Pues muchas gracias por la invitación
y encantado de estar aquí con vosotros.
Yo voy a comentar aquí sobre lo que es la inteligencia artificial,
teniendo en cuenta lo que es los objetivos de desarrollo sostenible
y centrarnos un poco en cómo puede ser positiva,
pero también qué riesgos hay cuando la aplicamos porque, claro,
y cómo afecta especialmente a sectores de la población
que pueden considerarse más vulnerables.
O sea, cómo puede ser positivo o negativo,
ahí tenemos las cosas.
Esta mañana ha estado Ángeles comentándonos varios casos,
y cómo se puede aplicar en distintos ámbitos de la medicina,
en agricultura y cosas así.
Igual yo voy a ser un poco repetitivo,
pero voy a intentar también buscar el aspecto crítico,
que creo que también es interesante.
Nosotros ahora mismo estamos trabajando en un proyecto,
que es lo que he puesto ahí, el proyecto FITER,
que es un proyecto europeo que aborda cómo la transición digital
y ecológica.
Que se toman una serie de medidas que son muy positivas en teoría,
pero luego tienen unas consecuencias negativas
en varios sectores de la población.
Por ejemplo, el prohibir
que los coches contaminantes entren en las grandes ciudades,
pues hace que hay.
Mucho pequeño autónomo que no puede gastarse dinero
en cambiar la furgoneta para poder entrar en la ciudad
y entonces pierde negocio y a lo mejor está abocado ya
a ser todavía más marginal.
Hay que ver cómo puede afectar la brecha digital.
¿La brecha digital la estamos construyendo
o estamos a lo mejor haciendo que cada vez
todo el mundo tenga más acceso?
Tiene ese tipo de problemas que creemos
que son importantes, ¿no?
Entonces, aquí en la presentación,
bueno, esto estaba funcionando antes así.
Yo no sé hasta qué punto tenéis conocimiento
de la inteligencia artificial, porque también he oído yo cosas.
En muchos foros que viene gente que habla de inteligencia artificial
y oigo cada cosa que digo, uff.
Entonces, igual al principio,
si os parece, os voy a comentar algunas cosas.
¿Cuánto tiempo es lo que tenemos?
25 minutos.
Ah, vale, bien.
Bueno, y luego puedes ver algunas aplicaciones
para analizar entonces esos pros y contras que podemos tener.
Entonces, bueno, la inteligencia artificial.
Tenemos aplicaciones, por ejemplo, Google Maps.
¿Quiénes pensáis aquí que esto es una aplicación
de inteligencia artificial?
¿Solo una persona?
Bueno, hay alguien más.
¿Quién piensa que no?
Parece que hay más, ¿no?
Bueno, las respuestas, todo el mundo aquí tiene razón.
¿Quién piensa?
Lo que es calcular la distancia entre dos puntos
por ejemplo entre dos ciudades o entre dos localizaciones
este es un problema que está resuelto
mucho antes de que utilizáramos algoritmos de inteligencia artificial
porque básicamente un problema de grafos
y encontrar la distancia mínima entre dos puntos
teniendo en cuenta ciertos criterios
o sea que esa parte no es inteligencia artificial.
Pero Google Maps nos ofrece muchas más cosas.
Porque cuando estamos en un sitio, le podemos pedir restaurantes.
¿Y qué restaurante nos va a dar?
Nos va a dar restaurantes también teniendo en cuenta,
por ejemplo, nuestro perfil.
Aunque nosotros no lo sepamos, pero Google nos va.
Va adquiriendo conocimiento de todo lo que hacemos,
etc. Y entonces nunca nos salen todos los restaurantes que a lo mejor.
Entonces, al final se están utilizando otras técnicas
que van incluidas aquí.
Y van ocultas.
No lo sabemos.
No sabemos realmente qué parte de información
que nos está proporcionando Google está generada con ella
y cuál no.
Entonces es todo muy ambiguo.
Ese es uno de los aspectos interesantes que hay hoy día.
Voy a ir abreviando, porque la inteligencia artificial.
Bueno, voy a seguir entonces.
La inteligencia artificial es algo ubico,
o sea, está en todas partes
y muchas veces no sabemos dónde está.
La tenemos en nuestros teléfonos, aquí hay un montón de aplicaciones,
pero el tema está en que la inteligencia artificial
no es algo que está aislado.
A ver, que está esto aquí, rebelde.
Bien, la inteligencia artificial no es algo que está aislado,
está integrado en muchas aplicaciones.
Esa es una de las cosas que creo que hay que evitar.
Entonces, ¿qué características tiene un sistema que es
inteligencia artificial?
