“Innovación, desafío y aplicación de la IA a problemas en contextos reales”. Esta demanda del Dr. Óscar Herrera es la misma que han solicitado a los egresados de la última promoción de la Maestría en Inteligencia Artificial sus directores de TFM.
El mundo globalizado avanza impulsado por la llamada cuarta revolución industrial o industria 4.0. Estamos en tiempos de transformación tecnológica acelerada de la sociedad. Así, la inteligencia artificial (IA) cobra un gran protagonismo en los procesos de esos cambios y resulta cada vez más necesaria en nuestra vida cotidiana. No en vano, quienes piensan proyectar su vocación en diseñar y desarrollar sistemas capaces de solucionar problemas reales de forma independiente, o lo que es lo mismo en crear IA, están altamente demandados en el mercado laboral actual y en las próximas décadas. El futuro, sin duda, es suyo.
UNIR México lleva tiempo contribuyendo a este campo de la ingeniería desde la formación cualificada de cientos de estudiantes que deciden hacer su Maestría en Inteligencia Artificial.
“Proveemos de todas las herramientas y técnicas de inteligencia artificial para dar soluciones potenciales que cada organización necesita, independientemente si el alumno está en un nivel directivo u operativo” Dice Patricia Rayón coordinadora de la Maestría; quien también destaca su potente plan de estudios, único al incluir las áreas más relevantes de la industria de la inteligencia artificial: percepción computacional, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático.
Inteligencia artificial en TFM sobresalientes
Se puede considerar a una máquina inteligente cuando su IA integra algoritmos que le permitan percibir datos y aprender de ellos a resolver problemas y, sobre todo, a tomar decisiones apropiadas. Adquirir las habilidades precisas para dotar a las computadoras con comportamientos inteligentes, es lo que han logrado recientemente egresados de la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR México, a través de un trabajo fin de maestría (TFM).
“Este trabajo debe abordar un problema novedoso, justificar la importancia de su resolución y especificar una tesis demostrable, además de esperar cómo lo resuelven otros y considerar el marco teórico para iniciar la investigación”, explica el Dr. Humberto Sossa, miembro de la Academia Mexicana de Ingeniería (AMI) y toda una autoridad en temas de inteligencia artificial.
De la mano de un director de TFM, tales proyectos de investigación aplicados, luego de un proceso de análisis, conclusiones y acciones ad hoc, también sirven para demostrar el talento de sus autores en diferentes campos de la inteligencia artificial, asimismo ejemplifican el carácter práctico de las enseñanzas recibidas.
Expresión de emociones a través de la inteligencia artificial
El TFM ‘Identificación automática de emociones en grupos de personas’ clasifica las expresiones faciales en emociones básicas.
Justamente de la dirección del Dr. Sossa, Miembro Emérito del Sistema Nacional de Investigadores, se valió Enrique Avilés, ingeniero en biónica en ciudad de México, para poner negro sobre blanco en su TFM de ‘Identificación automática de emociones en grupos de personas’. El proyecto consiste en un software basado en inteligencia artificial capaz de detectar hasta ocho rostros en una misma imagen, adquirida en tiempo real a través de una cámara, y clasificar las expresiones faciales en alguna de las emociones básicas: alegría, tristeza, miedo, enojo, asco y sorpresa, además de un estado neutral. “Lo más novedoso es generar un análisis estadístico sobre el número de personas y el tiempo que han mostrado cada una de esas emociones”, expresa Avilés.
El profesor Sossa destaca lo innovador del trabajo del alumno y éste reconoce su buena guía y sus idóneas observaciones. “Recomendó no evaluar micro expresiones porque es complejo y podría ser indicador de mentir. El tiempo le dio la razón, con las emociones básicas la investigación es precisa y aplicable en un contexto específico donde no exista motivación de engañar y haya consentimiento informado, como en los focus groups para mercadotecnia”, comenta Avilés, quien dice sentirse parte de la revolución tecnológica de hoy día.
