Aquí estamos otra vez en el ciclo de conferencias.
Esta vez tenemos el gusto de contar con la ponente
Silvia Ferrer Castillón.
Es una científica ambiental, climatóloga, meteoróloga
y divulgadora científica que actualmente además es investigadora
y doctoranda en Clima, Agua, Cambio Global y Sistemas Naturales
del programa de doctorado en Ordenación del Territorio
y Medio Ambiente de la Universidad de Zaragoza.
Ella está también en el Instituto Tecnológico de Aragón
y se ha prestado a darnos esta conferencia que espero
que sea de interés para todos.
Muy bien, Silvia, pues bienvenida
y cuando quieras.
Hola, ¿qué tal?
Bueno, pues vamos a empezar con la ponencia.
No solo la divulgación científica,
sino hacia los avances que en tecnología se están llevando
a una velocidad desorbitada.
Creemos que muchas veces
la desconfianza hacia la inteligencia artificial,
que ahora está básicamente en cualquier actividad diaria
y sector empresarial también, es debido a que falta información,
se desconoce y quizás como los avances van muy rápido,
esa falta de conocimiento de cómo está afectando a nuestro día
a día o incluso a nuestro tejido empresarial,
pues hace que al no tener toda esa información
no desconfiemos y no sepamos bien cómo abordar esos temas.
Entonces, bueno,
debido a que el máster es en Humanidades Digitales,
pues hemos centrado el tema sobre todo en esa divulgación.
Por eso, al final,
en la tercera parte, lo he dividido en tres partes,
en la tercera pues explicaremos algunas soluciones.
Algunas están implementadas, otras no, pero están publicadas
en paper sobre modelos lógicos de diferentes tecnologías,
pero todos ellos tienen en común que tienen aplicada
inteligencia artificial y que pues abordan la mejora
o el cumplimiento de algunos de los objetivos de desarrollo sostenible.
Son tres bloques la presentación.
El primero es un poco la contextualización.
Tengo entendido que la mayoría de asistentes,
aunque luego puedan visualizar la conferencia a otros perfiles,
sois más historiadores de cualquier tipo,
humanistas, lingüistas.
Entonces, bueno, igual esta parte os sonará algo más contextualización
social de la sociedad del conocimiento que es
en la que estamos actualmente, ¿vale?
Como veréis ahora.
La segunda parte está más centrada ya
en lo que sería el core de la inteligencia artificial,
pero sobre todo centrando el tiro en el aprendizaje automático,
que es la base de todo ello,
porque como habéis visto en el título,
pues he puesto modelos lógicos, redes neuronales e IA,
pero realmente el orden es al revés, inteligencia artificial,
modelos y redes neuronales.
Y bueno, eso os lo explicaré un poco más.
Espero que no se haga muy denso porque al final
es la parte más técnica.
Y al final, en el tercer bloque,
creo que es la que puede suscitar más interés
porque es en la que se ve la aplicación
de los casos prácticos, ejemplos en la vida real
o en diferentes sectores de soluciones tecnológicas.
Empezando ya con la sociedad del conocimiento, como os he dicho,
es en la que estamos inmersos ahora mismo.
Aparece con la innovación precisamente de las tecnologías
de la información y las comunicaciones,
las TIC, que son muy importantes,
previo a la sociedad del conocimiento es la sociedad de la información,
pero la del conocimiento ya se da cuando aparece la innovación
de las TIC, no cuando aparecen las TIC,
sino cuando se innova con ellas y con el incremento
sobre todo en las transferencias de información,
ya que supone la modificación de la forma en la que se desarrolla
no solo la comunicación,
sino la mayoría de las actividades de la sociedad moderna.
Desarrolla la toma de información para darle el significado.
Esa es la principal diferencia con la sociedad de la información,
pero lo voy a aclarar un poquito más.
La información por sí misma no produce conocimiento
y a partir del desarrollo de esa información
para darle el significado es cuando se produce el saber.
Como las hemos nombrado y son fundamentales
porque son la base tanto de la sociedad de la información
como de la sociedad del conocimiento,
aunque sea la innovación, pues es la innovación en las TIC,
Vamos a mencionarlas, las tecnologías de la información
y la comunicación son el conjunto de herramientas, recursos,
aplicaciones que permiten crear, procesar, almacenar, compartir
y acceder a información de forma digital.
Eso fue una revolución que revolucionó la comunicación,
la educación, el trabajo y la vida en general para facilitar
el intercambio instantáneo de datos, voz, texto, vídeos e imagen.
No solo conectando a personas,
sino también globalmente al mundo, a la sociedad,
y abriendo sobre todo y revolucionando las nuevas formas
de interactuar, de hacer negocios, de crecimiento económico,
y al final de cómo se rige el mundo hoy en día.
Con lo cual hay que tenerlo mucho en el punto de mira
y saberlo valorar, tanto por la parte positiva
como por la negativa, saber encontrar el punto medio.
Pero actualmente es donde.
Donde nos encontramos debido a eso,
a que primero hubo la revolución de las tecnologías de la información
y la comunicación y luego la innovación
ha venido después.
Y como muchos de vosotros habréis estudiado,
en la sociedad siempre ha habido revoluciones
a lo largo de la historia y una fue la revolución industrial,
otra ha sido la revolución de las comunicaciones,
la digitalización,
pero antes de eso no existían esas formas de comunicación
y no se ha acabado ahí.
Ahora con la innovación es más el conocimiento.
A menudo se usa la sociedad de la información
indistintamente con sociedad de red y con sociedad del conocimiento,
pero está bien saberlas diferenciar en esos pequeños matrices.
