“Mejorar y entrenar algoritmos para el desarrollo de la ciencia”

En la edición pasada de Neurona BA se publicó la primera parte de la nota con el doctor Marcelo Venere, Director del Instituto PLADEMA, de la Universidad Nacional del Centro de la provincia de Buenos Aires (UNICEN) en la que expuso el trabajo en innovación que se realiza en esa entidad y las características de investigación, ciencia y divulgación que enfrenta hoy el mundo académico. En esta segunda parte de la nota, el eje es la programación y la Inteligencia Artificial, o “Learning”, como prefiere llamar a esa disciplina que “entrena algoritomos”, y la retención de RRHH en la Universidad .

Al hablar de Inteligencia Artificial, el doctor Venere corrige y amplía: “Me parece más correcto hablar de “Learning”, ya que son técnicas de aprendizajes, son algoritmos que se entrenan. Redes neuronales es una técnica que permite entrenar un algoritmo para hacer algo y tiene una gran cantidad de aplicaciones -no infinitas, pero muchas-“.

Con un ejemplo explica, didáctico, cómo se usa esa tecnología en temas prácticos y ahora difundidos, como el reconocimiento facial: “En ese caso se le da un rostro a la máquina y miles de fotos. Esta va aprendiendo a encontrar los rasgos característicos que identifican a esa determinada persona y guarda esos parámetros. Cuando aparece una foto de la persona en cuestión, se une con esos parámetros y al identificarla, aprendió ese algoritmo. O sea, en base a información clasificada, el algoritmo sabe diferenciar perfectamente quién es Juan o Pedro en una nueva foto. El reconocimiento facial impresiona bastante”.

Y agrega que a esa aplicación la usaron para reconocimiento en temas del tránsito para el municipio de Tandil, que cuenta con 300 cámaras y, en ocasiones, resultaba muy engorroso contar con la información en tiempo y forma.

“Cada vez que había un problema y se necesitaban ver los videos de esas cámaras, era casi imposible. Por eso hicimos un algoritmo que permitió cargar los videos, procesarlos y hacerlos interactuar con el sistema, con información que se necesite ver. Por ejemplo: si en el centro robaron una camioneta roja, se toman los strings de las 30 cámaras de video, se analizan las 8 horas de la banda horaria en la que fue el robo y el algoritmo procesa esa cantidad enorme de información y da los resultados: en 15 minutos pasa todas las camionetas rojas que pasaron por un determinado lugar y, de esa forma, se encuentra rápido el vehículo robado. Es un algoritmo que entrenamos para que sepa diferenciar entre una bicicleta, una persona caminando, un auto, una camioneta o un camión, de los colores que sean”, sostiene sobre el uso de la aplicación en temas de seguridad local.

Programar, entrenar, “learning” y el futuro.

En tren de “learning” y de los “equipos” que permiten ese aprendizaje, Venere traza un paralelismo entre el ser humano y una computadora: “la gran diferencia entre ambos no es el hardware. Nuestro hardware está limitado a 100 mil millones de neuronas, no es muy grande, pero es complejo y limitado; una computadora tiene una capacidad muy superior. Nosotros tenemos algoritmos para hacer cosas que están muy lejos de los algoritmos que usamos en las computadoras. Aprendemos, razonamos y extrapolamos conceptos y esos algoritmos todavía no están entendidos cómo son, y a lo que hoy hay en las computadoras le falta bastante. En definitiva, lo que hacemos es mejorar algoritmos, pero queda mucho camino para recorrer”

Vale recordar que Venere era profesor de la materia Algoritmos II en la carrera de grado y su bien podía parecer una asignatura árida o aburrida, a él le gustaba justamente ese concepto, y lo consideraba un desafío porque en esa área estaba todo por hacerse. “Enseñábamos media docena de tipos de algoritmos, muy útiles e interesantes, pero es evidente que había y hay mucho más para hacer”, reflexiona.

