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Webinario sobre inteligencia artificial como apoyo a la toma de decisiones

 

04/03/2021

Ciencias de la computación y tecnología informática

El pasado jueves 25 de febrero se celebró la charla titulada "La inteligencia artificial como soporte a decisiones" organizada por el grupo CIEMAT-FP (CIEMAT Física de Partículas). En la misma se mostraron ejemplos de éxito de la aplicación de los algoritmos de inteligencia artificial en física de partículas y en otras disciplinas científicas, incluyendo oncología y contaminación atmosférica. En particular se mostró cómo la inteligencia artificial, a través de sus predicciones, puede ayudar en la toma de decisiones basadas en datos.

Durante la charla, se presentó un ejemplo uso de redes neuronales para el etiquetado automático de eventos en el detector DEAP-3600. DEAP-3600 es un detector de 3,3 toneladas de argón líquido cuyo objetivo es detectar los WIMPs, candidato principal a constituyente de la Materia Oscura. Además se analizó qué patrones en los datos son explotados por la red neuronal, proporcionando una visión transparente del aprendizaje de la red.

El análisis de los patrones y fundamentos que aprenden las redes neuronales y otros algoritmos de aprendizaje automático ha dado lugar a una línea de investigación denominada Inteligencia Artificial Explicable. Esta actividad enlaza con los requerimientos expresados en la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial sobre la transparencia y la explicabilidad de las decisiones que están soportadas por algoritmos de inteligencia artificial. Además esta actividad permite descubrir sesgos ocultos en las predicciones generadas por este tipo de algoritmos.

La Inteligencia Artificial Explicable puede ayudar en el descubrimiento de nueva ciencia mostrando a los científicos que particularidades de los datos son significativas.

Las imágenes corresponden a uno de los ejemplos que puso el ponente sobre la utilización de inteligencia artificial en áreas como la medicina. Estas han sido utilizadas en un clasificador basado en redes neuronales profundas para discriminar individuos Covid y no Covid.

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