De la contaminaci¨®n fecal a la ubre de una vaca: inteligencia artificial que no ver¨¢s en las pel¨ªculas

A la inteligencia artificial los objetivos alcanzables le saben a poco. As¨ª ha sido desde su m¨¢s tierna infancia. Desde que Alan Turing se pregunt¨® ¡°?pueden pensar las m¨¢quinas?¡±, hasta los primeros paseos de los coches sin conductor por el mundo casi real. Se ha propuesto emular el cerebro humano, escribir libros, pintar obras de arte, invertir en bolsa, hacer entrevistas de trabajo, quitarnos el empleo a todos¡­ Y en el cine la hemos visto hasta enamorar a un humano. No est¨¢ claro si llegaremos a tachar todas las anteriores de la lista de tareas pendientes. Pero mientras mir¨¢bamos embelesados a la ¨²ltima frontera de las m¨¢quinas inteligentes hemos ido conquistando algunos objetivos alcanzables.

¡°Nosotros lo que hacemos es buscarle la vuelta a los algoritmos de inteligencia artificial para que nos ayuden en el ¨¢mbito del agua potable, en el de saneamiento y en el de la protecci¨®n del medio ambiente¡±, adelanta Pedro Mart¨ªnez, profesor de la facultad de Ciencias Geol¨®gicas de la Universidad Complutense de Madrid y director de la C¨¢tedra Unesco de tecnolog¨ªas apropiadas para el desarrollo humano. Abordar objetivos alcanzables no implica buscar soluci¨®n a cuestiones menores. Uno de los ¨²ltimos proyectos del grupo de investigaci¨®n que lidera Mart¨ªnez tiene el potencial para cambiar un sinf¨ªn de vidas gracias a un sistema que emplea inteligencia artificial para mapear ¨¢reas de contaminaci¨®n fecal en aguas subterr¨¢neas. ¡°Hay miles de millones de personas en todo el mundo que dependen del agua subterr¨¢nea para uso dom¨¦stico. Y muchos m¨¢s que van a depender de ella en un contexto de cambio clim¨¢tico¡±, explica el investigador.

¡°Nosotros hemos pasado largas temporadas en aldeas rurales de ?frica y algo que a nosotros como ge¨®logos nos llama la atenci¨®n es la tendencia que tienen las poblaciones locales a ubicar las letrinas al lado de los pozos de agua que tienen para uso dom¨¦stico¡±, contin¨²a. Pero las letrinas pr¨®ximas no bastan para identificar aguas contaminadas. El sistema dise?ado por Mart¨ªnez y su equipo coma en consideraci¨®n la densidad de letrinas, la distancia de la letrina m¨¢s pr¨®xima, el rendimiento de los pozos, la profundidad del agua y la densidad de poblaci¨®n para entrenar algoritmos que determinen la ubicaci¨®n de posibles focos de contaminaci¨®n fecal. Estos datos deben tomarse sobre el terreno pero, inteligencia artificial mediante, permiten predecir con una precisi¨®n del 90% en qu¨¦ zonas de la poblaci¨®n puede existir contaminaci¨®n fecal en pozos de agua potable ¡°minimizando todos los costes, los riesgos y los problemas log¨ªsticos asociados a trabajar en una aldea rural del Sahel¡±.

El siguiente paso ser¨ªa la generalizaci¨®n del uso de este sistema, desarrollado con financiaci¨®n del Ministerio de Asuntos Econ¨®micos y la agencia de cooperaci¨®n suiza, por parte de las autoridades responsables de iniciar tareas de prevenci¨®n y mitigaci¨®n. ¡°Ahora mismo pueden ver esto como algo innovadora y potencialmente ¨²til, pero no como la herramienta a la que van a fiar todas sus decisiones. Este es un ¨¢mbito de conocimiento joven y seguramente a¨²n tiene margen de mejora¡±, concluye el investigador.