Básicamente, una de las características principales
es la autonomía.
Y esto es algo que lo que se está ahora desarrollando,
más allá de los modelos estos
de IA generativa, son ya los agentes.
No sé si habéis oído hablar por ahí en la prensa que ya se empieza
a hablar de que hay agentes que hacen un montón de cosas por nosotros.
O sea, cada vez vamos a delegar más un montón de tareas.
O sea, ya no vamos a estar nosotros que le tenemos que decir,
oye, dime cómo es esto, tal, no sé qué.
Le vamos a dar ya.
Objetivos, objetivos.
O sea, la IA realmente, la IA pura, lo que buscamos al final
es que yo le propongo un objetivo y el sistema se encarga de planificar
y ver cómo se puede resolver ese problema.
Entonces, los agentes software es algo que ya se están empezando,
que ya existía, pero ahora basados en los modelos estos de lenguaje,
conseguimos unos procesos de razonamiento,
planificación, etcétera y tal,
que son mucho más efectivos que los que teníamos antes.
Entonces, por ejemplo, cuando queremos planificar un viaje,
yo le digo, oye, mira, que tengo que irme a una oposición
o a un tribunal de tesis en Sevilla dentro de dos semanas hasta el día.
Con decirle eso ya se va a encargar de buscarme en las webs,
es capaz de aprender a navegar en la web de Renfe
a lo mejor para encontrarme el billete de AVE,
o mirar también en la de IRIO, que es distinta a la web,
y el agente es capaz de entender qué es esto que hay ahí,
y a partir de ahí sacar las ofertas y entonces encontrar cuál es
el billete, que más me conviene,
además sabiendo cuáles son mis preferencias personales.
Porque yo le he dicho que tengo que estar allí,
pero él ya sabrá que a lo mejor a mí me apetece aprovechar,
ya que voy a Sevilla,
pues pasar una noche allí para salir un poquito, ¿no?
¿Vale?
Y sabe encontrar el hotel
y sabe encontrar la receta para el restaurante.
O sea, el agente puede hacer esto.
Y lo puede hacer un agente
o lo puede hacer una comunidad de agentes,
que pueda haber cada uno especializado en algo.
Uno especializado en buscarme el hotel,
otro especializado en buscarme el mejor medio de transporte
y otro en buscarme el restaurante.
Y ese es el futuro.
Eso tiene que ver también mucho con algo que se ha comentado
esta mañana, que es en el mundo laboral.
Cómo va a afectar eso de que muchas de las tareas que tenemos
se van a ejecutar automáticamente.
Y es ahí donde está ahora mismo el siguiente reto.
O sea, después de la guía generativa,
lo que tenemos son agentes que van a tener por dentro un motor
que va a funcionar con eso.
Para poder hacer las cosas estas,
la gente tiene que ser capaz de razonar y aprender,
porque cuando la gente va haciendo cosas,
pues.
Se tiene que adaptar y por eso es por lo que hace falta
que tenga esa capacidad de aprendizaje.
Tradicionalmente, en la inteligencia artificial
lo que hacíamos era el razonamiento simbólico,
que básicamente consiste en que todo el conocimiento
que tenemos de expertos,
de alguna manera tenemos maneras de expresarlo computacionalmente,
de crear, por ejemplo, un sistema de reglas, etc. Y el problema
es que esto siempre fracasó porque es muy difícil el que podamos coger,
por ejemplo, toda la experiencia que tienen los médicos,
para determinado tipo de enfermedades, formalizar eso
y ponerlo en esto.
Lo que hacemos ahora hoy día, que ha sido lo que ha conseguido
que la inteligencia artificial sea importante,
es el aprendizaje automático, que es lo que vendemos hoy día.
Aunque ahora ya se están mezclando todo tipo de técnicas, o sea,
no utilizamos una sola técnica, utilizamos un conjunto de técnicas.
Para construir los sistemas.
Entonces, en el aprendizaje automático
lo que hacemos es meter un montón de datos
y el sistema es capaz de encontrar relaciones que hay entre esos datos
e identifica patrones.
Por ejemplo, para detectar lo que hablábamos antes,
si un texto está generado por IA o no,
lo que va a mirar es en nuestro texto si se cumplen determinados patrones
que son los que normalmente utiliza la IA para generar texto.
Y a veces nosotros, si hemos estructurado nuestro artículo
de determinada manera, pues puede ocurrir
que lo hayamos hecho de una manera similar
y aunque lo hayamos hecho todo entero nosotros, va a decir,
ah, como encuentra que los patrones de nuestro texto son similares
a eso, pues es lo que hace.
