La robótica es una de las disciplinas que se verán beneficiadas. Omicrono
Alianza autonómica para crear una "IA universal", aplicable a varios ámbitos a la vez y que sea más eficiente
Aragón, Navarra y Andalucía trabajan en un modelo basado en imágenes en movimiento que entienda desde células hasta ecosistemas y que supere las actuales inteligencias "a la carta".
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Es la era de la inteligencia artificial, aunque sería más apropiado hablar de inteligencias artificiales, porque cada iniciativa, cada proyecto tecnológicamente disruptivo lleva su propia IA.
¿Pero qué supone que cada proyecto lleve asociada su propia IA? En esos casos, lo que sucede es que los modelos están entrenados con todo lo necesario para servir exclusivamente a ese proyecto, a ese ámbito.
Y eso, a la postre, se traduce en muchos modelos trabajando a la vez (tantos como proyectos) y, por extensión, en un consumo energético cada vez mayor.
En cualquier caso, quizá haya una solución para que la IA sea más eficiente. ¿Y si se pudiera desarrollar una IA que valiera para varios campos a la vez? Esa pregunta es la que se hicieron varios grupos de trabajo en las universidades de Zaragoza, Navarra y Sevilla.
Así es como nació una alianza formada por el Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A) de la Universidad de Zaragoza, el CIMA Universidad de Navarra y la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Ana Cristina Murillo y Eduardo Montijano, del grupo de Robótica, Visión por Computador e Inteligencia Artificial (RoPeRT) del I3A de la Universidad de Zaragoza, son los coordinadores de un proyecto que se ha llamado AI-FUSE.
La idea de AI-FUSE (IA para comprensión de escenas universal: desde células a ecosistemas) es poner en marcha un proyecto de investigación que busca superar una inteligencia artificial "hecha a medida" por otra de carácter universal, aplicable a diferentes ámbitos, incluso a aquellos en los que la IA tiene poco desarrollo. Actuarán sobre la medicina, la robótica y el medioambiente.
En su propuesta, reconocen que los modelos actuales "han avanzado mucho", pero todavía tienen limitaciones importantes que dificultan la democratización de la IA, hacerla universal. Lograr que sea abierta y adaptable, reutilizable, que utilice menos datos, necesite menos consumo y sea más explicable.
![Representación de inteligencia artificial](["https:\/\/s3.elespanol.com\/2023\/03\/15\/actualidad\/748685424_231659527_320x180.jpg"])
"Nuestro objetivo es crear algoritmos universales, que se puedan utilizar en cualquier campo, que el esfuerzo económico, industrial y de investigación se pueda reutilizar en otros ámbitos y que sea más sencilla", explican los dos investigadores de la Universidad de Zaragoza.
Este trabajo de investigación cuenta con un presupuesto de más de un millón de euros del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. Se enfrentan a problemas como la ingente cantidad de datos que requieren los modelos de IA, los recursos computacionales y de energía que se consumen o la incapacidad de funcionar bien fuera de los campos para los que fueron entrenados.
Además, utilizarán el vídeo como formato clave, tratando de que la IA comprenda el mundo en movimiento frente a una IA centrada en imágenes estáticas. La validación de sus desarrollos la realizarán en tres áreas estratégicas.
La primera es el medioambiente, para la monitorización de fauna, ecosistemas, tráfico o seguridad, facilitando la conservación y la gestión ambiental.
Más campos de actuación
El segundo campo sobre el que se actuará es la robótica, para mejorar la interacción de los robots en entornos reales, con personas, movimiento o sensores.
Por último, la biología celular e inmunología será otro de los ámbitos, con el objetivo de analizar vídeos de microscopía para ver la dinámica de células inmunes, algo que tiene un potencial impacto en oncología e inmunoterapia.
Y todo ello, conviene insistir, con una IA multidisciplinar. Porque, a diferencia de otros enfoques, AI-FUSE no persigue desarrollar herramientas específicas para cada disciplina, sino crear algoritmos y métricas reutilizables, capaces de adaptarse a contextos muy diferentes con un menor consumo de datos y recursos computacionales.
Se trata de mostrar el mundo tal y como ocurre, en movimiento, con interacción y a múltiples escalas, desde una célula hasta un ecosistema completo.
Entre los resultados previstos se incluye la creación de un conjunto de pruebas universal para la evaluación de algoritmos de comprensión de escenas en vídeo, con datos heterogéneos y métricas comprensibles entre disciplinas, un paso importante para avanzar hacia una IA más transparente y comparable.
