La Inteligencia Artificial llegó para quedarse
Como venimos analizando en este espacio de discusión, los avances en materia tecnológica se establecen cada vez más a prisa. Si bien la adopción y mantenimiento de nuevas disrupciones tecnológicas requieren de un proceso y un tiempo determinado, la Inteligencia Artificial está revolucionando nuestras vidas hoy, aquí y ahora, pero la mayoría de nosotros aún no detecta ese impacto de manera tangible. Aquí resumimos algunos avances que llegaron para quedarse.
Modelos de aprendizaje con patrones de origen no humanos
El antecedente más cercano tuvo lugar en 2016, cuando un robot diseñado para competir en el complejo juego de Go, fue capaz de vencer, por 100 partidas a cero, al que por entonces era el vigente campeón mundial. Ese robot, AlphaGo Zero, adquirió el conocimiento a través de un método conocido como Reinforement learning. ¿Qué lo hace tan novedoso? En este tipo de machine learning no se necesita aprender a partir de comportamiento humanos, sino que la máquina es capaz de generar su propio conocimiento desde cero. Además, estos patrones de aprendizaje permiten a las máquinas acumular miles de años de conocimiento en cuestión de horas. Según este punto de partida, nuevos AlphaGo Zero surgirán. ¿Qué serán capaces de hacer?
Machine learning para que médicos acierten sus diagnósticos en los tratamientos
En un trabajo interdisciplinario llevado a cabo recientemente, investigadores chinos y americanos crearon un sistema basado en Inteligencia Artificial para la detección de enfermedades infantiles comunes, incluyendo desde un simple gripe hasta la detección de una meningitis compleja. Para ello, han compilado y procesado información que proviene de más de 1,3 millones de registros obtenidos a través de la muestra de casi 600.000 pacientes. En este sentido, el Doctor Kang Zhang, director del Departamento de Genética Ocular de la Universidad de California, ha creado su propio sistema – mediante Inteligencia Artificial - que detecta signos de ceguera diabética basándose tanto en texto como en imágenes médicas.
De esta manera, los expertos auguran un futuro próximo en el cual los médicos serán incapaces de realizar ningún diagnóstico sin el uso de Inteligencia Artificial, ya que la misma reduce considerablemente – llevando incluso a cero – el margen de error en las detenciones diagnósticas.
Diseño de medicamentos y sus correspondientes pruebas
Hasta la fecha, químicos y farmacéuticos venían realizando sus diseños en base a las propiedades moleculares, para lo cual deben, necesariamente, sintetizar numerosas variables en el intento de testar sus medicamentos y predicciones. La inteligencia artificial (IA) ha abierto una nueva disciplina en la medicina dentro del campo de la informática, por consecuencia, el uso de esta podría agilizar el desarrollo de un posible antiviral y crear medidas de prevención, contención y control de la pandemia. Específicamente en torno al Covid-19, la IA ha posibilitado secuenciar el genoma del virus, realizar diagnósticos más rápidos, llevar a cabo análisis de escáner o manejar robots. Por otro lado, ha permitido recrear medicamentos y opciones para el uso de materia prima existente y económica, a fin de producir vacunas antivirales a gran escala. La computación cuántica puede transformar este proceso engorroso y costoso. Así, se podrán realizar numerosos diseños en paralelo que podrán ser testeados gracias a la tecnología cuántica.
Avances en fabricación en materia de precisión atómica y lucha contra el cambio climático
La Inteligencia Artificial está revolucionando las relaciones de los humanos con los materiales. En ese contexto, los avances tecnológicos en esa materia contribuyen a mejorar el desarrollo y el despliegue de la energía nuclear, permitiendo que esta fuente baja en carbono desarrolle su potencial en la lucha contra el cambio climático y cumpla los objetivos de la Agenda 2030. La IA también puede ayudar a reducir los costos de explotación relacionados con el combustible, el desmantelamiento y la eliminación de residuos, así como a reducir los costes de ingeniería, fabricación y construcción de plantas.
Entre otros usos, se está utilizando para desarrollar nuevos materiales para tecnologías “limpias” tales como paneles solares, baterías, etc. Hoy en día, crear un nuevo material requiere pruebas que hasta su finalización demandan entre 15 y 20 años, según los expertos. Sin embargo, la tecnología de Inteligencia Artificial permitirá acortar estos tiempos en gran medida.