O sea, básicamente lo que hacemos es encontrar patrones.
Los patrones pueden ser visuales, pueden ser imágenes,
los patrones pueden ser audios, Y entonces puede detectar nuestra voz
o los patrones pueden ser otro tipo de cosas que encontramos en datos.
Y esa es la idea.
Y esa es la manera tradicional del aprendizaje automático.
Luego ocurre que también, que hay muchas técnicas
como podéis ver ahí, hay otro que es el que también se está utilizando,
que es complementario, que es el aprendizaje por refuerzo.
El palo y las zanahorias.
Que al sistema este también funciona.
Sí, mejor.
Ah, bien.
¿Vale?
Y por encima de todo esto,
encima de todo esto, construimos lo que os he comentado ahora
yo de los sistemas multiagentes.
Ah, muy bien.
Uy, ahora estoy yendo para atrás.
Bien, no voy a meter aquí ya en detalle,
pero lo que sí que es importante
es que nosotros lo que sí que hacemos es construir modelos.
O sea, todo lo que hacemos con inteligencia artificial
es construir un modelo.
Que representa de alguna manera
ese conocimiento que se ha adquirido del mundo con todos estos datos,
y en el modelo están ahí de alguna manera representados,
aunque es lo que hay ahí dentro no sabemos muy bien cómo,
pero ahí están esos patrones, y ese modelo
es el que vamos a utilizar luego para interrogar al sistema.
El modelo básicamente es.
Una matriz multidimensional.
Es un espacio que puede ser de miles de dimensiones.
Por ejemplo, para los lenguajes estos de.
De lenguaje, los modelos de lenguaje grandes,
pues pueden tener decenas de miles de dimensiones.
Nosotros, cuando estamos en los modelos que se crean
para personalizar los sistemas, somos puntitos en ese espacio.
Y lo que hacemos nosotros, pues es buscar relaciones
que hay espaciales en esos espacios superdimensionales
entre los distintos puntos.
Como esto es cálculo matricial,
y eso es lo que se utilizaba en las tarjetas gráficas
para poder sacar las imágenes y tal,
es por eso que la empresa Nvidia,
que se dedicaba a hacer tarjetas gráficas,
por eso se están forrando, porque lo que hacían
para las tarjetas gráficas es lo que nos sirve a nosotros
para hacer los cálculos matriciales.
Bien, y entonces nuestra labor consiste básicamente.
En tomar un conjunto de datos a lo bestia,
lo que hacemos es primero limpiar esos datos,
intentar homogeneizar, porque vienen de una fuente,
vienen de otra, etc. Y luego lo que hacemos
es entrenar nuestro sistema con una parte de esos datos.
Generamos un modelo con otra parte de datos
que no hemos usado para entrenar.
Probamos el modelo y así hacemos esto varias veces
hasta que tenemos un modelo bueno y entonces luego lo utilizamos.
Entonces, por ejemplo, con lo del chat GPT.
Lo que tenemos es un modelo que es el GPT-3,
el 3.5, el GPT-4, el GPT-5.
Eso sería el modelo, lo que hemos construido así.
Pero luego eso lo tenemos que recubrir para poder utilizarlo.
Y ahí es donde está el chat GPT.
El chat GPT realmente es una interfaz
que utilizamos para consultar ese modelo.
¿Vale?
Que sería esta parte de aquí abajo.
¿Vale?
O sea, que tener en cuenta cuando se habla de esto, GPT, chat GPT,
tal.
El GPT es el modelo gordo que se ha hecho con un montón de textos
de todo el mundo, etcétera y tal.
¿Vale?
Pero yo luego sobre el GPT
puedo hacer aplicaciones que son distintas.
No solo el chat GPT, que es lo que más utilizáis.
Puedo crear yo
mis propios agentes que hagan otro tipo de razonamientos o cosas.
Que además los puedo incluso entrenar para mejorarlos utilizando
aprendizaje por refuerzo.
¿Vale?
Bien, pues pasamos entonces a ver,
una de las cuestiones curiosas es que tenemos herramientas
para desarrollar todos estos sistemas.
O sea, de alguna manera, nosotros ahora mismo,
por ejemplo, en las facultades aquí de informática,
Disponemos, ya lo veis, de todo lo que utiliza
la misma gente, las herramientas estas son de libre disposición
y podemos llegar e implementar los sistemas.
Con lo cual podemos considerar que todo esto es muy democrático,
el acceso al desarrollo de estas aplicaciones.
Y en parte sí,
pero ¿cuál es la limitación que tenemos?
¿A alguien se le ocurre?
Si podemos acceder a todas las herramientas,
El problema es que no tenemos infraestructura.
