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a Inteligencia rtificial en la omunitat alenciana: una estrategia para las personas La importancia de la Inteligencia arti il Creo, como muchos otros, que la Inteligencia Artificial va a cambiar la forma en que hacemos muchas cosas cotidianas, que vamos a aban- donar prácticas habituales y nos va a introducir en nuevos procesos que ni imaginamos. ¿Re- cuerdan lo que se decía hace veinte o treinta años sobre los ordenadores? No creo que na- die tenga dudas acerca de que la informática ha cumplido con creces ese pronóstico. Pero ¿es la lA más de lo mismo o es una cosa nueva? Hace muchos años, en una entrevista que le hicieron a Steve Jobbs, el fundador de Apple decía que si analizábamos la eficiencia de los animales que nos rodean, la especie humana no era especialmente eficiente, menos que un salmón. Sin embargo, si se subía en una bicicleta impulsada sólo con la fuerza de sus piernas, se convertía en la más eficiente con diferencia, más que el cóndor o el guepardo. Usando esto como metáfora, afirmaba que «los ordenadores son las bicicletas para nuestras mentes»: nos permitirán desarrollarnos y llegar mucho más lejos y más rápido de lo que lo ha- ríamos sin ellos. Cualquiera que haya manejado un ordenador, aunque sea como usuario, ha tenido esta per- cepción. La máquina le habrá permitido hacer más y más rápido. Pero también habrá ocurrido algo: habrá comenzado a realizar cosas que son completamente nuevas y con ello a realizar su propio proceso de «transformación digital». La Inteligencia Artificial lleva esto muchísimo más lejos. Es directamente una prolongación de algunas de las habilidades que nuestro ce- rebro es capaz de hacer. Por ejemplo, recono- cer objetos en imágenes o analizar el lenguaje humano oral o escrito, encontrar patrones en conjuntos de datos, realizar predicciones con información parcial. Y, por ello, es capaz de mejorar las fotos que tomamos con el móvil, clasificar imágenes o vídeos, traducir idiomas o conducir coches por nosotros. Soy una optimista tecnológica y creo que todas las posibilidades que nos ofrece la lA tendrán un altísimo impacto en nuestras vidas cotidia- nas para mejor. Allí donde se haga un adecua- do y ético uso de la Inteligencia Artificial, vamos a notar cambios y mejoras. Si sabemos aprovechar las oportunidades, la In- teligencia Artificial va a ser una fuente de pros- peridad para nuestra sociedad por todas las promesas que ofrece, de hecho, algunas ya se están cumpliendo. Tenemos la obligación, cada uno desde donde nos corresponda, de aprove- char esas oportunidades. Sobre todo, para el bien común. No nos vale el «todo vale» He marcado antes la palabra «adecuado» por- que la lA, como muchas otras tecnologías, es un catalizador -potentísimo, eso sf de tendencias, procesos y funcionalidades. Por tanto, igual que puede ser utilizada positivamente también pue- de servir para potenciar usos no adecuados. Ahí es donde tenemos que ser vigilantes. No pode- mos dejar que la lA sea utilizada contra el ser humano, sino a su favor. Hay muchos investiga- dores que han puesto el acento en los usos de la lA para el bien común, como la científica Nuria Oliver, directora del nodo Ellis de lA en Alicante. A la vez que señala las oportunidades que la lA ofrece, ella también remarca los problemas que hay que resolver para que el uso sea «adecuado». Lo hace presentando el acrónimo «FATEN», que son la iniciales, en inglés, de «Fairness», «Auto- nomy», «Transparency», «Education» y «Non-Ma- leficience» (Justicia, Autonomía, Trasparencia, Educación y No maleficiencia) a los que añade «responsabilidad y beneficiencia o buen uso». Al pensar en utilizar la Inteligencia Artificial, no todo vale. Hay que potenciar lo bueno. Gracias a la lA, en el campo de la medicina, en nuestra propia tierra, nuestras investigadoras e investigadores están encontrando herramientas no agresivas que sal- van vidas con diagnósticos tempranos; se puede luchar contra los desastres naturales; combatir el fraude y se puede ser muy eficaz en la gestión de los recursos públicos ciudadanos. Se pue- de predecir la producción de las cosechas y la ocupación turística con meses de anterioridad. Todo depende de que tengamos claro cómo va- mos a usar la Inteligencia Artificial para el bien común. Investigadores como Nuria Oliver y otros pensadores nos marcan el camino a seguir. Hay que tener un plan Por las razones expuestas debemos hacer todo lo posible, insisto: cada uno desde donde le co- rresponda, para hacer que la Inteligencia Artifi- cial sea el motor de desarrollo valenciano de los próximos años. Debemos introducirla en nues- tros procesos productivos, de gestión, de diag- nóstico... Y, por supuesto, en los sistemas edu- cativos de todos los niveles. Querría señalar aquí excelentes iniciativas universitarias como la de L Carolina Pascual Villalobos Consellera de Innovación, Univer- sidades, Ciencia y Sociedad Digital la Universidad Miguel Hernández de Elche y su plan de Introducir la lA en los niveles educativos básicos, formación profesional y secundaria. En definitiva: la inteligencia artificial, y con ella la gestión de la información y datos disponi- bles, producirá el cambio de modelo económico hacia una economía y a una sociedad digital. El futuro llegará. Algunos dirían que ya ha llega- do. Pero pueden pasar dos cosas: que el futu- ro que otros diseñan nos