L’aspiració a un ‘científic robot’ per a guanyar el Nobel i altres avanços de la intel·ligència artificial es mostren a València

Un robot científic que puga guanyar el premi Nobel. Un clon virtual de les ciutats per a preveure escenaris. Un robot per al cribratge i el diagnòstic de diferents tipus de càncer. Són alguns dels projectes exposats en el tercer fòrum científic de la Fundació ValgrAI en la Universitat Politècnica de València, que ha acollit més de 400 participants.

El panell d’experts en intel·ligència artificial ha mostrat investigacions i la seua aplicació en diferents camps, enfocats especialment a la investigació científica i la salut, amb ponències sobre el seu impacte ètic i els reptes futurs. L’esdeveniment, que va ser conduït per la directora gerent de ValgrAI, Ana Cidad, va comptar amb la presència del director general de ValgrAI, Vicent Botti, el director general de Ciència i Investigació de la Generalitat Valenciana, Rafael Sebastián, i la vicerectora d’Investigació de la UPV, Belén Picó, que van destacar el poder transformador de la intel·ligència artificial (IA) i l’impuls que suposa per a nombrosos sectors la investigació en intel·ligència artificial que es desenvolupa a la Comunitat Valenciana.

Una de les ponències més esperades va ser la d’Hiroaki Kitano, CEO de SonyAI i vicepresident de Sony Corporation, que, sota el títol “Nobel Turing Challenge: Creating the Engine for Scientific Discovery” va subratllar la importància d’accelerar el ritme dels descobriments científics, afirmant que aquest esforç requereix no sols una comprensió profunda de les àrees d’estudi, sinó també de la naturalesa mateixa dels descobriments científics. Segons Hiroaki Kitano, és essencial establir una “ciència de la ciència” que es puga implementar de manera pràctica mitjançant sistemes d’IA. Kitano va explicar que els “científics d’IA” podrien no assemblar-se als científics humans en els seus processos, i que aquesta forma alternativa de ciència podria superar les limitacions cognitives i sociològiques que actualment restringeixen la pràctica científica. Aquest enfocament podria donar lloc a una forma híbrida de ciència, combinant esforços humans i d’IA, portant disciplines com la biologia de sistemes i altres ciències a una nova etapa.

El projecte que capitaneja, el “Nobel Turing Challenge” té com a objectiu desenvolupar un sistema d’IA altament autònom capaç de fer ciència de primer nivell, que siga indistingible de la qualitat produïda pels millors científics humans, capaç de guanyar un premi Nobel. Amb aquesta visió, Kitano planteja un futur en què la col·laboració entre humans i màquines no sols potenciarà el ritme dels descobriments científics, sinó que també redefinirà la mateixa naturalesa de la investigació científica.

Després del responsable d’Intel·ligència Artificial de Sony va comparéixer, Ernesto Faubel, responsable d’LDT CitiVERSE EDIC i l’Ajuntament de València, que, juntament amb Patricia Tamarit de Nunsys, han presentat el projecte “AI models for smart cities-EDIC and European Local Digital Twin toolbox”. Aquest projecte arrelat en la capital valenciana pretén crear bessons digitals de les principals ciutats i edificis d’Europa, començant per ciutats pilots on desenvolupar i fer simulacions que ajuden a preveure situacions futures. València és la ciutat representant d’Espanya en aquesta iniciativa europea.

El futur de la IA

El fòrum va comptar amb un espai per als investigadors de la Fundació ValgrAI, que van presentar projectes que demostren l’impacte transformador de la intel·ligència artificial i la robòtica en camps com la salut, la seguretat i l’accessibilitat de la informació. Entre aquests, l’organització destaa:

• Intel·ligència Artificial en Videojocs: Carlos Marín Lora, de la Universitat Jaume I i membre del grup d’investigació GAMERS-UJI va presentar el seu estudi sobre la manera com les tècniques d’IA poden transformar l’experiència dels videojocs, fent-los més immersius i personalitzats. Els seus avanços abasten des de jocs actius per a cintes de córrer fins a la promoció cultural mitjançant geolocalització i realitat augmentada.

• Robòtica Autònoma: Antonio Santo, de la Universitat Miguel Hernández (Elx) va mostrar un mètode per a la navegació de robots autònoms en entorns naturals utilitzant núvols de punts 3D obtinguts amb sensors LiDAR, millorant la seua capacitat per a identificar àrees transitables.

• Diagnòstic del Càncer de Pròstata: Alejandro Golfe San Martín, de la Universitat Politècnica de València, juntament amb el grup CVBLab, va exposar un sistema millorat de recuperació d’imatges basades en contingut (CBIR) utilitzant mostres sintètiques generades per IA, augmentant la precisió en el diagnòstic del càncer de pròstata.

• Autonomia en la Llar per a Persones Dependents: Isabel Ferri Molla, de la Universitat Politècnica de València, va presentar un sistema d’interacció multimodal que utilitza xarxes neuronals i realitat augmentada per a assistir persones majors i dependents en les seues tasques quotidianes, millorant la seua autonomia.

• Traducció Automàtica de Documents Històrics: Miguel Domingo, de la Universitat Politècnica de València, va mostrar avanços en l’aplicació del llenguatge modern per a fer accessibles documents històrics, facilitant la preservació del patrimoni cultural.

• Adaptació de Models de Visió-Llenguatge en Patologia Digital: Pablo Meseguer Esbri, de la Universitat Politècnica de València, va explicar un mètode d’adaptació sense entrenament per a classificar imatges histopatològiques, millorant la precisió i la rapidesa en els diagnòstics de càncer.

