El evento tuvo lugar entre el 6 7 10 de marzo en Montevideo, Uruguay. Contón con más de 20 speakers de la región, entre los que destacó la participación de la CEO de Inria Chile, Nayat Sánchez Pi.
Una nueva edición de Khipu, el Encuentro Latinoamericano sobre Inteligencia Artificial, tuvo lugar entre el pasado 6 y 10 de marzo en la Universidad de la República en Montevideo, Uruguay. En esta instancia más de 20 destacados speakers ofrecieron charlas, investigaciones, talleres y mesas redondas en temas avanzados de machine learning, deep learning y reinforcement learning, a una audiencia de más de 300 estudiantes de grado, posgrado, investigadores y profesionales de la industria provenientes de Latinoamérica y el mundo.
Algunos de los speakers a cargo de estas conferencias fueron Samy Bengio, director sénior de IA y Machine Learning Research de Apple; Peter Norvig, investigador de Google; Guillermo Sapiro, destacado profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática de Duke University; Nando de Freitas, científico líder del equipo de ML de Google DeepMind; Nayat Sanchez-Pi, CEO de Inria en Chile, y Luciana Ferrer, investigadora de la Universidad de Buenos Aires, entre otros.
Nayat Sánchez-Pi, del Instituto Francés de Investigación en Ciencias y Tecnologías Digitales con sede en Chile, expuso el jueves 9 de marzo su charla titulada “AI, the Ocean and Climate Change”, donde se refirió a la relación entre los océanos y la mitigación del cambio climático, ciclo virtuoso que presenta extensa data e interesantes desafíos para la inteligencia artificial y el machine learning.
En este marco, presentó detalles del proyecto OcéanIA (oceania.inria.cl) que se enfoca en entender la forma en que los océanos mitigan el cambio climático, cómo se ha deteriorado este efecto beneficioso y cómo protegerlo. Para esto, estudia las comunidades de plancton, principal especie marina responsable de la captura del CO2 y del exceso de calor producido por estas emisiones.
Para identificar cómo estos ecosistemas implementan estas funciones mitigadoras, como la captura de carbono, el proyecto OcéanIA utiliza dos grandes tipos de datos: imágenes y secuencias genéticas. A la fecha, se han recolectado más de 40 mil muestras, a través de más de 200 estaciones de muestreo a tres profundidades, y se han capturado alrededor de 7 millones de imágenes que están en estudio y prometen significativos descubrimientos.
Además, OcéanIA implementa métodos de inteligencia artificial como causalidad, IA explicable, aprendizaje activo, zero-shot, few shot learning, multi-task learning y self learning, para poder hacer frente a los problemas que surgen de la recopilación, clasificación y análisis de esta amplia cantidad de data.
“El espíritu de este proyecto no es solo crear modelos para clasificar y predecir correctamente los datos, sino también acercar estos descubrimientos a los científicos y responsables políticos proporcionando explicaciones legibles por los seres humanos a las interdependencias causales del funcionamiento de estos ecosistemas”, explicó Nayat Sánchez-Pi.
OcéanIA es un proyecto en el que colaboran equipos multidisciplinarios de Inria en Chile y Francia, la Fundación Tara Océan, el Centro de Modelado Matemático de la Universidad de Chile, la Pontificia Universidad Católica de Chile, la Federación GO-SEE CNRS y el Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N).
También estuvo presente en Khipu 2023, el investigador de Inria Chile, Luis Valenzuela Villa, quien presentó a los asistentes el póster del mismo proyecto, titulado “Modeling Global Plankton Communities Via Multinomics & AI approaches”.
Finalmente, la participación de Inria culminó el viernes con la participación de Nayat Sánchez-Pi en la mesa redonda “Machine Learning Education en América Latina”.
Declaración de Montevideo sobre Inteligencia Artificial
En el marco de Khipu, más de 100 especialistas de Latinoamérica y del mundo firmaron la Declaración de Montevideo sobre Inteligencia Artificial y su impacto en América Latina (enlace al texto). A través de este documento, diferentes actores ligados a la investigación y el desarrollo de estas tecnologías se comprometieron a generar criterios que permitan definir y transparentar sus riesgos para avanzar en políticas públicas que protejan el bien común y la ética en su progreso.
“Debemos preguntar cuál es el valor social que aporta y los riesgos que conlleva, con una mirada informada de la idiosincrasia latinoamericana. También es necesario analizar y comunicar honestamente sus limitaciones, sin exagerar sus capacidades ni hacer promesas inconducentes. No hay valor social en tecnologías que simplifican tareas a unas pocas personas, generando alto riesgo para la dignidad de muchas otras”, se señala en el texto.
Equipo Prensa
Portal Innova
