IA y la actual pandemia (COVID-19)

Diaz nos otorga datos sobre la pandemia en Latinoamérica y como este va avanzando.

El 26 de febrero se presentó el primer caso de COVID-19 en América Latina. Desde entonces la presencia del popular coronavirus ha sido confirmada en 17 países de toda la región: Argentina, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Cuba, Chile, Ecuador, Honduras, México, Panamá, Perú, República Dominicana, Paraguay, Venezuela, Uruguay y Guatemala.

Diaz nos explica como ya hay IA que nos ayudan a combatir y rastrear los brotes de este nuevo virus.

Rastrear donde habrá un brote de un virus puede ayudarnos a tomar medidas preventivas para evitar el contagio. Cuando una IA se entrena con informes de noticias, redes sociales y documentos gubernamentales, puede aprender a detectar cuándo habrá un brote.

Esto no es ciencia ficción. El startup canadiense BlueDot ofrece el servicio: rastreo y anticipación de riesgos de enfermedades infecciosas. De hecho, su inteligencia artificial advirtió sobre la amenaza nueve días antes que la Organización Mundial de la Salud emitiera un comunicado advirtiendo a las personas sobre la aparición de un nuevo coronavirus.

Solo toma 20 segundos para que la IA tome una determinación; según el informe, los humanos generalmente tardan unos 15 minutos en diagnosticar la enfermedad, ya que puede haber más de 300 imágenes para evaluar. (Peña, 2020)

En su publicación Peña nos relata cómo la compañía Alibaba ya tiene un sistema de IA para diagnosticar el COVID-19.

El gigante tecnológico chino Alibaba desarrolló recientemente un sistema de IA para diagnosticar el COVID-19 (coronavirus).

De acuerdo con un informe de Nikkei’s Asian Review, Alibaba afirmó que su nuevo sistema puede detectar coronavirus en tomografías computarizadas de pacientes con una precisión del 96% contra los casos de neumonía viral.

Oliveros nos señala o muestra otro ejemplo del uso de la IA contra el COVID-19.

Un modelo de predicción desarrollado por Ping An Technology, por ejemplo, está ayudando a las autoridades de atención médica en Chongqing y Shenzhen a predecir los brotes con anticipación con tasas de precisión de más del 90 por ciento, según el informe.

Mientras tanto, la nueva empresa china de inteligencia artificial Yitu Technology, el proveedor de equipos de telecomunicaciones Huawei y Alibaba Group Holding, están ofreciendo servicios respaldados por inteligencia artificial para ayudar a analizar los escáneres de tomografía axial computarizada (TAC) utilizados por los hospitales para diagnosticar pacientes sospechosos de tener el Coronavirus.

Bibliografía

Anarte, E. (16 de Marzo de 2020). dw. Obtenido de https://www.dw.com/es/latinoam%C3%A9rica-toma-conciencia-de-la-crisis-del-coronavirus-en-espa%C3%B1a/a-52800825

Díaz, A. (16 de marzo de 2020). nmas1. Obtenido de https://nmas1.org/news/2020/03/16/ia-covid-19

Oliveros, J. (9 de Marzo de 2020). criptotendencia. Obtenido de https://criptotendencia.com/2020/03/09/coronavirus-tiene-rival-en-china-ia/

Peña, J. C. (3 de Marzo de 2020). EL Universal. Obtenido de https://www.eluniversal.com.mx/techbit/alibaba-crea-ia-capaz-de-detectar-el-coronavirus-con-96-de-precision

Últimos avances en IA para mejorar nuestra salud mental

Nabi nos otorga una pizca de realidad en su trabajo. Haciéndonos ver el déficit que tiene la psiquiatría en el mundo, en este caso Zimbabue y EEUU

La oferta de psiquiatras y psicólogos clínicos es suficiente. Por ejemplo, en Zimbabue, hay apenas 25 profesionales de la salud mental para una población de más de 16 millones de habitantes. Si bien el país ha generado algunas iniciativas innovadoras y útiles lideradas por la comunidad, como el “banco de la amistad”, su escalabilidad es limitada.

La falta de acceso a una atención de la salud mental no es un problema exclusivo de los países en desarrollo. En Estados Unidos, casi la mitad de la población no tiene acceso a una atención integral de la salud mental, muchas veces debido a restricciones financieras.