Necesitamos una capacidad de computación tan brutal y no sabéis
lo que cuesta cuando tenemos datos a lo bestia contratar a Amazon
o a Microsoft o a cualquiera de estas empresas
para procesar eso en la nube.
Es.
Es carísimo y no podemos afrontarlo
y tampoco podemos afrontar en nuestras universidades,
no tenemos presupuesto para poder tener unos centros de cálculo
tan brutales como los que hacen falta para determinados modelos.
Entonces, de alguna manera, pues es verdad que es accesible,
pero tampoco del todo.
Entonces, nuestra cuestión es,
¿podemos desarrollar de todas maneras aplicaciones que sean útiles
para las comunidades en general?
Pues sí.
Y es ahí donde tenemos que empezar a reflexionar.
Tenemos algunas ventajas competitivas con respecto a las grandes
corporaciones.
Y es que sí que podemos utilizar todas estas herramientas
para desarrollar aplicaciones que sean útiles en local o regional
o a ciertos niveles.
O sea, que de alguna manera podemos.
Y, en fin, se considera, ha habido estudios por ahí,
que consideran que para lo que son los objetivos
de desarrollo sostenible, la inteligencia artificial
nos puede ayudar a que puede contribuir muy positivamente
para resolver muchos de estos.
Hay un artículo que apareció en la revista
Natural Communications, En el 2020,
donde venía aquí la idea de que, como podéis ver,
para muchos de los objetivos de desarrollo sostenible,
la contribución de la IEA es fantástica.
Por ejemplo, para reducir la pobreza 100%, para otros y tal.
Esto, de todas maneras, ese estudio se basaba únicamente
en un análisis de.
Papers que se habían publicado donde se demostraba que había aplicaciones
que servían para resolver algunos de estos problemas.
En función del número de papers y los puntos que se tocaban
dentro de lo que es la descripción de cada uno de estos,
pues es como llegaron a esto.
Pero también tenéis aquí, en el otro lado,
los riesgos que puede tener.
Y los principales riesgos pues aparecen especialmente
respecto a lo que es la desigualdad.
Y vamos a ver un poco cómo puede ser esto.
Entonces, Desde nuestro punto de vista,
en el instituto que dirijo de tecnología y conocimiento,
al principio éramos casi todos informáticos.
Y bueno,
pues hacíamos nuestras cosas, los típicos proyectos,
publicábamos y tal.
Pero nos hemos orientado cada vez más a intentar resolver problemas.
También si uno mira lo que son los proyectos europeos,
que para nosotros es la principal fuente de financiación europea,
ha cambiado mucho la mentalidad de lo que es la subvención
de la investigación, por lo menos en Europa.
Aquí en España
seguimos con el mismo modelo en los proyectos del Plan Nacional.
Allí lo que importa es resolver problemas.
Se ponen primero los problemas, las cuestiones que hay que resolver
antes de lo que sería la investigación fundamental
o tecnológica.
Y esto es fundamental porque realmente.
Y es aquí donde digo yo que ahí sí que tenemos campo de actuación,
independientemente que haya esas grandes corporaciones.
Pero eso requiere un cambio fundamental
de la metodología de trabajo.
Lo primero es que necesitamos mucha multidisciplinaridad.
Y necesitamos también que cuando vamos a afrontar cualquier proyecto,
necesitamos lo que se llama la cuádruple hélice.
Bueno, hay también la quíntuple y tal,
pero la básica, ¿no?
Porque normalmente nos planteamos los problemas solo
como académicos.
Y trabajamos con académicos,
pero no vemoslo que son otros ámbitos.
Entonces hay que tener participación de la sociedad civil,
con asociaciones, organizaciones, etc. Hay que tener también
quién muchas veces va a poder implementar esas cosas,
que son empresas.
Y luego hay que ver también la parte de gobierno, que es
quien puede impulsar determinadas políticas que favorezcan
esos cambios que nos pueden ayudar a mejorar las comunidades,
la sociedad.
Nosotros en uno de los proyectos europeos
desarrollamos aquí un libro de recetas.
De cómo gestionar esto.
Entonces, en nuestro instituto cada vez
somos menos los informáticos.
Cada vez tenemos gente de sociología, de trabajo social,
de la salud, de ciencias de la información.
Y en vez de ser como antiguamente, que éramos los informáticos,
los que creábamos soluciones.
Las soluciones las co-creamos, las co-creamos teniendo en cuenta
en todo el ciclo de vida personas de los distintos ámbitos y personas
de distintas disciplinas.
Nos hacen falta los sociólogos, son fundamentales,
porque los sociólogos podéis.