Como el suyo, los TFM buscan el espíritu de “uso, implementación y provecho de la inteligencia artificial, que se predica desde UNIR México”, señala Patricia Rayón. También existe un componente colaborativo esencial, ya que estos trabajos presentados como colofón al curso son realizados por dos o tres alumnos, con frecuencia en distintos países, por lo que la coordinación entre ellos es esencial.
IA para seleccionar la ropa
En este sentido, cobran relevancia otros trabajos previos desarrollados en grupo durante la evaluación continua que, además de beber en materias, técnicas y metodologías, sirven para recoger puntos de vista y lluvia de ideas lucrativas para exportarlos al TFM. “El interés por el paper ‘Palette Image-to-Image Diffusion Models’ que nos hizo ver mi compañera Yessica, condujo a charlas muy enriquecedoras, a la postre punto de partida de nuestro TFM sobre la aplicación del Modelo de Difusión en el rubro textil y moda, con resultados sorprendentes en el ámbito de procesamiento de imágenes”, recuerda David Zelaya, ingeniero informático de Lima.
El proyecto de David Zelaya, egresado IA, aplica el Modelo de Difusión en el rubro textil y moda.
David, junto con Manuel Rodríguez Gómez, ingeniero robótico de Ciudad de México, exponen en un TFM conjunto cómo los modelos de difusión pueden ser una alternativa al sistema de aprendizaje GAN – dos redes neuronales compiten entre sí para ser más precisas en sus predicciones- al recrear imágenes de prendas de vestir sin la figura humana, presentadas en distintos ambientes o con distintos tipos de luz (día-noche). “La comparativa permite vislumbrar la importancia que para el sector supone el acercamiento al consumidor de la imagen de una prenda de vestir lo más realista posible desde una página web, hasta llegar a ser crucial en su decisión de compra”, comenta David.
Según sostiene el trabajo de investigación, estas imágenes a través de modelos de difusión también podrían invitar al comprador a que deje huella de su lado creativo y diseñe su propia ropa, o funcionar como asistente de sugerencias aprovechándose de un historial de compras de prendas de vestir de los clientes, gracias al cual el algoritmo de la IA puede proponer a la empresa textil nuevas confecciones personalizadas al gusto de su público. Los autores ven la utilidad de su proyecto especialmente en el boom de la moda rápida, donde se requiere acelerar el proceso creativo y el desarrollo de la producción.
Inteligencia Artificial para las detecciones tempranas
Atentos a nuestra realidad, los TFM de los alumnos han puesto el foco en lo que la inteligencia artificial puede ofrecer. No obstante, en el decir del Dr. Óscar Herrera, “la Inteligencia Artificial supone soluciones ante problemas que con otro tipo de técnicas es casi imposible o no factible de resolver y que permiten atender necesidades de impacto social en muchos ámbitos que van desde el entretenimiento, la salud o las finanzas”, afirma.
Este profesor, especialista en ciencias de la computación y miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), ha dirigido los pasos del TFM de Isabel González Becerril, egresada con mención honorífica en la Maestría en Big Data de UNIR México, que aborda la detección de la emigración o abandono de una nómina domiciliada en un banco.
El modelo desarrollado en el TFM pretende predecir cuáles son los componentes principales para evitar que ciertos clientes pidan su portabilidad a otra entidad financiera. La IA actúa sobre la información que se obtiene del cliente (geográfica, financiera…), la procesa y la transforma para poder hacer la evaluación de diferentes algoritmos y seleccionar y optimizar los adecuados conforme a la data recolectada, que permita un modelo reproducible y garantice la predicción. “Hoy día, los resultados son de una fiabilidad del 82%”, constata Isabel.
Isabel González Becerril aborda en su TFM la emigración de nóminas domiciliadas en un banco.