arrolle, nos pase por encima y que acabemos siendo consumidores pasivos o que contribuyamos al diseño de un futuro próspero con nuestras condiciones y pro- puestas. Para que ocurra esto último hace falta tener un plan, La iniciativa de Presidencia de la GVA de es- tablecer una «estrategia para la lA Valenciana» va mucho más allá de la simple idea de que hay que impulsar su desarrollo. También marca cómo queremos que la lA sea utilizada, siem- pre para el bien común y pretende establecer los compromisos de la propia administración valenciana para hacer posible ese uso «ade- cuado» que debe traer prosperidad. Ya están ocurriendo cosas y no son casualidad: los numerosos programas de la AVI sobre lA O el impulso para incorporar la lA en todos los sectores, la instalación preferente en el Distrito Digital de empresas enfocadas a la aplicación de la Inteligencia Artificial o el reciente anuncio de que el mismo Alicante será la sede de un nodo de la red europea de excelencia investi- gadora ELLIS, Son muestras de que, si nos proponemos las mismas metas, todo será posible. umsapiens 5 Vía ahierta al trafico inteligente Predicción del comportamiento de redes 56 y otras aplicaciones industriales de la 1A ás de la mitad de los vehículos que se están fabricando en este momento en el mundo son vehículos conectados. El director del grupo UWICORE de la Universidad Miguel Hernán- dez (UMH) de Elche, Javier Gozálvez, explica que el ve- hículo conectado mejora el confort y la seguridad de los usuarios y potencia la digitalización de la movilidad. Además, ofrece a las administraciones públicas nue- vas herramientas para conocer y gestionar el tráfico. Con los datos de los vehículos conectados es posible conocer el estado del tráfico e incluso predecirlo con una menor inversión e infraestructuras, mediante el acceso a los datos de los coches. El laboratorio UWICORE pertenece al Centro 13E de In- vestigación en Ingeniería de Elche de la UMH. Dentro del grupo, el investigador Jesús Mena se ha encargado de seleccionar y perfeccionar una red neuronal para predecir el estado del tráfico, a través datos de senso- res fijos colocados en las vías y los datos de vehículos conectados. Los investigadores tomaron como muestra un tramo de 97 kilómetros de la autovía A-7 entre Ali- cante y Murcia, donde hay una intensidad media dia- ria de 100.000 vehículos y se encuentran 99 sensores que permiten medir el tráfico con una periodicidad de 1 minuto. El Centro de Gestión de Tráfico de Levante proporcionó la información recabada por sus sensores de tráfico en 12 años. Con una selección de estos da- tos, los investigadores han desarrollado un escenario digital de simulación que permite generar con gran exactitud el tráfico experimentado en el tramo de la A-7 durante diez días. UWICORE Laboratorio de Comunicaciones Móviles e Inalámbricas de la UMH El equipo se preguntaba cómo influye la cantidad de vehículos conectados en la precisión de las prediccio- nes de la intensidad, densidad y velocidad del tráfico. ¿Si los coches “se hablan”, es más fácil saber si se va a producir un atasco en las próximas horas? Según sus resultados, es posible mejorar la predicción del tráfico con datos de tan solo un 4% de vehículos c0- nectados. Esto supone una doble ventaja para las ad- ministraciones públicas. Por una parte, cuando existan más vehículos conectados, la inversión en sensores de tráfico podrá ser menor y, además, sabrán exactamente cuántos datos de vehículos conectados necesitan com- prar para monitorizar el tráfico. “Parece increíble que se pueda predecir qué va a ocurrir en una carretera, con la cantidad de factores que influyen en el tráfico”, comenta el investigador de UWICORE Baldomero Coll. Sin embargo, ya es una realidad. La plataforma digital creada en la UMH permite predecir el estado del tráfico a 15 minutos vista El grupo UWICORE, también, utiliza técnicas de lA en las redes 56 aplicadas al entorno vehicular, las que ayudan a los vehículos a comunicarse entre sí y con las infraestructuras. En este ámbito, la lA puede uti- lizarse para predecir el comportamiento de la red de comunicaciones y reconfigurarla para que los vehículos se comuniquen con mayor fiabilidad y velocidad. “Más que reaccionar ante un problema, la lA nos permitiría anticiparnos”, explica el investigador Miguel Sepulcre. Estas investigaciones se han desarrollado en el marco del proyecto PREDICT (Predicción y caracterización de tráfico con datos de vehículos conectados y vehículos autónomos), financiado por la Dirección General de Tráfico. En el proyecto, los investigadores de la UMH, también han cuantificado el impacto de los vehículos autónomos sobre el tráfico. Según Gozálvez, la conduc- ción autónoma permitirá, por ejemplo, la formación de platoons o convoyes en autovías y autopistas. De esta manera, grupos de vehículos pueden circular a corta distancia sin que suponga un riesgo. Diversos estudios han demostrado que la conducción autónoma aumen- ta la capacidad de las carreteras y reduce el consumo de combustible. Sin embargo, las investigaciones del grupo UWICORE UMH han demostrado que, sin solu- ciones eficaces para garantizar la coexistencia de vehículos autónomos y convencionales, el platooning no aumentaría la capacidad de las vías rápidas has- ta que al menos el 15% de los vehículos circulen de forma autónoma. El problema es que más de la mitad de maniobras de