T-Systems nos indica como la IA nos puede ayudar con la psiquiatría y nos indica una de las ultimas aplicaciones que hay en el mercado que utiliza la IA para descubrir el problema en el paciente.

Una de las maneras en que la IA puede ayudar o, incluso, reemplazar a expertos humanos, es a través de la combinación de la neuroimagen de fMRI (imagen por resonancia magnética funcional) con datos como las respuestas a encuestas, MRI funcionales y estructurales, datos de comportamiento, datos extraídos de entrevistas (se refieren básicamente al diálogo) y evaluaciones psicológicas.

Otro ejemplo lo tenemos en la aplicación Quartet Health. Con ella se examinan las historias clínicas y los patrones de comportamiento de los pacientes para descubrir problemas de salud mental no diagnosticados.

Hasta unas de las redes sociales mas importantes del mundo esta implementando el uso de la IA. Como menciona García.

El verdadero debate está en las últimas medidas adoptadas por Facebook, red social que empezó a usar su propio sistema de inteligencia artificial para detectar usuarios que podrían estar considerando la opción del suicidarse. Esta IA utiliza algoritmos entrenados para reconocer patrones en los textos que sugieren que una persona está planteándose hacerse daño.

Garcia termina su publicación con una reflexión acerca del uso y la innovación en la IA

En definitiva, la IA sirve como mecanismo de apoyo dentro del campo sanitario de la psicología y la psiquiatría, del mismo modo que en las terapias físicas. Sus aportaciones y aplicaciones no tienen límites, siempre y cuando estén revisadas y coordinadas por un equipo humano capaz de llevar el seguimiento y sacar todo su potencial.

Bibliografía

García, B. (29 de MAyo de 2018). blogthinkbig. Obtenido de https://blogthinkbig.com/ia-salud-mental

Nabi, J. (28 de MAyo de 2019). El Pais. Obtenido de https://elpais.com/elpais/2019/05/16/planeta_futuro/1558022969_550291.html

T-Systems. (10 de Octubre de 2019). T-Mobile. Obtenido de https://www.t-systemsblog.es/inteligencia-artificial-para-mejorar-la-salud-mental/

Inteligencia artificial en la industria automotriz

“La industria automotriz ha vivido cambios drásticos en la última década. Los autos de hoy son más inteligentes, más seguros y cuentan con mayor eficiencia en el gasto de combustible en comparación a los últimos 10 años. Y la tecnología ha sido la fuerza detrás de varios de estos avances.” (Subhanjan, 2018)

Torres nos proporciona datos para entender la importancia de la IA en la industria automotriz

Un nuevo estudio del Capgemini Research Institute descubrió que solo el 10% de las principales empresas automotrices implementan proyectos de inteligencia artificial (AI) a gran escala, y muchos de ellos se quedan cortos frente a una oportunidad que podría aumentar las ganancias operativas en más de un 16%.

García nos indica como se utiliza actualmente la inteligencia artificial, pero que esta se pudede implementar en mayor escala.

Una de las formas en que se aplica IA en los procesos de producción de esta industria es por medio de robots (o cobots) programados para ensamblar partes del automóvil, mediante sensores que detectan el momento exacto en que hay que unir una parte con otra –la caja de velocidades con el chasis, por ejemplo– para que el robot la ensamble; también es posible, a través del mismo mecanismo, instalar tornillos en el motor, pintar partes de la carrocería, el interior del auto como el tablero, las puertas, los asientos, los pisos y otras partes que requieren de acabados perfectos, entre otras operaciones.

La aplicación de IA en el ensamblado de un auto resulta más precisa y posee menos margen de error que la realizada por mano de obra humana; las máquinas no se cansan, están programadas y su función es efectuar tareas monótonas y mecánicas que pueden generar equivocaciones en los empleados, pero no en los robots, que a final de cuentas garantizan una calidad que ningún ser humano puede alcanzar, debido a su capacidad superior de ejecutar tareas que exigen mayor sofisticación y exactitud.

Cornieles nos muestra dos compañías que se han sumergido de una manera mas profunda en el uso de la inteligencia artificial en la industria automotriz.

Google lanzó Waymo como su incursión en el mercado autónomo y tiene planes ambiciosos para lanzar un servicio público de automóviles donde puede detener su vehículo automatizado a través de una aplicación en su teléfono. Las tecnologías combinadas de radar, GPS, cámaras de alta resolución y tecnología lidar (radar de luz) se utilizan para operar los vehículos.