La sociedad del conocimiento se enfoca más en la aplicación
y la creación de ese valor, del valor añadido a partir del conocimiento.
La información por sí sola no tiene ese plus
y a partir de la innovación, pues sí,
tiene el conocimiento que le aporta ese valor.
Antecede a la sociedad del conocimiento,
como también he comentado, la sociedad de la información,
y surge de la evolución profunda de la vida
y las intersecciones entre personas, facultades, organizaciones,
entidades, gobiernos, con el uso intensivo de las TIC,
que facilitan desde el primer momento la creación, distribución,
manipulación de la información, ese papel esencial
en las actividades sociales, por supuesto,
pero también culturales y económicas,
y sobre todo está inspirado por los programas de desarrollo
de los países industrializados.
Todo nace a partir de la revolución industrial.
A partir de ahí, pues todo ha ido requiriendo cambios constantes.
Quizás en otras épocas del pasado también los ha habido,
pero no a este nivel
y no relacionados con la industrialización
y la globalización.
La sociedad de red, en este caso,
se diferencia en que tiene que ser una estructura social
compuesta por redes activadas por tecnologías digitales
de la comunicación y la información.
Sería.
Posterior a la sociedad de la información
y previa a la sociedad del conocimiento.
Y esa comunicación y el compartir
esa información es a partir o basado en microelectrónica,
en procesos que llegan a aplicarse a la secuencia
para el resultado final.
Esa estructura social es un acuerdo al final organizativo
del ser humano en relación con la sociedad,
con la producción, el consumo,
pero también la reproducción, la experiencia y el poder.
Mediante esa comunicación significativa que es codificada.
Por eso es con microelectrónica.
Las características de la sociedad del conocimiento,
volviendo a, habiendo echado esta pequeña mirada atrás,
volviendo a la sociedad del conocimiento, a la actual,
pues vemos que es un modelo social distinto.
Al final, el conocimiento se convierte en el recurso principal
para la riqueza, el progreso y el bienestar.
Ya veis que es el centro de todo.
Impulsado por las tecnologías de la información
y de la comunicación, como he dicho antes,
y tiene a la tecnología como base, eso sobre todo.
Entonces tiene a las TIC, pero aparte la tecnología es su base
y la innovación está principalmente ligada a la tecnología,
al menos hoy en día.
Internet, redes informacionales, cruciales y, como hemos dicho antes,
para creación, acceso, difusión y conocimiento de la información.
Se basa en tres pilares principales, que son la educación,
la tecnología de la información y la innovación tecnológica.
El aprendizaje continuo y permanente se requiere.
Para esa sociedad del conocimiento y esa cultura de formación continua
se necesita adquirir nuevas competencias para adaptarse
a los cambios que son constantes.
Además de requerir una inversión en educación
y también en investigación y desarrollo.
Las empresas compiten para.
Tener esa capacidad de innovación y posicionarse en el mercado
y formar a sus especialistas
y a las personas, los perfiles que tengan trabajando,
no solo en los puestos de innovación,
ya que todos, nadie se puede quedar atrás,
todos tienen que ir a la par en esa innovación
para poder posicionarse, mientras que los individuos en su.
En su parte más personal, pues deben hacerlo para emprender
o generar valor, ya sea dentro de la empresa
o fuera de ella, en la sociedad, con su saber.
Por eso, esa educación continua, permanente,
y esa inversión no solo a nivel personal,
sino también empresarial.
Y la valorización de competencias es que también se pone en valor
esa formación.
Ya no es el que tú hayas estudiado algo el que sepas algo,
sino que lo tienes que saber hacer.
Entonces, para crear valor,
tanto en el mercado laboral como en el sistema empresarial,
se necesita demostrar que tú sabes hacer algo.
Conocimiento en competencias, más que el conocimiento bruto,
que principalmente viene después,
porque muchas veces se asume y se coge con la práctica, ¿no?
Es cuando empieza a haber este recorrido también a nivel académico
de pues ya no vale con tener una carrera, con tener un grado,
sino que tienes que tener un máster y muchas veces también
hasta el doctorado, según para qué puestos de trabajo.
O están mejor remunerados o mejor posicionados
o puedes llegar a otros estatus a nivel laboral
debido a ser doctor, a tener esa titulación.
La diferenciación es que sobre todo marca
esa transformación del capital intelectual
como clave, que hasta ahora tampoco tenía ese papel fundamental.
Es en la competitividad económica ese capital intelectual,
que muchas veces viene acompañado de formación académica,
pero otras veces no.
Y hay mucha gente que se forma y que tiene ese capital intelectual
o tiene ambos.
De hecho, muchas veces a nivel académico,
sobre todo ahora, nos faltan perfiles.
Vemos que hay carencia de perfiles que tengan todas las competencias
que el mercado está requiriendo, pero por esos cambios,
porque son muy rápidos, Y a nivel burocrático
es difícil que las entidades formativas o el sistema educativo,
las universidades incluso,
puedan adaptarse tan rápido a estos cambios
y sobre todo tener esa formación reglada para optar a esos puestos
de trabajo que requiere el mercado.
Por eso es muy importante la formación continua,
pero además.
Porque lo requieren, o sea, porque hay cambios continuamente
y se necesita estar formado en esos cambios
y conocerlos, ya no solo a nivel de programación informática,
que los lenguajes de programación
pues varían muchísimo en muy poco tiempo,
nunca desaparece por ejemplo Java,
pero han salido otros lenguajes más específicos
como puede ser Python para temas de investigación,
de series, de inteligencia artificial sobre todo, ¿vale?
Y entonces, bueno, no busca solo acumular el conocimiento,
aparte de no solo información, sino conocimiento,
no solo acumularlo, sino aplicarlo de manera efectiva
para crear ese valor.