Entender y tener técnicas de análisis cualitativo, cuantitativo, etcétera,
que son las que permiten interactuar con esas organizaciones sociales,
con las empresas, etcétera,
para identificar cuáles son las necesidades.
Y para explorar cuáles pueden ser las soluciones.
Pero lo primero es encontrar esas necesidades
y así poder definir unos objetivos que sean interesantes.
Porque si no, muchas veces creamos artilugios que luego no funcionan
o no sirven para nadie.
Aunque a veces son muy complejos y podemos estar muy orgullosos
de los retos tecnológicos que acabamos de.
Pero a veces soluciones tecnológicamente muy sencillas
son útiles.
Entonces.
Eso también tenéis que empezar a pensar de que vais a tener
que trabajar también con tecnólogos.
Pero sois los que vais a llevar de alguna manera la voz cantante.
Y para nosotros es fundamental.
Entonces nosotros hemos cambiado completamente el instituto
y ahora es más gente de vuestro área
que de la mía quienes trabajamos allí.
Bien.
Bueno, voy a ir un poco más al grano,
en el sentido de que vamos a repasar algunas de las áreas
donde podemos ver como ejemplos cómo puede influir la IA
y qué riesgos puede haber en su mala aplicación.
Entonces, podemos empezar aquí.
Lo que no sé es por qué aquí aparece el.
Aquí arriba no se ve bien todo, pero bueno.
¿Vale?
El título de la.
Bueno, uno de los problemas que hay importantes es el tema de la gestión
de los recursos, los recursos hídricos,
energéticos, etc. Entonces, claro, si nosotros tenemos muchos datos,
pues podemos planificar mejor y podemos hacer
que la distribución de los recursos sea mucho más mejor, etc.
¿Vale?
El problema es los desafíos que tenemos.
Encontrar los datos.
Si queremos aplicar esto en determinadas comunidades
pues hace falta gente que tenga los conocimientos técnicos
para poder implementar el proceso de esos datos
y luego está porque las cosas no se hacen un día
y luego ya se deja eso ahí hay luego que mantener etcétera y tal
o sea todo tiene luego unos costes seguidos entonces luego está siempre
que se habla de la paradoja ambiental o sea que todos estos sistemas de día
consumen un montón de agua energía etcétera y tal.
Un ejemplo de algo que se pueda hacer es algo que hicimos hace ya
bastantes años para el ayuntamiento de Valladolid.
El ayuntamiento tenía que estudiar con la compañía
de aguas correspondiente cómo se gestiona.
Los contratos que tienen.
Entonces, es bueno saber cómo va a evolucionar las necesidades
de distribución de agua en la ciudad.
Y aquí, por ejemplo, utilizábamos simulación con agentes,
una simulación, lo que llamamos simulación social,
lo llamamos así, porque los agentes representaban las familias.
Entonces, aquí teníamos todos los datos de la compañía de aguas,
de los consumos de cada familia, en cada bloque, en cada calle,
los datos geográficos.
Y luego aplicábamos también varios modelos que venían del mundo
de la sociología.
Por ejemplo, modelos de dinámica urbana,
de cómo la gente cuando.
Mejora su situación, pues va a lo mejor a otros barrios,
como también tenemos modelos de inmigración de población
en la ciudad,
modelos también de difusión de comportamiento, por ejemplo,
si se hacen campañas sobre el consumo de agua
y esto, pues cómo puede influir.
Y también modelos de difusión tecnológica.
Si la gente va metiendo lavadoras que consumen mucho menos,
pues cosas de este tipo.
Con todo esto,
lo que mirábamos era ver cuál era la evolución esperada
del consumo de agua por manzana en la ciudad.
Y de esa manera se podían plantear obras de infraestructura pública
y también los contratos que tenían con la compañía que se encarga
de todo esto.
Pero que al final aquí
lo que estamos es usando modelos que alguien ha hecho sociológicos.
Nosotros luego mirábamos cómo implementarlos aquí
para poder aplicarlos.
Aquí lo difícil era realmente el poder
integrar los distintos modelos y ver cómo afectan unos y otros
de distinta manera.
Una cosa que estamos haciendo aquí en la Complutense ahora mismo.
Es que tenemos las estadísticas del consumo de agua
de todos los edificios,
y eso se puede aplicar a muchas universidades.
No podéis imaginar la cantidad de agua que se pierde
en los edificios de un campus universitario.
A veces porque en algún caso,
por ejemplo, nos roban agua.
A veces porque hay averías que no se sabe
que se está perdiendo agua a mansalva.
A veces,
pues de muchas maneras, ¿no?