conducción autónoma pueden llegar a no ser ejecutadas por problemas en la coexistencia entre vehículos, según indica Gozálvez. Este equipo de especialistas, también, utiliza la 1A para el desarrollo de la Industria 4.0, un modelo de fábrica en el que la maquinaria está automatizada y trabaja de forma conectada para mejorar los procesos de producción. “La lA puede ayudar a predecir el es- tado de las comunicaciones en el entorno industrial”, comenta la investigadora del laboratorio UWICORE M* Carmen Lucas Estañ. Las fábricas tienen necesidades digitales crecientes y toda esa cantidad de datos ne- cesita moverse de forma rápida. Predecir cómo se va a comportar una red de comunicaciones inalámbri- cas tipo 5G es esencial para anticipar problemas en el entorno industrial. Desde el laboratorio de la UMH, investigan cómo una lA puede ayudar a cumplir con los estrictos requisitos de fiabilidad, retardo y velocidad de transmisión en la Industria 4.0. Con datos reales de cadenas de producción, han emulado el compor- tamiento de sus redes inalámbricas para encontrar fallos y optimizar las comunicaciones. Ingeniería € inteligencia artificial para entender la mente Interfaces cerebro-máquina no invasivas en la rehabilitación de personas con movilidad reducida l director del grupo de investigación Brain-Ma- chine Interface Systems Lab, José María Azorín, explica que en el ámbito clínico su equipo se centra en desarrollar interfaces cerebro-máqui- na no invasivas para la rehabilitación de personas que padecen movilidad reducida: “Para que un exoesque- leto pueda ayudar a la persona a caminar, debemos conseguir interpretar la información del cerebro, para lo cual aplicamos diferentes técnicas de Inteligencia Artificial (1A)”. En ese proceso de intención de la mar- cha se generan una serie de patrones en el cerebro y el objetivo es registrar esa actividad, trasladarla a un ordenador que permita su tratamiento y análisis y que envíe la señal de caminar al exoesqueleto para que la estructura facilite el movimiento. El trabajo del grupo se enmarca dentro de uno de los nodos internacionales del Centro BRAIN (Building Reliable Advances and In- novation in Neurotechnology), el centro estadounidense de investigación colaborativa entre industria y univer- sidad en el campo de la neurotecnología financiado por la National Science Foundation (NSF). La pregunta que se plantean es la siguiente: ¿Qué está pasando por el cerebro de la persona cuando tie- ne la intención de caminar? Se centran en casos en los que el sujeto padece una limitación motora, ya sea por un accidente o porque ha sufrido, por ejemplo, un ictus, situaciones en las que la señal que se genera en el cerebro no llega correctamente al músculo. Esta línea de trabajo ha contado con financiación europea y se enmarca en la investigación de los procesos cel brales: registran y clasifican las señales encefalográ- ficas para determinar las relacionadas con el proceso de la marcha mediante algoritmos y clasificadores de patrones. Un algoritmo extrae las principales ca- racterísticas de la señal y un clasificador determina si los patrones corresponden o no a la intención de iniciar o detener la marcha. Para ello, se ponen en práctica técnicas de lA relacionadas con el reconoci- miento de patrones y con modelos computacionales de redes neuronales. Esta investigación se mueve en el terreno de las técnicas denominadas machine-learning, que persi- guen un entrenamiento del algoritmo, que le permita aprender sobre los patrones cerebrales. “En realidad, se trata de un proceso de aprendizaje mutuo: por par- te de la persona, que aprende a modular sus señales cerebrales, pero también del clasificador, que tiene que adaptarse a esos patrones que se van creando”, añade el investigador. En este proyecto colaboran con diferentes centros clínicos, como es el caso del Hospi- tal de Parapléjicos de Toledo, centro de referencia en España de lesionados medulares. Otra línea de investigación fuera del ámbito de la salud y en la que el equipo también utiliza técnicas de lA es el estudio de la capacidad creativa: inten- José María Azorín Director del Brain-Machine Interface Systems LAB Vicente Micol Vicerrector de Relaciones internacionales UMH tar determinar cuál es la capacidad artística de una persona de acuerdo a su actividad cerebral. “Se tra- ta de una línea de investigación incipiente en la que pretendemos analizar si hay patrones relacionados entre aquellas personas que demuestran una alta capacidad creativa”, apunta Azorín. Para conseguirlo, desarrollan técnicas que, de nuevo, posibilitan la cla- sificación de patrones, en esta ocasión relacionados con el comportamiento imaginativo. “El problema en estos casos es que la creatividad y cómo se genera son conceptos subjetivos”, expone el profesor. La hipótesis de partida del grupo es que es probable la existencia de una relación entre la crea- tividad y las señales EEG (aquellas que se registran con un encefalograma). En la investigación, llevan a cabo pruebas con personas a las que se les plantean diferentes tareas, como puede ser escuchar música o pintar, para intentar obtener una correlación entre su capacidad de crear y la actividad cerebral. Esta línea de trabajo, en la que el grupo colabora con la Univer- sidad de Houston (EE.UU.), puede contar con multitud de aplicaciones: “Si demostramos que hay un mejor Centro BRAIN La inclusión de la