¿Las implicaciones y desafíos actuales que también los hay?
Bueno, pues porque la sociedad del conocimiento no es perfecta
y estamos en evolución constante, como digo,
y no es necesariamente más igualitaria.
Puede no solo reproducir, sino también crear
nuevas desigualdades que estén basadas precisamente
en la diferencia de acceso al conocimiento y.
A las tecnologías de la información y la comunicación y a la aprobación.
Entonces se necesita una transformación social
debido a que estamos en un momento similar al que se produjo
o en su momento fue la revolución industrial,
a que genera nuevos modelos sociales y económicos
a raíz de todos estos cambios,
a que hay que sobre todo atajar la brecha digital,
existe el riesgo de aumentarla,
debido al acceso y las habilidades que alguien puede tener o no.
Por eso digo que nadie debe quedarse atrás.
Y el capitalismo del conocimiento,
porque también se somete a lógicas de mercado,
porque al final está rigiendo el mercado económico.
Entonces, esto genera debate sobre su aprobación
y el acceso equitativo.
Hay que regularlo.
La segunda parte es sobre el aprendizaje automático,
que como os comentaba, es bastante más técnico.
Hay bastante letra,
pero porque me baso en esto para poderlo explicar bien,
pero prefiero que me escuchéis y que luego quede la grabación
o la presentación de apoyo.
Al final,
como os decía, el core o la raíz es la inteligencia artificial,
que es el campo de la informática,
sobre todo que se centra en crear sistemas
o programas para realizar tareas.
Que sean similares a las que realiza la inteligencia humana
y que normalmente son las que realiza,
pero no para sustituirnos,
sino para poder destinar nuestras capacidades,
las que no puede replicar una máquina,
a otros focos donde podamos crear valor.
Entonces, al final se trata de optimizar tiempo y recursos
para ser innovadores donde realmente podemos aportar
ese valor diferenciador y no a lo mejor en actividades o.
En actividades o rutinas que son cotidianas
y que nos quitan tiempo y no nos dejan llegar
realmente a donde podríamos estar siendo mucho más beneficiosos
y ya no solo a nivel empresarial sino también laboral
sino también a nivel de vida cotidiana
porque pues el mundo va rápido pero nuestras vidas también,
el día de cada uno tenemos que cumplir unas expectativas
realizar unas actividades entonces.
Al final se trata de optimizar esos tiempos.
El objetivo de la inteligencia artificial
es simular los procesos de pensamiento humano
para que esas máquinas puedan ejecutar
las tareas de forma autónoma, tomando decisiones,
pero siempre bajo la supervisión humana.
Estos sistemas de inteligencia artificial
comparten algunas de esas capacidades que tenemos,
como el aprendizaje, el razonamiento,
la percepción.
Entonces, al final se trata de entrenar a la máquina.
De la misma forma que lo hacemos nosotros,
o sea, aprender como aprendemos nosotros desde pequeños,
aprender a razonar, la percepción que pueden tener,
porque al final se lo estamos enseñando a nosotros,
no lo van a tener de forma innata.
Y sobre todo con el reconocimiento de patrones basado en datos
y la resolución de problemas.
Esas serían las principales capacidades que tiene
la inteligencia artificial.
Aparte de, también la nombraremos al final,
aunque la presentación no es de ella,
de la inteligencia artificial generativa,
que ya sabéis que es la que genera nuevas imágenes
o nuevos contenidos.
La inteligencia artificial no es más que la invención,
como estaba intentando transmitiros, la invención humana
controlada por humanos, desprovista de voluntad cognitiva,
de conocimiento propio y real, y sobre todo,
pues, basada en datos y circunscrita a esos datos.
Un modelo lógico, que ahora veremos los diferentes modelos,
no es nada si no tiene datos.
Si no lo entrenamos con datos de lo que queremos saber
y de lo que queremos conocer, no va a tener valor.
E incluso algunas aplicaciones o sistemas que están entrenados
con datos geográficos, georreferenciados,
si los llevamos a otro lugar, no nos van a servir tampoco,
porque es fundamental el entrenamiento de máquina.
Y ese entrenamiento tiene que ser con datos reales
y esos datos reales
tienen que estar enfocados a donde queremos encontrar la solución.
Entonces, esto es fundamental.
Si no, es como si no tuviéramos nada,
papel mojado.
Para diferenciarlo un poco del aprendizaje automático,
porque hay gente que, bueno, lo habréis oído en general,
pero pues habla indistintamente, ¿no?
Deep learning, entonces, bueno, vamos a diferenciar un poco.
El aprendizaje automático o machine learning
es una subdisciplina de la inteligencia artificial
que está centrada en el desarrollo de los algoritmos
y de los modelos lógicos.
Modelos, no todos son lógicos, pero bueno,
de los modelos en general de inteligencia artificial.
Que al final esto es lo que permite ese aprendizaje automático
de máquina, es aprender patrones,
para que esos ordenadores hagan las predicciones,
igual que las haríamos nosotros, pero con una mayor capacidad
y en menor tiempo.
¿Qué necesitan?
Como decía, los datos.
Los algoritmos son los que nos van a dar esos resultados numéricos,
pero que también hay modelos del lenguaje natural,
por ejemplo.
Lo que pasa es que.
La palabra no sé si es traducción, pero bueno,
trasladamos los.
Las palabras del lenguaje a números
y entonces trabajamos con datos también en el modelo.
Entonces los algoritmos solo funcionan con datos numéricos,
hemos tenido que transcribir esas fuentes textuales
a datos numéricos para ir aprendiendo y mejorando el modelo
y eso se hace con el entrenamiento.