Lo que ocurre es que cada edificio tiene unas características
de uso distintas.
Por ejemplo, en algunos edificios.
Funcionan solo.
Uno puede funcionar a lo mejor todos los días 24 horas,
otros solo tienen casi todos,
bueno, ahora mismo un horario más restringido,
pero luego también tenemos los colegios mayores,
que los colegios mayores funcionan todo el día.
Y entonces sabemos que hay horas pico donde hay más uso del agua, etcétera
y tal.
Entonces, lo que hacemos nosotros es, con todos esos datos,
buscar, dependiendo de la tipología.
De uso del agua en un edificio, encontrar patrones
y ver cuando en algún momento dado no se trata.
Vamos, hay cosas raras que no siguen esos patrones esperados.
Entonces esto puede ser útil precisamente para identificar averías
u otro tipo de incidencias.
Bueno, otro de los casos que usted creo
que Ángeles comentó algo al respecto es el tema de ayuda
a la agricultura, que eso contribuye a varios de los objetivos
de desarrollo sostenible,
como el hambre, etcétera, etcétera.
Entonces aquí,
pues, daros cuenta que.
Aquí se ve que la inteligencia artificial
no es lo único que nos hace falta.
Nos hace falta también una gran infraestructura
para poder soportar esto, porque, por ejemplo,
para la agricultura nos hace falta tener sensores en el campo,
sensores también del clima, nos hace falta también puestos
los dispositivos, etc. Entonces, Está muy bien, puede ayudar,
y vamos a ver algunos ejemplos que sí que han resultado positivos,
pero tenemos siempre unos riesgos.
La inteligencia artificial,
cuando la aplicamos para ver cómo optimizar los cultivos,
puede ocurrir que a lo mejor promocione monocultivo
y romper la diversidad de cultivos.
Es un riesgo.
También puede ocurrir que a lo mejor favorezca más
a las grandes explotaciones que tienen los recursos.
Entonces, hay que ver que a la hora
de diseñar estos sistemas necesitamos tener la participación
de la población local que nos puede dar bastante información
de cómo quieren ellos seguir continuando con esa diversidad
que tienen.
Y podemos también conseguir información muchas veces
que no es una información simplemente de cuatro sensores
que pongamos por ahí.
¿Vale?
Ahí, por ejemplo, el Tumaine es un ejemplo que permite,
esta es una aplicación que se está aplicando en algunos países africanos
y también, por ejemplo, en Colombia,
para gestionar la salud de las plantaciones de Banaras.
Entonces, la ventaja que tiene esto es que puede ir el agricultor
con su móvil, que es un dispositivo barato, económico, etc.,
sacar una foto de una planta,
de una hoja que ve que está un poco mal o algo,
y el sistema puede consultar y dar recomendaciones
de cuál es el problema que está allí y, a lo mejor, cómo tratarlo.
Esto, además, tiene otra ventaja,
que como.
Con el móvil podemos tener geolocalización,
pues se puede ver si hay una plaga de algo,
cómo se expande.
O sea que tenemos varias ventajas aquí al respecto.
El problema, claro, como muchas cosas,
es que tenemos acceso a Internet en esas áreas rurales.
Es algo importante.
Pero veis que son aplicaciones que sí que pueden tener un impacto positivo
en lo local.
También, por ejemplo, aquí hay una gran aplicación
que se está haciendo para ver.
Dependiendo del clima, qué expectativas hay para,
dependiendo también, modelos que tienen de crecimiento
o de plantación, vamos, de desarrollo de determinados cultivos,
porque, por ejemplo, aquí en este caso para el arroz
y para el café, ¿vale?
Pues ver cómo.
Con el clima,
pues tenemos unas predicciones a seis meses
de si hay que tomar determinado tipo de medidas o no para facilitar
el buen desarrollo de los cultivos.
Entonces, este es un proyecto
que participan federaciones de cultivadores de arroz, de café,
y esto también estaba soportado por el USAID,
o sea que ahora mismo.
Van a perder gran parte del dinero que tenían ahí
y eso.
Y entonces, aquí desarrollaron esa aplicación
y luego alguien también dentro de este colectivo desarrolló
también un agente conversacional para poder asistir a los agricultores
y darle información respecto a estas cosas.
O sea que.
Pero fijaros que es importante,
o sea, que la IA no va sola.
La IA requiere también, es parte,
es un componente más dentro de otras cosas.
O sea, no todo es IA.
Y de hecho, muchas veces nos están pidiendo,
esto tiene inteligencia artificial, a lo mejor no lo tiene,
pero no lo creemos.
Y luego otro aspecto así ya con este para acabar.
