritmos.  Comienzan aprendiendo sobre ellos como si fueran recetas, con información de entrada, un conjunto de instrucciones y un resultado. Después se les pide a los niños que «construyan» o escriban las instrucciones para obtener un algoritmo que genere el mejor sándwich de mantequilla de cacahuete y mermelada.

Rápidamente, los niños del programa piloto de verano empezaron a comprender la lección que subyace. «Un alumno me preguntó: ‘¿Se supone que esto es una opinión o un hecho?’», recuerda. A través de su propio proceso de descubrimiento, los alumnos se dieron cuenta de cómo habían incorporado sin querer sus propias preferencias en sus algoritmos.

La siguiente actividad se basa en ese concepto: los alumnos dibujan lo que Payne llama una «matriz ética» para pensar en cómo las diferentes partes interesadas y sus valores también pueden afectar el diseño del algoritmo del mejor sándwich. Durante el programa, Payne relacionó las lecciones con los acontecimientos actuales. Los alumnos leyeron juntos un artículo del Wall Street Journal sobre cómo los ejecutivos de YouTube pensaban crear una versión separada de su aplicación solo para niños con un algoritmo de recomendación modificado. Los alumnos pudieron ver cómo las demandas de los inversores, las presiones de los padres o las preferencias de los niños podían convencer a la compañía para rediseñar sus algoritmos de formas completamente diferentes.

Otro conjunto de actividades enseña a los alumnos el concepto de sesgo algorítmico. Utilizan la herramienta Teachable Machine de Google, una plataforma interactiva de código abierto para entrenar los modelos básicos de aprendizaje automático y para desarrollar un clasificador entre gatos y perros. Sin embargo, sin saberlo, reciben un conjunto de datos sesgado. A través de un proceso de experimentación y discusión, se dan cuenta de que el conjunto de datos conduce al clasificador a ser más preciso con los gatos que con los perros. Después, tienen la oportunidad de corregir ese problema.

Una vez más, Payne conectó ese ejercicio con un ejemplo del mundo real mostrando a los alumnos imágenes de la investigadora del MIT Media Lab Joy Buolamwini hablando ante el Congreso sobre los sesgos del reconocimiento facial. «Pudieron ver cómo el tipo de proceso de pensamiento por el que habían pasado podría cambiar la forma en la que se crean estos sistemas en el mundo«, explica Payne.

¿Por qué los niños deben comprender la IA para usarla mejor?

Hacia la educación del futuro

Payne planea continuar perfeccionando el programa, teniendo en cuenta los comentarios de los participantes, y está explorando varias vías para ampliar su alcance. Su objetivo es introducir alguna versión del mismo en la educación pública.

Más allá de eso, espera que sirva de ejemplo para educar a los niños en tecnología, sociedad y ética. Tanto Luckin como Jipson están de acuerdo en que así se ofrece una base prometedora sobre cómo podría evolucionar la educación para satisfacer las demandas de un mundo impulsado cada vez más por la tecnología.

«La IA como la vemos en la sociedad en este momento no es un gran igualador», concluye Payne. «La educación sí que lo es, o al menos, esperamos que lo sea. Así que este es un paso fundamental para avanzar hacia una sociedad más justa y equitativa«.

Fuente: https://www.technologyreview.es/s/11469/por-que-los-ninos-deben-comprender-la-ia-para-usarla-mejor

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