Y el aprendizaje profundo o deep learning,
que no se escucha tanto quizás, pero que se usa mucho hoy en día ya,
es una rama de ese aprendizaje automático inicial que está basado
en las redes neuronales artificiales.
Que estas ya son cuando se desarrolla la red neuronal,
cuando tiene múltiples capas,
se le llama redes neuronales profundas.
Entonces son como superordenadores
para modelar y extraer esas representaciones de datos
de alto nivel.
Y para eso se necesita una red muy compleja.
¿Esto qué hace?
Ser muy eficaz en tareas sobre todo mucho más complejas,
como puede ser la visión por computadora,
el procesamiento del lenguaje natural,
como os decía antes, que es bastante más complejo,
y el reconocimiento de voz.
Y además en el procesamiento del lenguaje natural
entra que tenemos mucha diversidad de lenguas, mucha riqueza cultural,
pero encima dentro de cada lengua tenemos expresiones distintas,
Y bueno, pues todo eso la máquina no lo sabe,
entonces le tenemos que enseñar.
Vamos a la siguiente, si quiere pasar.
Para hacer así un breve resumen y rápido,
la inteligencia artificial es el campo amplio
de la informática, que desarrolla esos sistemas capaces
de realizar las tareas que normalmente realizaríamos nosotros,
pero las fundamentales.
Incluye la variedad de enfoques y técnicas,
como decíamos, el aprendizaje automático,
el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora,
que ya serían deep learning.
Y busca sobre todo simular la inteligencia humana.
Para ello necesita aprender con los datos,
partiendo de los algoritmos,
y le tenemos que dar sobre todo esa información
y el entrenamiento.
Y el machine learning
es el subconjunto de la inteligencia artificial
enfocado sobre todo en el desarrollo de esos algoritmos y de esos modelos
para que aprendan con los datos y puedan entrenarse los modelos.
Los algoritmos permiten a esos ordenadores aprender patrones
y tomar sobre todo decisiones sin estar entrenados,
pero pueden tomar decisiones.
Ellos mismos detectan relaciones.
Que nosotros no detectamos entre variables
de diferentes especialidades.
A una red neuronal le puedes dar variables,
por ejemplo, meteorológicas,
variables de otro campo totalmente distinto,
y lo vamos a ver en algunos de los modelos,
y él sabe discernir y al final se queda
con las que realmente tienen peso.
Y con las que ve que puede extraer información.
Pero de momento tú le puedes cargar con cualquier tipo
de variable que no tenga que ver.
O sea, no tienen que ser ni todas físicas,
ni todas matemáticas, por ejemplo.
Y sobre todo se basa en eso,
en el entrenamiento de modelos con esos datos
para hacer las predicciones o tomas de decisiones.
Como veis, este esquema es igual un poco más aclaratorio,
ya con tanta letra.
La inteligencia artificial dentro del Machine Learning.
Y dentro del Machine Learning, el Deep Learning,
que está basado en esas redes neuronales,
que aquí tenéis un pequeño esquema, las RNA,
redes neuronales artificiales, que son los modelos computacionales,
en este caso, inspirados en el cerebro humano,
que usan los nodos interconectados, que son las neuronas,
y las capas que aprenden de los datos para reconocer esos patrones
y tomar esas decisiones.
Cuántas más capas hay en medio, esto sería una capa,
si tenemos muchas capas, es una red neuronal profunda.
El aprendizaje automático o machine learning
es el subcampo de las ciencias de la computación.
Estamos hablando de supercomputación y supercomputación
todo el rato en esa rama de la IA.
El objetivo que tiene es desarrollar las técnicas que permitan
que las computadoras aprendan y es un agente de la IA
aprende con los datos.
Y el aprendizaje de máquina
es cuando un computador observa los datos,
construye el modelo basado en esos datos
y utiliza el modelo con la hipótesis
acerca del mundo real del que le damos.
El aprendizaje automático se centra en ese desarrollo.
Los tipos de modelos de aprendizaje automático,
pues bueno, están los modelos geométricos,
los probabilísticos y los lógicos.
Principalmente son esos,
aunque los que más se utilizan son los lógicos,
que transforman y expresan las probabilidades en reglas
organizadas en forma de árboles de decisión,
que eso es bastante importante.
Y son el resultado al final del aprendizaje automático.
Los geométricos están construidos en el espacio de instancias,
tienen que ver más con las dimensiones,
puede haber una, dos o múltiples.
Y los probabilísticos
intentan determinar la distribución de probabilidades
que describen la función que enlaza a los diferentes valores
de las características con valores determinados.
Uno de los conceptos para desarrollar los modelos
es la estadística bayesiana.
Están basados más en, al ser probabilísticos,
en estadística matemática.
Y también pueden clasificarse como modelos de agrupamiento
y de gradiente.
Los de agrupamiento al final dividen el espacio en grupos
y los de gradiente representan el gradiente en el que se diferencia
cada instancia.
Son similares, pero no son iguales.
Y ya profundizando un poco más en el modelo lógico,
llegando a este punto que hemos visto que es uno de los que da
como resultado el aprendizaje automático,
es la representación abstracta y detallada de un sistema.
Como decía, en árboles de decisiones que definen los componentes,
las relaciones y sus reglas.
O sea, quién forma el modelo,
cuáles son las variables, las relaciones entre ellas
y las reglas.
Una cosa es la relación y otra cosa es la regla,
como si fuera una regla de juego.
Los modelos lógicos son esas descripciones hipotéticas
de la cadena de causa-efecto en el árbol de decisión
formado por los componentes, las relaciones y las reglas,
pero nos da al final la entrada, que es la causa,
y el efecto o efectos, que son la salida.