• Pronòstic d’Esdeveniments Climàtics Extrems: Óscar Pellicer, de la Universitat de València va desenvolupar un model de convolució LSTM per a predir impactes en la vegetació i oferir anàlisis explicables d’esdeveniments climàtics extrems, proporcionant senyals d’alerta primerenca.

• Detecció d’Anomalies en l’Internet de les Coses: Sahibzada Saadoon Hammad, de la Universitat Jaume, I va presentar una investigació sobre la detecció d’anomalies en dispositius IdC utilitzant Edge Computing, destacant els beneficis i els reptes d’aquesta anàlisi.

• Robòtica Submarina per a Inspecció i Manteniment: Salvador López Barajas, de la Universitat Jaume I, va proposar una plataforma robòtica per a la inspecció i la reparació d’estructures submarines, essencial per a indústries com la piscifactoria i la mineria.

• Mitigació de Biaixos en Models de Llenguatge per a Simplificació de Textos: Victoria Muñoz García, de la Universitat d’Alacant, va abordar la mitigació de biaixos en models de llenguatge utilitzats per a la simplificació de textos complexos, millorant la seua accessibilitat.

Robòtica social

La sessió del matí la va tancar Carme Torras, investigadora del CSIC, amb la ponència “Social robotics: Research challenges and ethics education iniciatives”, en què va abordar el creixent camp de la robòtica assistencial, subratllant la seua importància en l’ajuda a professionals de la salut en hospitals, centres de rehabilitació i residències d’ancians, així com en l’empoderament de persones amb mobilitat reduïda en les seues llars perquè puguen fer les seues activitats diàries de manera autònoma.

Torras va destacar que el funcionament en entorns dinàmics centrats en les persones presenta nous reptes d’investigació. Els assistents robòtics han de comptar amb interfícies amigables, ser altament adaptables i personalitzables, extremadament segurs per a les persones i capaços de manejar materials deformables. Aquests requisits tècnics són fonamentals per a garantir que els robots puguen integrar-se de manera efectiva i segura en els entorns humans.

A més dels reptes tècnics, la robòtica assistencial també planteja reptes ètics significatius, cosa que ha donat lloc a l’emergència d’una nova disciplina: la roboética. Torras va esmentar que diverses institucions desenvolupen regulacions i estàndards per a abordar aquests reptes ètics. A més, nombroses iniciatives d’educació en ètica inclouen continguts sobre la interacció entre humans i robots i la dignitat humana en situacions d’assistència.

En la sessió de la vesprada, es va donar pas al sector empresarial, en què diverses companyies van presentar els seus casos d’èxit en l’aplicació de la intel·ligència artificial, així com les situacions a què s’enfronten diàriament en l’ús d’aquesta. D’aquesta manera, Ana Isabel Prieto d’R&D en S2 Grupo, ha fet la ponència “Desemmascarant Spoofers: navegant fora de perill gràcies a la IA”; Pablo Alcoriza, CTO en Ídrica ha presentat “GoAigua: Smart Water Solutions”; Javier Anguiano Aranzubía, delegat de Cetaqua a la CV ha parlat de “La IA com a element transformador del sector de l’aigua”; Víctor Peris, CEO d’INDAWS, va contar la seua experiència adquirida “Aplicant la IA a la gestió d’empreses”; Noelia González Méndez, mànager en NTT DATA i Rubén Almaraz Arranz, project leader en NTT DATA, van exposar “AI Based Procesess: intel·ligència artificial aplicada a l’optimització de processos de negoci”; Manuel Herranz, CEO de Pangeanic, es va centrar en “GenAI que funciona: Pangeanic en l’Agència EFE i l’Agència Tributària” i Jorge Capel, responsable de l’oficina d’arquitectura de solucions en Nunsys, va abordar “El coneixement expert mitjançant la IA generativa”.

IA i seguretat crítica

La ponència de clausura va ser a càrrec del professor emèrit de la Universitat Estatal d’Oregon, Thomas Dietterich, que tenia com a títol “Integrating machine learning into safety-critical systems”, i on va incidir en les capacitats dels sistemes creats mitjançant l’aprenentatge profund i la seua aplicació en àrees de seguretat crítica, com la medicina, l’aeronàutica i els cotxes autònoms. La xarrada es va centrar en la manera com les metodologies d’aprenentatge automàtic van evolucionant per a operar en sistemes en què la seguretat és fonamental.

*Dietterich va detallar diversos canvis clau necessaris per a adaptar l’aprenentatge automàtic a aquests entorns d’alta exigència; concretament la construcció de simuladors d’alta fidelitat, replicar situacions amb precisió en condicions controlades, recopilació adversarial de dades d’entrenament i, específicament, de les regions perilloses dins del domini del disseny operatiu (ODD), garantint que el sistema estiga preparat per a manejar situacions de risc.

Així mateix, va insistir que és crucial que els models s’ajusten correctament a noves situacions, verificant el seu acompliment més enllà de les dades d’entrenament; i que es desenvolupen mètodes per a calcular la probabilitat de fallades i danys sota condicions normals de funcionament per a mantindre la seguretat del sistema.

Dietterich també va assenyalar que hi ha molts reptes d’investigació per a assolir aquests objectius i va subratllar que l’enginyeria de seguretat tradicional només aborda els perills coneguts, per la qual cosa és crucial dissenyar a través de la intel·ligència artificial sistemes que també detecten i responguen als nous perills.