UMH en el Centro BRAIN, del que forman parte un gran número de empresas y hospitales de Estados Unidos, tuvo lugar en diciembre de 2018 y fue posible gracias a una colaboración científica previa de los profesores José María Azorín de la UMH y José Luis Contreras Vidal de la Universidad de Houston (EE.UU.). El nodo internacional de este centro en la UMH, dirigido por el profesor Azorín, ha contado en sus pri- meros pasos con el apoyo institucional del Vicerrectorado de Relaciones Internacionales y del Vicerrectorado de Investiga- ción e Innovación. Según explica el vicerrector de Relaciones desarrollo del cerebro en aquellas personas que han hecho esas tareas creativas durante su infancia, esto podría servir para mejorar el diseño de los currículos formativos”, apunta el profesor. Cuando se le consulta al profesor José María Azorín por el futuro en este terreno, apunta hacia el desarro- llo de interfaces cerebro-máquinas implantadas de una forma muy poco lesiva para el usuario y en las que se estimularán los nervios de forma interna, sin la necesidad de un exoesqueleto en aquellos casos en los que sea posible. “Ni habrá exoesqueleto ni habrá un casco visible de electrodos”, aventura el investi- gador. Azorín se refiere a los electroceuticals, dispo- sitivios electrónicos implantables que registrarán la actividad del sistema nervioso y actuarán sobre éste mediante impulsos eléctricos. En la Universidad de Berkeley (EE.UU.) se ha creado una spin off que tra- baja en esta línea y que ha conseguido una importan- te financiación para empezar trabajar. “Esto nos da una idea de por dónde va a ir el futuro en el desarrollo de estas tecnologías”, apunta el profesor. Su actividad se desarrollará en distintas subáreas de la Neu- rotecnología como las relativas a la salud, el deporte, las artes y la industria inteligente o smart factory y, por tanto, tiene un marcado carácter multidisciplinar que permitirá la participa- ción de grupos de investigación de la UMH pertenecientes a las áreas más diversas. También, presenta una oportunidad para estimular actividades de emprendimiento y traslacionales en el área de las Ciencias de la Salud de la UMH, como el centro experimental Cyborg. El nodo BRAIN de la UMH supondrá, un acicate más para reforzar la reciente incorporación de Alicante ala red Ellis y para posicionar debidamente a la provincia en el ámbito internacional de la Neurotecnología. Internacionales de la UMH, Vicente Micol, las colaboraciones científicas entre investigadores de distintas universidades son las mejores herramientas para generar relaciones estables, exitosas y duraderas entre instituciones y éste ha sido el caso de la cooperación entre la UMH y la Universidad de Houston Además, esta cooperación ha permitido establecer un convenio de movilidad e intercambio de estudiantes, profesores e inves- tigadores entre ambas instituciones. La presencia de la UMH en el Centro BRAIN supone el acceso a nuevas oportunidades de financiación de proyectos en el área de la Neurotecnología y potenciará la movilidad internacional de profesores y estudian- tes entre los nodos del centro. El Centro BRAIN está dirigido por la Universidad del Estado de Arizona, una de las universidades más prestigiosas en innovación y transferencia de EE.UU. y posicionada entre las 100 mejores del mundo y la Universidad de Houston. Asimis- mo, cuenta con el apoyo de la organización NSF, la agencia federal creada por el Congreso de EEUU en 1950 para promo- verla investigación y generar el conocimiento que transforme el futuro. Además de la UMH, sólo forman parte de este centro otros dos nodos internacionales fuera de EEUU: el Imperial College London (Reino Unido) y el Instituto Tecnológico de Monterrey (México). Aprender de la enfermedad Dispositivos con Inteligencia Artificial para pacientes con TEA y díahetes entro del grupo de Neuroingeniería Biomédica de la Universidad Miguel Hernández (UMH) NBio, el investiga- dor José María Sabater Navarro de- sarrolla robótica aplicada a la medicina. La Inteligencia Artificial ha supuesto un enorme salto cualitativo para la ingeniería biomédica. Las aplicaciones tecnológicas para mejorar la calidad de vida de los pacientes son más efectivas cuantos más datos son capaces de procesar. La gestión de grandes cantidades de parámetros es un proceso difícil de abarcar desde la informática “clásica”, por lo que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las técni- cas utilizadas en el grupo NBio para el funcio- namiento de los dispositivos que desarrollan. Uno de los proyectos que dirige el profesor Sabater es una herramienta para analizar las crisis de pacientes con Trastorno del Espectro Autista (TEA). La mayoría de personas con au- tismo tienen problemas de percepción senso- rial, pueden ser más o menos sensibles que otras personas a estímulos como la luz, el rui- do, la textura de la ropa o la temperatura. “Iden- tificar qué estímulos provocan las crisis de an- siedad en niños o adultos con TEA es esencial para poder evitar dichas situaciones y estar prevenidos”, expone el investigador. Asimismo, Sabater explica que, con el tiempo, una familia puede llegar a darse cuenta de que el ruido de la aspiradora es lo que provoca los ataques en el niño; pero con la ayuda de un dispositivo que mide variables ambientales y al que se le ense- ña cuándo se producen las crisis, este proceso de aprendizaje será más