De ese árbol de decisiones y la representación gráfica
de las relaciones un árbol de decisiones
es si entonces sobre todo porque si pasa esto
o sea si hay esto puede pasar esto o esto es un poco lo que sería vale
de los diversos elementos diferentes caminos
pueden llegar al resultado que se me ha olvidado decirlo eso también
y las técnicas de clasificación del aprendizaje automático.
Y aquí entraría el árbol de decisión,
hay bastantes.
Son estas dos diapositivas,
pero me interesa sobre todo comentaros,
ya veis que está el árbol de decisión,
la regla de asociación, los algoritmos genéticos,
que estos son sobre todo para las reglas genéticas,
las redes neuronales artificiales,
sobre todo el primero y el último.
Los árboles de decisión son ese tipo de aprendizaje que usa,
como decía, el modelo predictivo
y que da la causa, el efecto,
y como decíamos con los componentes, las relaciones.
Y las reglas y se mapean observaciones
sobre un objeto con conclusiones sobre el valor final
de dicho objeto.
Son estructuras básicas, no os compliquéis.
En la informática, en cualquier sistema de programación
se trabaja con árboles de decisiones y los árboles de decisiones
están basados en árboles de atributos.
Si alguno ha estudiado algo de programación
pues habrá que.
Cada objeto, sabrálo que es un objeto,
lo que son atributos.
Entonces, la programación, cuando tú programas en informática,
tienes objetos, tienes atributos de ese objeto,
de cada uno de los objetos.
Un poquito es esto.
Y las redes neuronales artificiales
son un paradigma de aprendizaje automático que está inspirado
en las neuronas, en cómo funcionan nuestras neuronas,
las del sistema nervioso de los animales
y del ser humano.
Se trata de los enlaces entre unas y otras que colaboran
para producir los estímulos.
Esto ya, si habéis estudiado algo, os acordáis del sistema humano,
pues las neuronas trabajan por estímulos.
Hay un estímulo de salida que es el que le hace ir
y llevar al ARN mensajero el mensaje haciendo diana,
en la célula de diana, donde tiene que actuar.
Pues un poquito, al final,
la red neuronal está formada por esas neuronas
que tienen que actuar como unas células humanas,
unas células.
De mamíferos en este caso sería.
Y las conexiones tienen pesos numéricos.
En este caso tienen pesos numéricos
que se adaptan según la experiencia.
O sea, tendrá un número más alto, más peso numérico,
mayor peso numérico, si tiene una mayor experiencia,
si esa neurona tiene mayor información
y ha recibido un entrenamiento mucho mayor.
Las redes neuronales se adaptan a ese impulso
y son capaces de aprender.
Entonces, cuanto más aprendan, Más entrenadas dará y mayor número
alcanzará.
Luego están las máquinas de vectores de soporte,
los algoritmos de agrupamiento y las redes bayesianas,
que simplemente,
que sepáis que son las que han salido antes con la estadística bayesiana,
pues serían estas redes, simplemente.
Son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano,
como os decía antes, que usan los nodos interconectados
de neuronas para procesar sobre todo la información,
pero reconociendo patrones que sean similitudes en esa información
y aprenden de los datos para luego predecir mejor
y hacer tareas complejas
como puede ser reconocimiento de voz, de imágenes,
la predicción que decíamos o incluso la clasificación.
Por eso, Existen diferentes modelos lógicos aplicados
a diferentes soluciones tecnológicas
porque hay diferentes funciones que pueden hacer,
como estas que os decía.
Son el núcleo del aprendizaje profundo,
del deep learning, y se organizan en capas.
Aprenden ajustando pesos, los pesos numéricos que hemos comentado antes,
en las conexiones mediante los algoritmos con números,
como la retropropagación,
que puede mejorar la precisión de la respuesta en el tiempo.
El funcionamiento es básicamente las neuronas, las conexiones,
las capas que estábamos diciendo, los pesos y umbrales,
que también existen umbrales, ya que tiene que tener un umbral
para activarse y pasar datos a la siguiente capa,
a la capa que la siguiente será más profunda.
Y eso es importante también no solo para la respuesta,
sino para el entrenamiento.
Una parte fundamental de los modelos es la validación.
Siempre se reserva una.
Una parte de los datos para poder entrenar el modelo.
La red aprende ajustando los pesos mediante el algoritmo
de retropropagación,
minimizando el error entre lo predicho
y la realidad, que serían esos datos que nos hemos guardado
para validar el modelo.
Las aplicaciones comunes de las redes neuronales artificiales,
para que veáis que se utilizan hoy en día,
pues la visión por computadora, al final pues es.
El reconocimiento facial, esto está centrado
en la visión en redes neuronales, basado en redes neuronales,
incluso para detectar tumores.
El procesamiento del lenguaje natural,
los modelos de LPN o PLN,
que son la base de los chatbots, traducción automática
o incluso los análisis de sentimiento,
que están basados en modelos de reconocimiento de emociones.
Ya sea a través de la imagen
o, por ejemplo, con cómo tú escribes,
cómo estás interactuando con el ordenador, con el chat,
con el que estás interactuando con inteligencia artificial,
puede reconocer, hay modelos de reconocimiento de emociones.
Y los sistemas de recomendación, que serían ya
las sugerencias personalizadas,
que se utilizan en Netflix, en Spotify.
De salud a nivel de diagnóstico, de descubrimiento de fármacos,
la robótica y, sobre todo, toma de decisiones
y los vehículos autónomos en la navegación.
