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Humberto Bustince: "Hemos demostrado que podemos hacer grandes avances" en Inteligencia Artificial desde Navarra

El catedrático de Computación e IA es el responsable científico del centro navarro de investigación en Inteligencia artificial, el NAIR Center

Humberto Bustince, director científico del NAIR Center

Humberto Bustince, director científico del NAIR Center

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Pamplona

Esta semana se ha presentado el NAIR Center, el Centro de Investigación en Inteligencia Artificial de Navarra, con el propósito de convertir a la Comunidad Foral en un territorio de referencia en esta materia. Al frente de la dirección científica de esta institución se encuentra el catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Pública de Navarra, Humberto Bustince, protagonista en esta nueva entrega de La Ventana de Navarra.

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Bustince explica que "tenemos la gran suerte" de que Navarra es una Comunidad muy industrializada y con la crisis de 2008, las empresas tuvieron que ponerse las pilas y muchas de ellas salieron al extranjero y se dieron cuenta que sin aquellas nuevas tecnologías en aquellos años, la batalla estaba perdida, porque la Inteligencia Artificial es transversal. "Desde entonces toda la industria navarra ha apostado directamente por técnicas de IA en sus proceso de producción en todos los ámbitos. Pero, a partir de ahí, establece la diferencia entre el aprovechamiento de estas técnicas y la investigación propia; "es diferente utilizar la inteligencia artificial inventada y desarrollada científicamente por otros que hacer un centro de investigación o estudiar e investigar problemas de la inteligencia artificial. Creo que este es el punto de inflexión y donde realmente marcamos ya un paso hacia adelante dentro de lo que es España. Y es que, puntualiza, "tanto España como toda Europa están perdiendo la carrera en el mundo de la inteligencia artificial". En cuanto a la rivalidad que pueda existir entre empresas, centros de investigación y territorios que, como Navarra, impulsen iniciativas en este campo, explica Bustince que "la competencia es muy grande, pero hay que saber en todo momento en qué situación estamos. No podemos competir con Google Minds o con OpenAI, pero sí podemos hacer desarrollos propios muy buenos, como somos nosotros capaces de hacer en el sentido de la fusión de datos para que una máquina tome una decisión en condiciones especiales o hacer sistemas explicables que expliquen grandes desarrollos hechos por otras compañías".

Hoy por Hoy Matinal Navarra 6:50 (09/03/2023)

10:00

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Según el catedrático ujuetarra, "tenemos que ser conscientes dónde estamos y en ese mundo creo que ya hemos demostrado que podemos hacer grandes avances y eso es lo que pretende el centro. No vamos a competir con Open AI, quiero colaborar con ellos y quiero que nos tengan en cuenta. El objetivo es hacer un centro internacional que en x años tenga un prestigio bastante importante dentro de Europa para empezar y sobre todo eso se obtiene colaborando con los grandes y en eso creo que podemos estar muy contentos porque nos abren la puerta, nos conocen, saben quiénes somos y saben a qué nos dedicamos".

Y le preguntamos que despeje esa incógnita del plazo que se da este centro navarro de IA para obtener resultados: "yo propongo que en 6 años, más o menos, se haga una evaluación de todo lo que se ha planteado ahora en las líneas de trabajo planteadas y que al cabo de 12 años se decida si estamos en el nivel que queremos estar. Y si hay que cerrar el centro porque no llegamos a la altura, se cierra. Yo he visto como nacen centros en Europa y como se cierran centros. El objetivo es poner todas las ganas y saber hacia dónde vamos y el éxito está en saber qué podemos hacer y en colaborar con los grandes". Admite que hay que arriesgar pero valora el hecho de contar con "un grupo de gente joven que tira mucho y que además son ya de naturaleza internacional, que se mueven mucho y creo que la gente joven a la que le gusta estas técnicas está muy bien preparada y que vamos a salir adelante seguro".

Tres grandes líneas de trabajo

En la presentación del NAIR Center esta semana en Pamplona, el director científico del Centro, Humberto Bustince, explicaba tres grandes áreas de investigación en las que están trabajando. La primera línea se enfoca en la neurociencia computacional. El objetivo es desarrollar procesos capaces de utilizar la Inteligencia Artificial para comprender los principios que rigen el desarrollo, la estructura, la fisiología y las habilidades cognitivas del sistema nervioso. Con estos conocimientos, se busca aplicar técnicas y procedimientos artificiales.

Esta línea de investigación, ha explicado Bustince, es de utilidad por ejemplo para personas que no pueden hablar y que con ayuda de la IA pueden comunicarse con el entorno, o personas que han sufrido un ictus y tienen parte del cuerpo paralizado y podrían utilizar exoesqueletos.

La segunda de las áreas de investigación se centra en la Inteligencia Artificial disruptiva. Su objetivo es abordar problemas específicos con un alto potencial para provocar cambios de paradigma científicos y económicos.

Bustince ha destacado que esta línea de investigación estará centrada especialmente en el "diseño de proteínas a la carta", una técnica que se puede aplicar a áreas como la degradación del plástico en el medio ambiente, la creación de nuevos materiales, la extracción de hidrógeno o la lucha contra el Alzheimer.

En el área de la salud, ha comentado, esta línea, que permite crear imágenes digitales en tres dimensiones de las proteínas, es fundamental. Así, se sabe que, según su plegado, una proteína produce el Alzheimer, e incluso podría fabricarse insulina deshidratada en pastillas para diabéticos.

Por último, la tercera línea corresponde a la investigación básica aplicada. Se enfoca en desarrollar nuevos métodos para mejorar y hacer más eficiente la fusión de información en los diferentes procesos que intervienen en las técnicas y métodos de Inteligencia Artificial.

Además, esta área también explora técnicas que permiten a las máquinas aprender de manera autónoma y desarrollar soluciones a diferentes problemas a partir de la información y los datos disponibles, utilizando técnicas denominadas de aprendizaje profundo (Deep Learning).

Se trata, ha señalado Bustince, de crear una "IA explicable", que tome decisiones y que justifique las mismas, por ejemplo el motivo por el que propone retirar una pieza de una máquina.

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