Con respecto a la técnica de learning y cómo se produce, Venere puntualiza: “es un algoritmo relativamente nuevo, que permite entrenar a una computadora para hacer algo. Hay algoritmos que también usan la misma técnica y que aprenden el lenguaje. O sea, cuando se le habla al celular, al principio el aparato no entiende nada, pero si uno le insiste, le corrige, le habla, le corrige de nuevo y le vuelve a hablar, sucede que a las dos semanas entiende casi todo. Eso lo hace porque hay un algoritmo que va entendiendo cómo se dicen las cosas. Por ejemplo, uno le pide al teléfono que llame a Juan Pedro; si llama a Juan José y se le corrige, que llame a Juan Pedro, va a terminar entendiendo que el llamado era a Juan Pedro y no a Juan José. Ergo, en base a insistir, el teléfono termina aprendiendo el lenguaje y lo que la persona hizo fue entrenar a un algoritmo para que te entienda lo que se le dice”.

Acerca del potencial de esta técnica, indica: “es descomunal. Porque un algoritmo se entrena para hacer unas cosas, otro para hacer otras y, sumados y entrenados, permiten que una computadora pueda hacer cada vez más cosas. No obstante, hay un universo por desarrollar, pero debemos reconocer que las computadoras hacen cosas que nos impresionan, que “ponen la piel de gallina”. Por ejemplo, la otra vez pusieron a dos computadoras a hablarse una con la otra con un algoritmo que empezaba a aprender cómo hablaba una y como hablaba la otra; y a los 15 minutos estaban hablando en un leguaje que nadie entendía. ¡Tuvieron que desenchufarlas! Porque una cosa es que entrenemos a una máquina para jugar al ajedrez o manejar el auto, y algo distinto es una inteligencia independiente, ahí falta una vuelta de tuerca que todavía no está”.

Acerca del futuro de este tipo de tecnología, que, se dice, podría ocurrir dentro de 40 o 50 años Venere expresa: “En el ambiente ese es un tema de discusión y lo tomo con pinzas porque con ese pronóstico puede pasar que se queden muy cortos o inclusive que jamás ocurra.  Cuando yo era chico miraba a los Supersónicos y decían en el año 2000 los autos iban a volar y a las pruebas me remito. Así que hay que ser cautos”.

No obstante, reconoce que hay “preocupación” y cita su participación reciente en una iniciativa de Naciones Unidas en la que reunieron a 12 referentes de distintas disciplinas en diferentes países, para analizar el tema de inteligencia artificial. “La idea era saber qué pensábamos y recolectaron las opiniones para saber el estado de este tema. Por eso digo que no deberíamos hacer mal esos pronósticos, para no hacer papelones”.

Retener talento ante un mercado externo que paga en dólares

Luego de la extensa conversación sobre inteligencia artificial y el trabajo que se hace en la Universidad, la pregunta a Venere fue acerca de las estrategias que llevan adelante en el Instituto para retener el talento local, cuando el mercado externo demanda muchos recursos y paga en dólares.  “Es un problema cotidiano –dice-, porque la diferencia es muy grande. Un sueldo bueno que puede pagar el Estado son 200 mil pesos, y hay estudiantes de la tecnicatura que tienen ofertas de 3000 dólares (o el equivalente a 600 a 800 mil pesos). Si bien hay un sentimiento de equipo, de interés en los desafíos, buen ambiente de trabajo, la gente quiere estar y seguir participando, pero llega un momento en que la diferencia es demasiada y no se los puede retener. Es un problema que tenemos”, analiza.

Y a modo de conclusión sobre los talentos y el mercado, sintetiza: “Hoy lo que hacemos es captar recursos, porque somos sus profesores, y a esos alumnos les ofrecemos un sueldo. Cuando recién empiezan, son chicos muy jóvenes, pero muy valiosos, que si se pierden nos hacen un daño grande. Por eso implementamos que trabajen part time y con la capacidad que tienen, pueden también tomar esos trabajos externos. Eso está funcionando, y les gusta, no se desvinculan y sienten pertenencia. Es difícil competir con esa realidad. En el Instituto siempre hubo flexibilidad, porque el aporte de cada uno no se mide por la cantidad de horas que están sentados en una silla, sino por lo que hacen. Y como cada uno sabe lo que tiene que hacer, les damos libertad. El investigador es una persona creativa, como un gorrión que no se puede “enjaular”. Puede algunos juzguen el funcionamiento del Instituto como un poco anárquico, pero la fórmula de libertad y desafíos interesantes, nos da buenos resultados. A veces me critican por eso y lo acepto, pero pienso que lo importante es dejar hacer y ayudar a los que hacen, jamás poner palos en la rueda”.+

Contacto: venereemj@gmail.com.

PLADEMA: (54)249 4551157 https://pladema.exa.unicen.edu.ar/