Y, por último, por cerrar un poco la tortilla,
el aprendizaje automático en redes neuronales artificiales es
lo que decíamos antes en Machine Learning
y en Deep Learning, un aprendizaje automático
y un aprendizaje profundo.
Que es sobre todo con muchas más capas de redes neuronales ocultas.
Por eso se llaman profundas
y aprendizaje profundo para tareas mucho más complejas.
¿Los tipos de aprendizaje cuáles son?
Son los tipos de algoritmos.
Al final tenemos los datos
y hemos dicho que lo importante también es la relación
entre los datos que nos la da los algoritmos.
Entonces las personas aprendemos fácilmente, de manera automática,
pero todo eso.
Tiene una connotación matemática, por decirlo así, basada en algoritmos
que tenemos que replicar para poder hacer lo mismo con las máquinas,
indicarles cómo aprender.
O sea, no es tú aprendes, le tienes que decir cómo aprende.
Entonces, el cómo aprende es el algoritmo para diferentes funciones.
En función de la salida de esos algoritmos,
hay diferentes tipos de aprendizaje y de algoritmos.
El aprendizaje supervisado,
que es el algoritmo que produce una función correspondiente
a una entrada y una salida deseada del sistema.
O sea, tú le dices lo que entra y lo que quieres que salga.
Entonces, es un aprendizaje supervisado en todo momento.
Por ejemplo, problema de clasificación,
como os pongo aquí.
El aprendizaje no supervisado, ¿cuál es?
Pues en el proceso de modelado se lleva a cabo un conjunto
de ejemplos formados solo por entradas al sistema,
pero no le estás diciendo cómo.
Qué es lo que quieres que salga.
Estás a la expectativa de lo que salga,
pero no le dices el qué.
Entonces, es uno supervisado.
El semisupervisado, que sería una mezcla de los dos.
Y el aprendizaje por refuerzo, que es cuando me estás dando,
o sea, con retroalimentación,
cuando me estás dando lo que quiero que me des, entonces te premio.
Entonces, aprende a base de ensayo ROF.
Como le premias, pues empieza a reconocer.
Cuáles son los resultados buenos.
Entonces tienes que tener datos para hacer esto, datos reales,
del mundo real,
para que luego haga una predicción a más largo periodo de tiempo.
Es el más general, el de refuerzo.
La transducción, que es similar al supervisado,
pero no construye de forma explícita la función.
Trata de predecir categorías, de futuros ejemplos.
Y el aprendizaje multitarea, que son los métodos de aprendizaje
que usan el conocimiento.
Que ha aprendido el sistema antes de enfrentarse
a problemas parecidos, pero no iguales.
Y el proceso para implementar normalmente el Machine Learning
a un sistema de IA y a un modelo,
lo que hacen los ingenieros y los programadores,
los informáticos, pues es esta serie de puntos.
En primer lugar tienen que recopilar los datos.
Preparación de datos, que muchas veces es lo más costoso
en un proyecto, es la limpieza de datos,
la depuración, la normalización de los datos,
porque a veces hay que hacer interpolaciones
porque hay lagunas.
Entonces,
esto tiene que estar muy bien para que el modelo,
como os decía antes, tiene que tener datos,
pero tiene que estar bien alimentado de datos,
porque si no nos va a dar, a la hora de validarlo,
no nos va a dar los resultados fehacientes,
va a fallar, vamos.
El seleccionar ese algoritmo de Machine Learning
que se ajuste al problema y lo podemos ir retocando.
El entrenamiento del modelo que se alimenta con los datos
sería la siguiente fase,
que ya sería la segunda fase en un proyecto.
Evaluación del modelo con la validación
y si no se puede validar los ajustes que haya que hacer
para optimizar tanto el modelo como los resultados.
Y después ya el despliegue
y es cuando se implanta y se lleva al entorno del mundo real,
al uso.
Y ya por último os nombro un poco lo que me he dicho antes,
la inteligencia artificial generativa, que es el campo
en el que se centra sobre todo en la creación de sistemas que son capaces
de generar por sí mismos contenido nuevo y original,
evidentemente con datos,
pero que los generan.
Esa es la diferencia.
Utilizan modelos deep learning, profundos,
con redes neuronales profundas,
que aprenden de las características de patrones de un conjunto de datos
y de ahí son capaces de generar nuevos ejemplos que se asemejan
a esos datos originales.
Muchas veces se parecen, o sea, si tú le das a una red neuronal
para que tome unas imágenes determinadas,
muchas veces se parecen muchísimo a las que le damos para entrenar.
Un ejemplo común,
pues la red neuronal generativa adversaria,
que consiste en dos redes que compiten entre sí.
Una genera y otra discrimina.
Y entonces hay que intentar distinguir entre las muestras falsas
y las reales.
Y bueno,
pues ya por último el chat GPT es un ejemplo de sistema
enmarcado dentro de lo que es la IA generativa, como sabréis.
Y ya pasamos al tercer bloque
y último en el que os explico las soluciones tecnológicas
que son modelos, son diferentes tipos de modelos.
Lo he centrado en lo que creía que os podía resultar interesante
y sobre todo porque cumplen con los objetivos de desarrollo sostenible.
Uno de ellos es el modelo de autogeneración fotovoltaica.
Se hacen muchísimas cosas y cada uno de diferente forma.
En diferentes centros tecnológicos o centros de investigación.
Este en concreto es un proyecto que se llevó a cabo
y que se basaba en el desarrollo del modelo predictivo
de generación fotovoltaica con la estimación
o pretendía estimar la generación fotovoltaica a frecuencia horaria,
o sea, cada hora, en una instalación determinada.
Eso quiere decir que esa instalación estaba localizada
en una geolocalización fotográfica concreta con unas condiciones
ambientales concretas.