Lo más destacable, dice esta ingeniera en sistemas computacionales mexicana, es que fue un compendio de todo lo aprendido en la maestría. “Aplicamos diferentes técnicas de procesamiento y detección de variables con matriz de correlación; evaluamos ocho algoritmos y usamos hiper parámetros para determinar el de mejor puntaje; garantizamos la reproducibilidad con k-fold; utilizamos el método Montecarlo -soluciones de problemas matemáticos o físicos a través de pruebas repetidas aleatorias-; codificamos la librería de Python sobre algoritmos …”, se explaya Isabel.
No obstante, en la maestría los alumnos aprenden a utilizar un gran número de herramientas –Google Colab, Open CV, TensorFlow, AWS…- que permiten aplicar los conocimientos adquiridos en las diferentes asignaturas cursadas y cuya finalidad práctica se extenderá en las funciones propias de un empleo vinculado al desarrollo y uso de la inteligencia artificial.
La egresada de la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR México aprovechó todas estas posibilidades en su trabajo final. También supo sacarle jugo a la metodología en línea para su aprendizaje. “Pude conciliar mis roles de madre, esposa y trabajadora con el estudio en cualquier momento y lugar. Gracias a la flexibilidad que se me ofreció, optimicé mis tiempos con la ayuda de mi tutor. Y las clases grabadas me ayudaron para estar al día”, remarca.
La guía del Dr. Herrera fue determinante a la hora de bucear en artículos científicos sobre el tema y para apuntar nuestros objetivos hacia la dirección correcta. Isabel González.
Igualmente, Isabel destaca el nivel del profesorado: “La guía del Dr. Herrera fue determinante a la hora de bucear en artículos científicos sobre el tema y para apuntar nuestros objetivos hacia la dirección correcta hasta llegar a nuestras conclusiones, porque no queríamos las pautas de un sistema experto, sino que el algoritmo aprendiera con datos. Y logramos en las pruebas predecir qué clientes nos iban a abandonar”, declara orgullosa.
IA en la Universidad
En otra área de uso de la IA en detecciones tempranas se desempeñó Héctor Revelo Herrera, ingeniero en sistemas e informática en Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador. Su propuesta de fin de maestría tuvo como motivación la alta deserción en los primeros niveles de la universidad en su país, donde trabaja como profesor.
“El objetivo es estudiar, analizar, proponer y aplicar una técnica de reducción de particularidades en los conjuntos de datos que caracterizan a estudiantes secundarios, para su aplicación en un modelo de alertas tempranas de abandono y deserción en la educación superior”, explica Héctor.
El proyecto de Héctor Revelo Herrera busca solución a las deserciones tempranas en la universidad.
Para lograr el objetivo se analizan variables de todo tipo, desde socioeconómicas a puntaje de ingreso, que puedan impactar en las decisiones de los estudiantes. Una vez identificado los patrones, reducido el volumen y obtenida la data, se entrena el modelo. Estos pasos permiten que los algoritmos de la IA puedan establecer probabilidades en una estadística y pronosticar la deserción del alumno, incluso antes de iniciar sus estudios en la universidad. “Si bien quisimos ir directamente al sistema motor, a asistentes inteligentes, nos sirvió mucho la recomendación del Dr. Herrera de tener previamente una data limpia para una buena predicción. La claridad en los conceptos y la orientación fueron esenciales”, resalta Héctor.
Lo positivo de esta alerta temprana es que puede ser útil en la planificación de actividades de refuerzo que minimicen el abandono en el segmento de posibles desertores.
Como otros compañeros, Héctor reconoce el valor de los contenidos y el enfoque dado al aprendizaje desde las aulas virtuales de UNIR México: “La metodología nos brinda actividades donde se permite combinar la teoría con la práctica de la mano de profesores que están actualizados y saben compartir su experiencia en investigación y profesional. Como docente, la maestría me aporta una visión social de mi trabajo. Me es muy útil para ayudar en procesos de tutoría de emprendimiento con base tecnológica a los futuros profesionales de mi universidad”, resalta.