objetivo y por lo tanto de José María Sabater Profesor de Robótica e investigador del Grupo de Neuroingenería Biomédica UMH más rápido. “Además, la Inteligencia Artificial siempre va a estar ahí y va a aprender de ese paciente en particular”, apunta el profesor de Robótica. Aquí queda patente otro de los puntos fuertes de la lA: es el paso necesario para la medicina personalizada. El dispositivo que desarrolla el grupo NBio re- coge tanto los datos biométricos del paciente como los estímulos del entorno: temperatura corporal y ambiental, pulso cardíaco, cantidad de movimiento, luminosidad, ruido, humedad... En una fase inicial, los cuidadores presionan un botón cuando el paciente está sufriendo una crisis. De esta manera, la lA aprende a re- lacionar los estímulos y sus consecuencias. El objetivo es entrenarla para avisar de la proba- bilidad de que se produzca una crisis de ansie- dad. “La selección de datos para alimentar una Inteligencia Artificial es una de las fases más críticas”, explica Sabater, “si se le alimenta con datos malos va a pensar mal, va a aprender mal”. El objetivo de esta línea de investigación es que el dispositivo sea más eficiente que un ser humano a la hora de predecir los ataques. Este proyecto ha sido financiado por el Minis- terio de Economía, Industria y Competitividad, la Conselleria d'Educació, Investigació Cultura ¡ Esport de la Generalitat Valenciana y se de- sarrolla en colaboración con el Centro Infanta Leonor para personas con Autismo y la Aso- ciación de Padres Autismo de la Comunidad Valenciana. El profesor Sabater lleva a cabo un proyecto si- milar para la gestión de la diabetes. “La diabe- tes también es una patología muy compleja en la que intervienen muchas variables”, explica el investigador. Los pacientes con diabetes tie- nen un papel muy activo en su tratamiento. Ne- cesitan aprender constantemente sobre cómo la medicación, los hábitos y la alimentación afectan a sus niveles de glucosa en sangre. Según cuánta insulina se administren, a qué hora y qué coman, cuánto ejercicio hagan, qué nivel de estrés tengan, el tratamiento tendrá más o menos éxito en el control metabólico. Un desequilibrio entre todos estos factores puede conducir a la hiperglucemia (demasia- da azúcar en la sangre) o hipoglucemia (muy poca). Ante esta necesidad de predicción tan compleja, la lA es una herramienta muy apropiada. “Intentamos que los actuales algo- ritmos predictores de glucemia funcionen un poco mejor y puedan ayudar al paciente a sa- ber qué ocurrirá en los próximos 15, 20 o 25 minutos”. Este proyecto ha conseguido finan- ciación para los próximos cuatro años median- te una red de cooperación internacional con ocho países de América del Sur donde la dia- betes es un problema de salud todavía más extendido entre la población. Está basado en el dispositivo “Glucoquard”, desarrollado por el grupo NBio. El dispositivo obtiene y trans- mite el nivel de glucosa en la sangre a una aplicación del móvil que permite al paciente controlar la glucosa en tiempo real. Para el profesor Sabater, la robótica y la Inte- ligencia Artificial son una respuesta científica a la necesidad de mejorar la calidad de vida de las personas y en este fin se centran los esfuerzos del grupo de NBio de la UMH. En los próximos años, la investigación permitirá una medicina personalizada, preparada para la gestión de las enfermedades más complejas y accesible al público general. Con respecto a la formación académica, el profesor destaca que la Escuela Politécnica Superior de Elche prepara a los estudiantes para ser parte de esta revolución de los datos. Extraer patrones de comportamiento La aplicación de modelos de machine learning basados en la perspectiva de los datos | profesor del Centro de Investigación Operativa de la UMH Alejandro Raba- sa, miembro del grupo de investiga- ción de Ingeniería del conocimiento y análisis de datos, considera importante señalar la diferencia entre la Inteligencia Ar- tificial (IA) y la ciencia de datos. Según expli- ca, mientras la lA puede ser vista como el conjunto de técnicas que consiguen que un ordenador resuelva problemas de manera si- milar a como lo haría un humano, la ciencia de datos, a caballo entre la estadística y la informática, modela y define formalmente los principios y técnicas de cualquier proceso re- lativo al manejo de datos (no necesariamente Big), en cualquiera de sus fases. Según señala Rabasa, uno de los ámbitos más importantes dentro de la lA es el que aborda problemas de aprendizaje o por su de- nominación en inglés machine learning: “La actividad de nuestro grupo de investigación se ubica precisamente en la intersección en- tre la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artifi- cial, es decir, en la aplicación de modelos de machine learning absolutamente basados en la perspectiva de los datos. Gran parte de la actividad del grupo se dedi- ca a la transferencia de resultados a la so- Alejandro Rabasa Investigador del Grupo de Ingenería del Conocimiento y Análisis de Datos del CIO UMH ciedad, tanto a organismos públicos como a empresas privadas; y a sectores tan diferen- tes como la medicina, el turismo o la indus- tria. Uno de los casos más interesantes es el convenio que el grupo de investigación mantu- vo durante tres años con Turisme Comunitat Valenciana para analizar y extraer patrones de comportamiento de gasto de los turistas extranjeros