Y también atmosféricas que varían cada día
y luego hacer también la predicción semanal
de componentes que son los excedentes energéticos
en este caso de energía solar en esa instalación
que tenía autoconsumo es decir casas o edificios con consumo eléctrico
y generación fotovoltaica para consumo propio autoconsumo
entonces esta generación.
Cuando se pretendía saber o conocer cuándo se superaba el consumo
y se vertía a la red.
Porque se suele hacer cuando hay superación de O sea,
cuando no llegas a consumir todo lo que tú estás generando
con tus placas, pues lo viertes a la red.
Y eso es muy importante para saber si hay excedente o no.
Y saber cuándo va a pasar.
Y para eso es importante saber, por ejemplo, la.
La radiación solar estimada que vamos a tener.
Entonces, para hacer este modelo,
porque al final lo que se creó fue el modelo,
se necesitaron los datos de la instalación
de las últimas semanas para aprender,
para entrenamiento y para obtener los patrones de consumo
que estaba viendo.
También los datos meteorológicos de radiación solar,
sobre todo, que eso se puede obtener conociendo.
El estado del cielo, el porcentaje de nubosidad,
de fuentes abiertas, de apis de meteorología
que existen con datos abiertos.
Y dio lugar a la creación de dos modelos.
Primero, el modelo de predicción de la generación solar,
porque se necesitaba saber
cuántas horas de sol y cuánta radiación iba a generar,
o sea, cuánta energía iba a generar esa radiación solar.
Entonces, primero, este proyecto desembocó en primer paso.
Necesitamos saber esto.
Al final, obtenemos un modelo de predicción
de la generación solar como primer paso para esa instalación dada.
Y luego, con la predicción de horas de sol
y de energía asociada a esas horas de sol,
la predicción del consumo semanal energético.
Para predecir qué energía iba a verterse por exceso
y no consumo, y ese excedente en qué fecha se iba a dar
y en qué instalación concreta.
Al final,
pues es un modelo que si lo replicas tiene capacidad para realizar
predicciones individualizadas de diferentes edificios
o casas en miles de instalaciones con muy pocos datos,
simplemente con esos dos datos.
Tienes que dar al modelo esa información
y eso es muy importante para la optimización
y el aprovisionamiento de la energía
y sobre todo para evitar los desvíos.
¿Qué retos plantea?
Porque son retos que plantea la integración de la energía
en el sistema energético hoy en día.
Os acordaréis del apagón, del famoso apagón también.
Pues esto puede prevenir que no ocurra también.
Entonces, bueno, aquí la parte más técnica
con los datos que se necesitaron de consumo de red, los de saliente,
algunos existían, otros no.
Las tecnologías utilizadas, Python como lenguaje de programación,
el procesamiento masivo de datos Big Data
y el análisis de datos, la inteligencia artificial.
Y al final lo que os decía, se generó un modelo
ya de generación fotovoltaica con el de radiación solar,
otro de predicción de consumo de red
y luego los predictivos de componentes
o excedentes energéticos, tanto a nivel horario
como a nivel diario.
Entonces al final para llegar a un modelo predictivo
muchas veces tienes que generar otros previamente,
pero al final tú tienes luego un modelo de predicción
de generación fotovoltaica o de radiación solar
que puedes utilizar para otros proyectos.
Y si lo entrenas con datos de otro sitio,
te dará resultados para otro sitio.
Pero los datos, sobre todo, como decía antes,
tienen que estar enfocados al lugar.
Los resultados,
pues la fusión de fuentes de datos de distintos orígenes,
los tres modelos de IA, en este caso,
y la predicción de componentes a siete días.
Y sobre todo,
a nivel de impacto social, Saber la cantidad que se consume
y la cantidad que se vierte a la red permite tomar mejores decisiones,
más inteligentes, incluso para compañías energéticas,
aminorar los costes para el consumidor final
y mejorar sobre todo la estabilidad de la red,
preveyendo o minimizando los apagones energéticos que pueden darse
porque estos retos los plantea la integración
de las energías verdes.
En la transición energética.
El segundo modelo es de NLP,
de procesamiento del lenguaje natural,
que igual por vuestro perfil os interesa
o os parece más atractivo.
Este está publicado en un paper,
que tenéis aquí abajo la referencia,
y es el desarrollo de una red neuronal
para identificar soluciones, decisiones y argumentos
que se llevaban a cabo en sentencias judiciales
sobre custodia de menores.
Esto se tomaron el histórico de sentencias judiciales,
que fue costoso poder acceder a él,
pero finalmente se pudo hacer y al final,
pues, cuanta más información real tienes, mejor,
para que no haya sesgos.
Las fases fueron el preprocesado y la extracción de los metadatos
y captura de anotaciones, la obtención del texto,
como veréis en este gráfico.
Luego, el reprocesamiento del texto.
El entrenamiento, bueno, la representación numérica,
como os decía antes, pasar las caracteres escritos,
las palabras a números.
El entrenamiento de la red neuronal y los primeros resultados
con la optimización, el entrenamiento y la validación como última etapa.
Las tecnologías, la algoritmia de Machine Learning
también, inteligencia artificial y el procesamiento
del lenguaje natural.
Hubo un equipo de abogados
que tomaban en cuenta esta información en la primera fase,
qué frases o qué palabras se repetían estadísticamente
en todas las sentencias
y que tenían relación con los resultados.
Y, sobre todo, también me comentaban que lo importante,
los compañeros que lo publicaron, este paper,
era tampoco crearse sesgos con los jueces, ¿vale?