Tesla no solo está en el mercado de los coches eléctricos, sino también de los vehículos automatizados, han combinado tecnologías muy parecidas a las de Google, pero han sustituido a lidar por tecnología de sonar. Todos sus autos están equipados con la capacidad de conducción autónoma que está lista para cuando la aprobación regulatoria dé su visto bueno.

“Estos hallazgos muestran que el progreso de la IA en la industria automotriz se enfrentó a un tropiezo. Algunas compañías disfrutan de un éxito considerable, pero otras luchan por enfocarse en usos más efectivos”. (Torres , s.f.)

Torres finaliza su documento dejando una reflexión sobre por que se debe utilizar la IA en la industria automotriz.

En ese sentido, los fabricantes de vehículos, apuntó, necesitan ver a la IA no como una oportunidad independiente, sino como una capacidad estratégica necesaria para darle forma al futuro, en el cual deben organizar la inversión, el talento y la gobernanza.

Google y la inteligencia artificial

“Google ya no es un buscador, ni una compañía de publicidad, como todo el mundo dice, es una empresa de inteligencia artificial (IA), de los pies a la cabeza.” (Galindo, s.f.)

Como menciona en la publicación “La IA autodidacta de Google ya no necesita a los humanos” Sarah Romero:

El programa de Inteligencia Artificial AlphaGo de Google se ha superado a sí mismo. Si en 2016 nos sorprendió tras derrotar a los mejores jugadores humanos del ancestral juego de mesa chino 'Go' -en el que prima la intuición para ganar-, ahora se presenta con una nueva versión totalmente autodidacta: es más inteligente que nunca y ha aprendido en tres días lo que a la humanidad le ha costado miles de años y, además, sin ninguna ayuda humana.

Valenzuela menciona unas de las IA mas avanzadas de Google y el comportamiento de esta:

La Inteligencia Artificial (IA) puede ser una gran aliada para la humanidad, pero si no se tiene cuidado también se nos puede venir en contra, algo que muchos científicos y expertos en tecnología han advertido.

Google es quizá la empresa que más apuesta por el desarrollo de Inteligencia Artificial a través de su máquina DeepMind, la que ya nos mostró varios avances impresionantes, pero este sistema también tiene su lado oscuro tal como pudieron comprobar en una reciente prueba.

DeepMind es capaz de aprender por sí misma y hasta imitar de forma casi perfecta a los humanos, tanto que al notar que va perdiendo en un juego se enoja y se torna violenta, lo que nos hace temer por las reacciones que podrían tener los robots con IA.

Esta inteligencia artificial tiene la capacidad de pensar igual a un cerebro humano, solo que esta no nota la diferencia entre bueno y malo. Las acciones de esta IA solo demuestran efectividad, precisión y cumplimiento sin tener en cuneta el entorno ni los otros usuarios o personas.

Valenzuela en su documento nos muestra unas de las pruebas que hizo Google y sus resultados

La compañía hizo que dos máquinas con el sistema DeepMind compitieran en un sencillo e inocente juego en que debían recoger manzanas desarrollando su propia estrategia. A la hora de buscar ganar las DeepMind utilizaban métodos cada vez más agresivos que incluían el destruir a su oponente de forma violenta.

No es que las computadoras comenzaran a golpearse, pero cuando la tarea de recoger la mayor cantidad de manzanas posibles se hacía más complicada prefirieron destruir a su oponente utilizando rayos láser para luego robarle las frutas que había recolectado.

Bibliografía

Galindo, J. (s.f.). MuyInteresante. Obtenido de https://www.muyinteresante.es/tecnologia/inteligencia-artificial/articulo/la-ia-de-google-que-asusta-a-mas-de-uno-y-de-dos-271557438391

Méndez, M. (20 de junio de 2016). Obtenido de https://www.elconfidencial.com/tecnologia/2016-06-20/inteligencia-artificial-google-deep-learning-redes-neuronales_1218797/

Romero, S. (s.f.). MuyInteresante. Obtenido de https://www.muyinteresante.es/tecnologia/articulo/la-ia-autodidacta-de-google-ya-no-necesita-a-los-humanos-811508407551

Valenzuela, I. (s.f.). VIX. Obtenido de https://www.vix.com/es/btg/curiosidades/7861/cientificos-advierten-sobre-los-peligros-de-la-inteligencia-artificial?utm_source=next_article