Reconocimiento de ¨¢nforas

ArchAIDE est¨¢ hasta disponible para descargar. Y gratis. Pero es raro que la necesites, a menos que te dediques a la arqueolog¨ªa. Si este es el caso, la app desarrollada a partir del trabajo conjunto de las universidades de Pisa, Tel Aviv, York, Barcelona y Colonia, el italiano Consiglio Nazionale delle Riserche y las empresas Baraka, Elements e Inera, puede ahorrarte horas de trabajo y dinero gracias a su sistema de identificaci¨®n de cer¨¢micas. ¡°Para nosotros este es el f¨®sil director. A partir del neol¨ªtico es omnipresente y tiene unas caracter¨ªsticas tecnol¨®gicas, morfol¨®gicas y decorativas muy espec¨ªficas de cada ¨¦poca¡±, explica Miguel ?ngel Herv¨¢s, de Baraka.

Sin ArchAIDE, la tarea sacar la partida de nacimiento de un fragmento de cer¨¢mica exige consultar con ceram¨®logos especializados en las ¨¦pocas en cuesti¨®n. ¡°Para los arque¨®logos que excavamos en yacimientos de muy diversa cronolog¨ªa es muy dif¨ªcil reconocer todos los tipos de cer¨¢mica de manera inmediata¡±, a?ade Herv¨¢s. Resolver el acertijo puede suponer cientos de horas de estudio de gabinete en cat¨¢logos. Con la ayuda de la aplicaci¨®n, esta consulta se automatiza de manera que la aplicaci¨®n compara una foto del fragmento con la de los cat¨¢logos que conforman su base de datos y ofrece al arque¨®logo las cinco opciones m¨¢s probables.

Despu¨¦s de tres a?os de proyecto financiados por la Uni¨®n Europea, ArchAIDE ya funciona, y lo hace con ¡°niveles de precisi¨®n muy, muy altos¡±, pero no est¨¢ completa. Para identificar cualquier cer¨¢mica necesitar¨ªa completar su base de datos con cat¨¢logos de todo el mundo. ¡°La idea es que no caiga en saco roto sino que pueda ser utilizado por los investigadores¡±, se?ala Herv¨¢s. Pero ah¨ª acaban sus obst¨¢culos. La ventaja de reconocer vasijas es que la investigaci¨®n puede avanzar sin las preocupaciones que acompa?an, por ejemplo, al reconocimiento facial o el coche aut¨®nomo. ¡°Hay un factor muy determinante que es la responsabilidad civil. Si yo me equivoco identificando una cer¨¢mica, lo peor que puede pasar es que mi art¨ªculo tenga un error¡±.

Evaluaci¨®n de ubres

¡°Las t¨¦cnicas de inteligencia artificial que se emplean en el cuidado de la salud de los animales no est¨¢n tan maduras como las que vemos en el cuidado de la salud humana¡±, se?ala Parminder S. Baran, investigador de la facultad de veterinaria de la Universidad de Cornell. En su ¨²ltimo trabajo, la grandilocuente inteligencia artificial se une a las no tan ¨¦picas ubres de las vacas para impulsar un sistema de evaluaci¨®n que permite determinar el estado en que se encuentran. Esta herramienta permite prevenir que potenciales infecciones en las gl¨¢ndulas mamarias acaben por convertirse en casos de mastitis, la enfermedad m¨¢s frecuente en las vacas lecheras de todo el mundo.

Su sistema procesa las im¨¢genes de las ubres de manera que se identifica y etiqueta cada una cada una para posteriormente evaluar su estado. Hacer esto sin la ayuda de la inteligencia artificial implicar¨ªa inspeccionar las cuatro ubres de cada vaca de manera presencial. Llevar a cabo esta inspecci¨®n de forma digital permite adem¨¢s almacenar un hist¨®rico de evaluaciones previas, de manera que se pueden identificar tendencias en el ganado. Baran lo compara con la teleatenci¨®n sanitaria. ¡°Hay una serie de ahorros asociados a conectar al doctor con los pacientes. No habr¨ªa raz¨®n para que un experto en vacas lecheras de Espa?a no pudiera realizar una evaluaci¨®n de las vacas que fotografiamos en la Universidad de Cornell¡±, razona. Un punto a favor de los avances de su equipo es que, pese a que en sus trabajos debe mediar la aprobaci¨®n de una junta de ¨¦tica de la investigaci¨®n, nadie est¨¢ especialmente preocupado por la privacidad y la protecci¨®n de los datos de las vacas.