que visitaban la Comunidad Va- lenciana. El interés de la Administración era utilizar la información recabada en encues- tas a miles de turistas, para poder conocer y anticipar sus preferencias de gasto en ocio, transporte, cultura, gastronomía y alojamien- to, en función del motivo y la tipología de sus viajes, con el objetivo de diseñar una oferta más dirigida y eficiente en las ferias y medios internacionales. Recientemente, el grupo acaba de firmar un contrato donde Cruz Roja ha encargado un es- tudio a la UMH en el que se pueda segmentar a los usuarios en diferentes tipos de vulne- rabilidad. El objetivo que se persigue es que puedan ser derivados a programas persona- lizados de acompañamiento realmente acor- des a su situación y aprovechar así al máximo los recursos de los que dispone la institución. “Dentro de muy poco tiempo, la lA puede ser capaz de ayudarnos en la toma de decisiones a nivel particular pero confeccionadas no sólo a partir de nuestros propios datos, sino a partir de experiencias previas de usuarios “si- milares” a nosotros, que han pasado ya por esa situación”. Según explica el investigador, en el ámbito de los navegadores y de visitas turísticas ya hay experiencias en este sentido, “pero todavía hay mucho por hacer para que respondan adecuadamente en escenarios con mucha incertidumbre, en tiempo real y para todo tipo de usuario”, apunta. Según cálculos del investigador, en unos diez años, los sistemas de pronóstico temprano del ámbito médico serán capaces de seña- lar con gran precisión posibles diagnósticos que actualmente siguen enmascarados por unas patologías muy poco frecuentes o que afectan a porciones ínfimas de la población. Rabasa explica que, gracias al abaratamiento de la tecnología, será absolutamente normal la monitorización continua con sistemas de alerta a todo tipo de enfermos crónicos y per- sonas mayores. “En menos de una década asistiremos al desenlace de una auténtica batalla (que ya ha empezado) entre la privacidad de nuestra información y soluciones tecnológicas cada vez más ad-hoc, pero también más invasivas de nuestra intimidad”, pronostica el profesor y sentencia que el resultado de esta batalla, que pertenece al terreno de la ética y la lega- lidad y no tanto al terreno tecnológico, marca- rá por dónde podrán ir los siguientes pasos. “En cualquier caso, y para poder hacer fren- te a estos cambios, los científicos de Da- tos de hoy estamos obligados a afrontar tres retos fundamentales”, expone y pasa a enumerar: primero, el Data Stream, que hace referencia a los modelos capaces de gestionar flujos continuos de datos; en se- gundo lugar, los algoritmos predictivos, que han de ser mucho más rápidos y precisos; y, en tercer lugar, los sistemas de apoyo a la decisión (que integren nuestros modelos predictivos). Conscientes de la importancia decisiva de estos retos, desde el grupo de investigación al que pertenece el profesor cuentan con dos tesis doctorales en curso sobre estas líneas de trabajo. Crimen y castigo en un algoritmo predictivo Posihilidades tecnológicas y límites áticos de la 1A ada día se generan enormes volúmenes de datos que se utilizan para tomar deci- siones. Esta manera de analizar el mun- do puede aportar consistencia y objeti- vidad, pero también grandes riesgos. Una de las preocupaciones en tomo a las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) es que la automatización en la toma de decisiones genere discriminación. El estudio de los aspectos éticos y legales de la Inteligencia Artificial es una de las líneas de in- vestigación del centro CRÍMINA de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche para el estudio y la prevención de la delincuencia. El director del centro, Fernando Miró, investiga cómo se tienen que crear las Inteligencias Artificiales que se apli- can en el ámbito de la seguridad. Para los inves- tigadores de CRÍMINA, definir los límites que se deben marcar a la hora de diseñar herramientas de lA es tan importante como identificar los com- portamientos humanos que rodean al delito. “La IA que tenemos se le denomina débil porque no es todo lo que puede llegar a ser. Pero realmente es muy poderosa para la toma de decisiones”, expli- ca Miró. El profesor apunta que, en cierta medida, la lA también es peligrosa si se construye la casa por el tejado: ¿No deberíamos empezar a pensar cuál es el objeto de la tecnología antes de desa- rrollarla? Una herramienta de lA que sí ha contado desde el primer momento con las consideraciones éticas es ModeRad. Esta herramienta, desarrollada por investigadores de CRÍMINA y del Centro de Inves- tigación Operativa de la UMH dentro del proyecto europeo PERICLES y el proyecto nacional Ciberha- che, detecta mensajes potencialmente radicales en Twitter. ModeRad no es un policía artificial, sino una herramienta para ahorrar trabajo. Sirve para reducir el número de mensajes que la policía tiene que leer antes de tomar la decisión de hacer una investigación jurídica o no hacerla. “Hablamos de miles y miles de tuits publicados cada segundo, con mensajes de radicalización que provienen de movimientos extremos de derecha o de izquierda, no solo del terrorismo”, expone Miró. Además, en el caso de ModeRad hay un aspecto clave: es el humano quien analiza la posible amenaza y toma las decisiones. La lA se limita a reducir significati- vamente la muestra. Este sistema utiliza una técnica