Sería la gestión de desastres.
Aquí se utiliza bastante
y nos puede servir para muchas cosas.
Lo primero, cuando nosotros siempre, cuando va a haber un desastre,
lo que necesitamos es tener previamente
unos protocolos de actuación.
Cuando no los hay, pues ya hemos visto en España
varias veces lo que ocurre.
Entonces, ¿Cómo podemos hacer esto?
Pues sería la primera parte, la evaluación de riesgos
y simulación.
Aquí podemos crear modelos, normalmente por ejemplo
estos que he comentado, basados en agentes,
que nos permiten simular personas o elementos
de un ecosistema, etc. Y ver lo bueno con unas simulaciones
que podemos decir, oye, ¿y qué ocurre si?
Hacemos esto en el sistema.
Pues, ¿qué ocurre si empezamos a meter fuego en este sitio,
en este punto y tal?
¿Cómo se expande?
¿Vale?
¿O qué ocurre si lo hacemos de esta otra manera?
La ventaja que tienen estos modelos basados
en agentes con respecto a modelos puramente matemáticos,
que era lo que se ha utilizado habitualmente,
es que nos permiten definir escenarios mucho más complejos
y ver qué ocurre.
Entonces, para esto es interesante.
Nos permite identificar y ver qué medidas podemos tomar
y ver cómo funcionan.
En un modelo de simulación,
la ventaja es que como es algo que ocurre en la máquina,
pues podemos simular fuegos, inundaciones o cualquier otro tipo
de cosas.
Que no pasa nada, no tenemos que ir allí
y probar de verdad.
Entonces, eso es lo primero.
Una vez que tenemos esto, cuando estamos en pleno,
que desgraciadamente ha ocurrido algo,
pues también tenemos que procesar información en tiempo real.
No os podéis imaginar,
cuando tenemos un montón de sensores,
se produce a veces lo que llamamos la avalancha de eventos.
Se producen tantas señales y tantas alertas, etcétera,
que el sistema se puede ver colapsado.
Entonces, ¿a qué nos pueden servir estos sistemas para,
de alguna manera, filtrar todo eso?
Y de esa forma, pues.
Poder tener una información un poquito más estructurada
y mejor.
Luego nos puede servir también la IA
para ayudar a ver cómo asignamos los recursos.
Ese es uno de los problemas principales que, bueno,
y esto lo hemos visto también aquí este verano.
¿Cómo asignamos los recursos?
¿A dónde llegamos?
Los bomberos, o necesitamos agua.
Hay sitios que llegan los bomberos y a lo mejor
luego no hay para poder enchufar.
En fin, es importante en situaciones de estas saber planificar bien.
El campo de la planificación de recursos, etc.,
es un campo que se viene estudiando en la inteligencia artificial
desde décadas.
Y normalmente hay muchas soluciones que no están hechas
a lo mejor con aprendizaje automático,
aunque también se pueden hacer.
Y luego ya está el análisis para predecir eventos, etc.
O sea, tener una serie de sensores,
obtener información que nos pueda decir, oye,
que va a producirse algo.
Por ejemplo, ahora mismo una persona del equipo de investigación.
Que se dedica al tema de las ciencias marinas,
pues está viendo cómo, analizando las mareas que hay
fuera de un puerto,
se puede ver si va a entrar en resonancia el agua que hay ahí,
porque como entre en resonancia, no sé qué me contaba.
Entonces los barcos que hay en el puerto
empiezan a moverse de manera descontrolada, ¿no?
Y ese es un problema que ocurre real, pero nadie sabe exactamente
qué relación hay.
No podemos encontrar fórmulas matemáticas para resolver eso,
pero a lo mejor analizando datos a lo bestia podemos llegar
a encontrar a lo mejor esos patrones que nos permitan saber
que en un momento dado, ojo, que va a haber aquí algo,
y a lo mejor se puede tomar alguna medida, etc. Aquí,
esto es un círculo, porque cuando ha ocurrido algo,
tenemos que aprender para mejorar luego nuestros modelos
de simulación, para mejorar nuestros modelos
de predicción, de alerta temprana,
etc. ¿Vale?
Cosas, por ejemplo, ¿qué hacemos?
Pues aquí tenemos mi facultad de informática,
que está en la.
Pues está cerca de vuestra facultad de psicología.
Y aquí simulamoslo que serían las distintas estrategias
que hay de evacuación de un edificio.
Porque podemos tener distintos protocolos,
pues nos dedicamos a hacer esto.
Y quedamos aquí una serie de agentitos
y podíamos ir viendo estadísticas de cómo la gente.