IA poliglota
Acaso, durante el estudio progresivo de la Maestría en Inteligencia Artificial la sensación de estar adquiriendo un alto grado de conocimiento práctico es directamente proporcional. Patricia Rayón, habla de un proceso donde el alumno se va empapando en conceptos teóricos hasta sentirse parte del dominio. “Al usar una técnica aprendida en la maestría le provoca una gran satisfacción, porque además se enfrenta a situaciones reales y ya puede identificar las áreas de oportunidad para resolver los problemas”, destaca la coordinadora del posgrado.
De esta forma se sentía Omar Hernández Gómez, ingeniero mecatrónico residente en Querétaro, a medida que avanzaba en su TFM y lo controlaba en comandita con otros dos compañeros de proyecto. La idea: un traductor multilenguaje en tiempo real.
“Toma en cuenta la entrada de voz de un usuario en su idioma original, elegido entre siete distintos que son inglés, español, francés, italiano, neerlandés, portugués y alemán; para procesarlo y convertirlo en una salida de voz natural en cualquiera de las lenguas anteriormente mencionadas”, detalla Omar.
Hasta siete idiomas distintos puede traducir la IA ideada en el proyecto de Omar Hernández Gómez.
Lo innovador del TFM es el entendimiento multilenguaje entre personas con un sistema intermedio de voz a voz, capaz de superar la dificultad aritmética entre cómo aprende el ser humano y cómo lo hace una red neuronal que tiene que procesar oraciones con semántica y léxico propios de cada idioma.
Esto supuso encadenar tres módulos (grabación y detección de habla original, traducción y generación de voz) con el apoyo de herramientas ex profeso, así como acudir a técnicas de lenguaje natural, para luego hacer pruebas de integración y validación. “Los resultados garantizan una fiabilidad del 90% y un 100% en el caso de los idiomas derivados del latín” afirma Omar.
Su ilusión ahora es que el proyecto sea aplicado en la vida cotidiana, incluso en organismos internacionales que necesiten de traducción, también incluir dialectos indígenas o incluso ir más allá. “Todo un desafío es dar cabida a módulos de traducción más específicos, para lenguajes particularizados por su escritura y número de caracteres, como puede ser el árabe o el chino”, acentúa el estudiante.
Esencia del TFM en UNIR México
Al fin y al cabo, en el espíritu de un TFM está que en algún momento se ejecute y sea provechoso entre el mayor número posible de beneficiarios. Con esa idea surgieron un buen número de proyectos, ya mencionados, de la última promoción de la Maestría en Inteligencia Artificial finalizada el pasado octubre. Y se pueden sumar otros igualmente meritorios, como el de Yessica Guerra, ingeniera matemática de CDMX, que ha diseñado un sistema artificial basado en redes convolucionales que permite la evaluación ergonómica de operaciones manuales de ensamble en la industria automotriz (movimientos y esfuerzos mecánicos) durante la jornada laboral.
La lista sigue, nutrida con materias dispares como la optimización del consumo energético o la identificación de problemas dental o la detección de cáncer de piel en imágenes médicas. Todos con los rasgos comunes en la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR México de hacer posible la construcción de sistemas artificiales para interactuar con el entorno y adaptarse a los cambios, mediante el uso de técnicas IA, big data y computación en la nube. Todos fundamentados en los pilares de las ciencias cognitivas de percibir, comprender y actuar, que permiten la viabilidad y la gestión de proyectos empresariales con base en una inteligencia artificial.
Los valores de los TFM de Isabel, David, Omar, Yessica y el resto de egresados quedan sintetizados en el pensamiento del Dr. Humberto Sossa: “Un buen trabajo de tesis es aquel que no tiene término, sino que llega a un fin para que otros puedan servirse de él y continúen con esa investigación. La Ciencia es así, infinita, tuvo un comienzo y sigue develando la verdad”.