de lA denominada árbol de decisión, donde cada rama del árbol está compuesta de variables que, en función de su valor, marcan el camino a seguir hasta la hoja final, que representa una decisión. “Utilizamos por un lado bolsas de palabras y, por otro lado, los metadatos asociados, como el número de seguidores o la hora a la que se ha publicado un tuit, si tiene una direc- ción web... Porque utilizar solo palabras es proble- mático”. Todo esto, asumiendo algo básico: que el crimen en Intemet, igual que en el mundo físico, sigue unos patrones. Fernando Miró Director del Centro Crímina UMH La lA también ha servido para mejorar la estima- ción de dónde se van a producir los accidentes de tráfico relacionados con la delincuencia vial en un proyecto de CRÍMINA con la Dirección General de Tráfico (DGT). Con los datos de siniestralidad de la DGT y una Inteligencia Artificial desarrollada en la Universidad de Rutgers (EE.UU.), han segmentado toda España e identificado “puntos rojos”, zonas de riesgo por un comportamiento humano peligroso. “Esta lA se aplica en casi un centenar de ciudades en Estados Unidos para lo que denominan el pre- dictive policing o policía predictiva”, explica Miró. Esta técnica les ayuda a tomar decisiones como por dónde patrullar o cuántos efectivos destinar a una zona. Una vez más, no se trata de sustituir el razona- miento humano, sino de apoyarlo en muchos datos empíticos bien analizados. No obstante, reducir el comportamiento humano a cifras no es fácil. Como explica el profesor Miró, el problema de la conducta delictiva es la multicau- salidad. Además, el investigador apunta que la lA no está pensada para saber la causa de las co- sas, sino para estimar lo que va a pasar a partir del conocimiento profundo de las relaciones entre lo que ha pasado. Un ejemplo es el llamado pre- dictive sentencing, el uso de herramientas de va- lotación de riesgo y de lA para tomar decisiones en ámbito judicial. Por ejemplo, apoyar la decisión de si se aplica la libertad condicional o vigilada. “Estamos trabajando mucho en esta línea para de- finir las claves éticas de cómo se tienen que utilizar estas herramientas, porque nos da la sensación de que hemos empezado a utilizarlas sin una reflexión previa, como pasó con la bioética”, cuenta el pro- fesor. A los investigadores de CRÍMINA les preocu- pan también las violaciones a derechos y garantías como la propia intimidad y privacidad, frente a un mundo que implementa circuitos cerrados de tele- visión con reconocimiento facial y de movimientos que pretenden mejorar la seguridad ciudadana. La paradoja es que para que estos sistemas funcio- nen bien hay que alimentarios con datos reales, para lo que se debe renunciar a ciertos derechos. Según el profesor de la UMH, “tanto la Unión Euro- pea como muchos investigadores creemos que es fundamental que, por lo menos, el desarrollo de es- tas tecnologías y la reflexión ética vayan a la par”. Plus Ethics, la spin off creada por los investigado- res de CRÍMINA en la UMH, se dedica a aspectos éticos relacionados con la investigación criminoló- gica y la puesta en marcha de tecnologías relacio- nadas con el ámbito legal. “Imaginemos que una herramienta basada en lA es capaz de realizar pro- nósticos respecto al riesgo de reincidencia, pero su opacidad impide conocer las variables concretas que se han tenido en cuenta a la hora de estable- cer el riesgo. Si asumimos que esta persona tiene un alto riesgo de reincidir, simplemente por lapun- tuación que le otorga un algoritmo, ¿existe derecho a la defensa?”, se pregunta el investigador. Quizás ese algoritmo no sirva para tomar la decisión de privar de libertad a una persona. Por otra parte, ex- pone Miró, con un juez siempre se puede dialogar. Aunque dar respuesta a estas preguntas es acu- ciante, a día de hoy el riesgo de someter a la socie- dad a una dictadura algorítmica es solo posible en la ciencia ficción. “Estamos todavía en la fase de la intuición artifi cial", pero Fernando Miró opina que debemos aspi- rar a una ética ya incorporada en el diseño. “La teo- nología no es neutra, Tiene un propósito, aunque sea implícito, pero no es intrínsecamente buena ni mala”, expone. En manos de la sociedad queda comprender qué se puede hacer, para qué, con qué datos, a qué se va a renunciar en términos de pri- vacidad. El experto de la UMH es optimista, porque en la Unión Europea sí se está marcando desde un principio una voluntad ética que, aunque a veces restringe en exceso, tiene muy en cuenta el contex- to de la tecnología que se está desarrollando. A la vez, Miró considera que renunciar al potencial que supone la lA en el ámbito de la seguridad es también peligroso. La discusión respecto a la dis- criminación algorítmica sirve para recordar que los humanos tienen sesgos, por el mero hecho de que los atajos que utiliza el cerebro para aprender impli- can discriminación. Hay varios mitos respecto a la inteligencia artificial: la predicción, la autonomía de la máquina, la alquimia matemática y lo que Miró llama “el cuarto mito”, que es el de la perfección humana. “Corremos un riesgo enorme si creemos que es posible alcanzar las verdades absolutas de esta manera. La máquina (la caja metálica) tiene sesgos porque nosotros los hemos introducido ahí (desde la caja gris)", sentencia el experto. A los investigadores de CRÍMINA les gusta trabajar en cuestiones límite: “Somos el eslabón