Pero sí que a nivel estadístico
dio unos resultados de cuando existen estas connotaciones
o aparecen estas palabras, hay estos resultados
o la decisión suele decantarse hacia estos resultados
en las custodias.
Entonces, bueno, con las sentencias judiciales
divididas en frases, se pasó a la detección de frases anotadas,
la representación contextual más el etiquetado de secuencias,
y luego la clasificación de anotaciones,
la representación más la clasificación de textos.
Y la segunda fase del entrenamiento del modelo
es cuando tú tienes todo ese trabajo hecho,
que como digo es casi lo más costoso,
la optimización es la búsqueda de la configuración óptima
de los parámetros para que me dé buenos resultados
y sobre todo el entrenamiento y la validación.
Y aquí podéis ver que los resultados fueron muy buenos,
pero lo veréis en la siguiente.
El resultado fue que entre la diferencia entre lo anotado
y las etiquetas no había casi y un 70% de aciertos.
Y esto, sobre todo, se llevó a cabo con el equipo de abogados,
o sea, de personal entendido en esta materia.
El siguiente modelo es un modelo de predicción de plagas en cultivos,
sobre todo, En este caso es centrado en la vid,
pero se puede extrapolar a otros cultivos.
Es más la forma de trabajar.
Entonces lo que se pretendía era reducir el impacto ambiental
de las explotaciones agrarias, en este caso vitícolas,
a través de la reducción del uso de fitosanitarios para el tratamiento
de esas plagas.
Si yo sé dónde hay susceptibilidad de que haya plagas,
pues voy a fumigar,
pero si no, no.
Y así me ahorro eso y sobre todo no genero tanto impacto ambiental.
Y se vio que para poder obtener ese modelo de predicción de plagas,
pues como pasaba antes, también hubo que hacer
o se generó un modelo de predicción de la fenología,
porque la fenología y las plagas están muy relacionadas.
Ahora os explicaré un poco más esto, pero como veis se trabajó
con imágenes hiperespectrales del satélite Copérnicus en abierto,
con la red de.
Ingenieros agrónomos que toman datos en un lugar concreto,
en este caso era Aragón, de la BI,
pues se pasó todo eso a un dataset, a un data lake digitalizado,
porque eran todo anotaciones manuales de 30 años,
y luego la información de las estaciones automáticas
meteorológicas en el territorio, en abierto.
Con Machine Learning y Big Data se trabajó
y nos dio muy buenos resultados, como veréis a continuación,
lo que os decía, la observación de campo,
Los datos climáticos y las imágenes hiperespectrales
con las que además también se llegó a ver que sabiendo el color que daba
la imagen hiperespectral sabíamos en qué fase o estado fenológico
se encontraba la planta y entonces era más susceptible
o menos de desarrollar la plaga, una plaga concreta.
En este caso, la fenología y las plagas están en este caso
de la vid y en casi todos.
Entonces,
esto si lo entrenas con datos de otra zona o de otro cultivo,
en otra zona o en la misma zona, pues da muy buenos resultados,
puede ser óptimo.
Y aquí también el objetivo era proporcionar
esos modelos valiosos para predecir la plaga y el estado fenológico
a los agricultores, reducir el impacto,
como os decía, ambiental y apoyar la sostenibilidad.
Y también dio muy buenos resultados
comparado con el modelo físico que es el habitual,
el de siempre para la predicción de plagas fenológicas.
El de plagas de cultivo también.
Si lo veis aquí al final, muy buen rango
el físico y el de Machine Learning mejoraba un 21%.
Y por último os quería mostrar también
que como veis hay muchas soluciones que están enfocadas
a sector agroalimentario, sector energético,
que todas ellas es muy importante tener datos en abierto
y que los datos meteorológicos tienen mucho valor
y son muy importantes porque al final nuestra vida real
está supeditada a ellos.
Y ahora mismo, por ejemplo, el centro de referencia
a nivel meteorológico en Europa es el Centro Europeo
y está implementando su modelo físico-matemático
con el que hace las previsiones meteorológicas.
Ya está implementando el modelo CONIA.
Este es el esquema con sus datos y la red neuronal
y el ensemble que nos saca o que saca al final el modelo.
Al final, el Centro Europeo es el que hace las previsiones
para 35 estados miembros, entre ellos España.
Es la fuente principal para que, por ejemplo, luego EMED,
que es la agencia nacional, haga su predicción
basada en el modelo europeo o desarrolla sus propios modelos
basados en el modelo europeo, que es el que ahora está marcando el paso,
aplicando la inteligencia artificial con ese nuevo modelo de pronóstico
basado en datos.
Ya no solo en las reglas físicas y en las ecuaciones físicas
que sostiene el modelo físico, sino que aplicándole inteligencia
artificial y machine learning, con todo el histórico de datos
que existen para ver si se pueden mejorar
esas predicciones meteorológicas
y está dando buenos resultados.
Los primeros, ha sido uno de los primeros modelos meteorológicos
y que utiliza inteligencia artificial
o aprendizaje automático, machine learning,
y está funcionando con una resolución igual
o incluso menor a escala 0.25, a escala geográfica,
y las mismas salidas al día,
se corre cuatro salidas al día, ¿vale?
Cada seis horas.
Y está superando a los modelos convencionales en áreas clave,
sobre todo con el seguimiento de ciclones tropicales,
mejorando la precisión un 20%.
Así que los cuatro ejemplos que hemos visto,
pues, por ejemplo, dan cumplimiento o apoyan estos cuatro ODS,
como es el de Energías Equibles y No Contaminantes, Paz,
Justicia e Instituciones Sólidas, Producción y Consumo Responsables
y Acción por el Clima.
Y LinkedIn,
por si también queréis.
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