Recomendaci¨®n de caf¨¦s

Los sistemas de recomendaci¨®n nos persiguen desde hace tiempo. Te sugieren con m¨¢s o menos eficacia m¨²sica, series y productos presuntamente basados en tus preferencias. ?Y si pudieran ofrecerte el caf¨¦ perfecto, con un 92% de precisi¨®n? Jacopo de Berardinis, investigador del grupo de machine learning y optimizaci¨®n de la Universidad de Manchester, se imagina este sistema integrado en un robot que se ubicar¨ªa en las cafeter¨ªas para predecir las preferencias de los clientes. ¡°Nuestro equipo trabaja en diferentes proyectos de rob¨®tica y aprendizaje autom¨¢tico, como algoritmos para el an¨¢lisis musical, rob¨®tica colaborativa y generaci¨®n de confianza en interacciones humano-robot¡±, comenta.

El veredicto de los algoritmos se basa en trece variables: especies, or¨ªgenes, regiones, variedades, humedad, m¨¦todo de procesamiento, color, uniformidad, dulzor, equilibrio, sabor, acidez, regusto, aroma... Las m¨¢s universales de estas se presentan ante los clientes de manera que puedan graduar sus preferencias para que el sistema las coteje con la base de datos de rese?as del Coffee Quality Institute. ¡°Nuestro sistema es ¨²nico en el sentido de que no necesita que cada grano haya sido revisado por un experto¡±, se?ala Berardinis. En estos casos, la herramienta utiliza el conocimiento previo de mezclas de caracter¨ªsticas similares.

El investigador se muestra satisfecho con su proyecto, pero es consciente de las limitaciones que a¨²n tiene encuentra la inteligencia artificial. ¡°El proceso de alcanzar una autonom¨ªa total o inteligencia general est¨¢ a¨²n en la infancia¡±, a?ade. Mientras tanto, la inteligencia artificial ¡®real¡¯ y la ¡®aspiracional¡¯ van componiendo un retrato difuso en la mente del p¨²blico general: ¡°Esto puede generar suposiciones poco realista o dar la sensaci¨®n de que la inteligencia artificial no es segura¡±.

Identificaci¨®n de setas

Despu¨¦s de 20 a?os trabajando en sistemas olfativos artificiales, Jes¨²s Lozano, investigador de la escuela de Ingenier¨ªas Industriales de la Universidad de Extremadura, ha dedicado sus narices electr¨®nicas a todo tipo de sustancias: desde el vino hasta el aire, pasando por los explosivos. En el ¨¢mbito de la micolog¨ªa, la aportaci¨®n de estos dispositivos permite determinar si una seta es venenosa o no. ¡°El uso de la inteligencia artificial en el reconocimiento de aromas nos permite, a diferencia de otros m¨¦todos, el aprendizaje de los est¨ªmulos y hace que la respuesta del sistema se vaya adaptando a cambios en las condiciones medioambientales o en la respuesta de los sensores con el tiempo¡±, explica Lozano. A diferencia del caso de las vasijas, cuando se trabaja con setas venenosas (o explosivos) los errores no son admisibles: ¡°Un ¨²nico fallo puede ser mortal¡±.

?Cu¨¢nta ambici¨®n es suficiente cuando se trabaja con inteligencia artificial? Seg¨²n explica Lozano, si el objetivo es captar financiaci¨®n de organismos europeos, ¡°hay que apostar por aplicaciones de elevada novedad¡±. Sin embargo, este planteamiento puede salir, literalmente, caro: ¡°El problema es que hay algunas aplicaciones muy cerca de llegar a la sociedad y que por falta de financiaci¨®n se quedan en un caj¨®n. En ese punto es importante que la I+D de las empresas pueda terminar estos desarrollos adapt¨¢ndolos al mercado¡±.