que une el conocimiento científico y el normativo, nos plantea- mos las decisiones éticas de qué se puede hacer, para qué y cómo, con el conocimiento que genera- mos. Eso es lo que nos apasion: 14 Hacia una Inteligencia Artificial para la Ocienad a Inteligencia Artificial (IA) se encuentra en el corazón de la cuarta revolución industrial en la que estamos inmersos. La lA es la disciplina dentro de la informática o la ingeniería cuyo objetivo es el desarrollo de sistemas computacio- nales (no biológicos) inteligentes, tomando como referencia la inteligencia humana. Del mismo modo que la inteligencia humana es diversa, compleja y múltiple, la Inteligencia Artificial tiene muchas áreas de investigación. Tiene un gran poder transformacional ya que es transversal (es decir, se puede aplicar a cualquier ámbito social y del conocimiento, incluyendo áreas tan importantes como la medicina, la educación, la banca, la industria, el transporte, el comercio, los servicios digitales, la ciencia, etc..), invisible (es decir, es software), escalable y compleja (permitién- donos además manejar e interpretar la complejidad), actualizable (al ser software) y con capacidad para no solo explicar el pasado o interpretar el presente, sino realizar predicciones futuras. Al mismo tiempo, la lA tiene otras características que no son tan positi- vas: en primer lugar, genera situaciones de asimetría (respecto al acceso a los datos necesarios para en- trenar los algoritmos de lA y respecto a la disponi- bilidad de las capacidades y los medios necesarios para poder aprovechar la lA); en segundo lugar, no es invulnerable al ser software y puede ser hackea- da; finalmente, con técnicas de lA podemos generar contenido sintético (texto, video, imágenes o audio) totalmente indistinguible del contenido veraz. Dada la importancia de la lA y los retos que presenta, mas de 25 países del mundo han elaborado sus es- trategias nacionales de lA, para asegurarse por una parte que el país no queda descolgado de esta revo- lución y, por otra parte, para optimizar y maximizar el impacto positivo de la lA en la sociedad. En este contexto, dos comunidades autónomas (Cataluña y la Comunidad Valenciana) también han publicado sus estrategias de lA. Destaca la estrategia de la Comu- nidad Valenciana por sus tres pilares que marcan la hoja de ruta de inversión y desarrollo de la lA: la com- petitividad, la inclusividad y el foco en el bienestar de las personas y el planeta. No podemos olvidar que Unhsapiens por Nuria Oliver Ingeniera de Telecomunicaciones. octora Honoris Causa UMH Primera directora de investigación en Data Science en Vodafone, Ltd. hay inmensas oportunidades de aplicación de la lA en el sector público, para ayudarnos a tomar mejores de- cisiones —basadas en la evidencia—que impactan en la vida de millones de personas. Europa, desgraciadamente, se está quedando rele- gada frente a EEUU y China en el desarrollo de la lA. Por ello, los investigadores europeos nos hemos movilizado y hemos creado ELLIS, the European La- boratory of Learning and Intelligent Systems, Nuestro objetivo es conseguir atraer, retener y cultivar el ta- lento excelente en Inteligencia Artificial en Europa. Hace unas semanas ELLIS anunció el establecimien- to de 17 nodos ELLIS de investigación en Europa, in- cluyendo un nodo en Alicante, que estoy en proceso de crear. Estará enfocado en la investigación en Inte- ligencia Artificial centrada en las personas, con tres áreas de investigación: el modelado computacional del comportamiento humano utilizando técnicas de inteligencia artificial; el desarrollo de sistemas inteligentes e interactivos y la resolución de las li- mitaciones de los sistemas actuales de Inteligencia Artificial, incluyendo la discriminación algorítmica, la falta de transparencia, la opacidad con respecto a la atribución de responsabilidad, la manipulación subliminal del comportamiento humano, la genera- ción de contenidos no veraces (deep fakes). Esta última área de investigación está muy alineada con el marco ético para el desarrollo de la Inteligen- cia Artificial que propongo y que queda captado en el acrónimo FATEN (en inglés): =F de fairness o justicia, es decir, sin discriminar. -A de autonomía, es decir, garantizando que cada persona tiene libertad de pensamiento y acción sin ser manipulada por algoritmos de lA; A de accounta- bility, es decir, con clara atribución de la responsabi- lidad de las consecuencias del uso de sistemas de lA; y A de aumento de la inteligencia humana en lugar de sustitución de la misma. -T de trust, confianza y T de transparencia. -E de educación, invirtiendo en una transformación de la educación en todos los niveles, desde la educa- ción obligatoria a la educación a los profesionales y a la ciudadanía; E de equality o igualdad, asegurándo- nos que el desarrollo de la lA contribuye a conseguir más igualdad en el mundo; y E de eficiencia, es decir, maximizando el impacto positivo, con veracidad, sos- tenibilidad y diversidad. -N de no-maleficiencia, es decir, minimizando el im- pacto negativo, con garantías de reproducibilidad, seguridad, fiabilidad y preservando siempre la priva- cidad de las personas. Será solamente cuando respetemos estos requisitos que seremos capaces de avanzar y conseguir uno de mis sueños: un modelo de gobernanza democrática basado en los datos y la Inteligencia Artificial, por y para las personas. 