Bueno, aquí todo el mundo va ordenadamente,
pero yo a lo mejor podría aquí decir, oye, voy a hacer que hay
algunos profesores que no quieren salir de su despacho
porque dicen esto.
Pues a lo mejor el responsable de planta tiene que ir y buscarse
a otros dos para eso.
Y esto a lo mejor lo puedo simular con agentes,
porque a cada agente le puedo definir un comportamiento individualizado.
Y esto con un modelo matemático no puedo hacerlo, ¿vale?
Creo que es el receptor el que está un poco así.
Bien, pues también en el ámbito de la salud,
pues como esto lo he estado comentando, Ángeles,
pues hay bastantes ideas al respecto
y es uno de los ámbitos donde más trabajamos.
Nosotros sobre todo en temas de diagnóstico,
ayuda al diagnóstico.
Aquí sí que los problemas.
Es muy difícil el llegar a meter un sistema de estos
en la práctica por todos los temas normativos.
Y es evidente que, claro, tenemos el tema
de la responsabilidad, etcétera,
pues hace que te cueste llegar a poner estos en la práctica.
Pero bueno, estamos ahí.
Y sobre todo conseguir los datos.
Que como en todos los hospitales, cada uno tiene los datos
de una manera u otra.
El otro día había un amigo que me dice, mira, tengo
todos estos análisis que me han hecho y ninguno sigue el mismo esquema.
Y bueno,
pues para acabar, ¿qué cosas tenemos que hacer?
Y queremos que esto verdaderamente pueda servir para todo el mundo.
Lo primero es abordar la brecha digital.
Si no tenemos acceso a la infraestructura más básica,
¿cómo vamos a poder utilizar aplicaciones de estas tecnologías?
Para las comunidades.
Y la brecha digital no es sólo la infraestructura,
también es que la gente sepa utilizar estas herramientas.
O sea, hace falta esa alfabetización digital.
Y también que, bueno, nosotros buscamos siempre
que es posible utilizar este tipo de dispositivos.
Trabajamos mucho con accesibilidad y antes
siempre se creaban dispositivos para las personas con discapacidad
que eran muy específicos y costaban un dineral.
Cuando un teléfono de estos, a lo mejor por 100 euros
se puede conseguir con la capacidad suficiente
para algo, ¿no?
Ese tipo de cosas.
Otro aspecto es, pues, lo que se ha estado hablando aquí
de.
Tener en cuenta todo lo que es la ética y eso tiene que ser
en todo el proceso de diseño desde la concepción
y todo el desarrollo, etcétera y tal.
Y ya os han comentado aquí distintos tipos de aspectos
que hay que tener en cuenta.
Y por último, quería decir que es fundamental,
fundamental siempre el trabajar con las comunidades.
Si nosotros queremos que estas aplicaciones se utilicen,
tenemos que hacerles parte durante el proceso de desarrollo.
Porque claro, si yo le voy a alguien
y le digo, mira, tenemos aquí una aplicación genial,
Y no saben de dónde ha surgido eso.
Pero si han sido partícipes en su creación,
pues también lo van a utilizar.
Uno de los problemas que tenemos también, por ejemplo,
que hemos visto,
que a veces se desarrollan aplicaciones que requieren
que el usuario esté metiendo datos.
La gente al principio,
si están colaborando con el proyecto de investigación,
pues durante un mes lo hacen, pero luego se cansan.
Por ejemplo, estábamos ahí con temas, por ejemplo,
para el cuidado de personas mayores en el hogar, ¿no?
Pues a lo mejor el cuidador que tenga que andar metiendo datos
de si ha dormido bien o si ha tenido un despiste
o esto.
Pero hace.
Pues unas semanas, pero llegan momentos.
Entonces, tenemos que mirar también, claro,
podemos poner a lo mejor cáparas y cosas de estas,
pero ahí a lo mejor estamos atentando contra la privacidad
y hay una serie.
Es muy difícil, es muy difícil.
Entonces, tenemos que ver que esas soluciones
que se construyan tienen que estar apoyadas.
Tenemos que aprovechar además
ese conocimiento que tienen las comunidades.
Y eso es fundamental.
Y esta es la parte que yo creo que menos se tiene en cuenta
de todas.
Y es para mí fundamental.
Si no se tiene la participación de todos los actores,
difícilmente vamos a conseguir desarrollar aplicaciones
que sean positivas.
Y bueno, pues yo creo que con esto podemos ver.
Que sí que hay aspectos positivos, como hemos visto,
para un desarrollo sostenible e inclusivo,
pero tenemos que ser conscientes de todos los riesgos
que pueda acargar.
Muchas gracias.
Muy bien.