Inteligencia Artificial, un sistema para ayudar a evacuar inundaciones

Inteligencia Artificial, un sistema para ayudar a evacuar inundaciones

Habrá más de un 300% de crecimiento en inversiones en 2017 en inteligencia artificial, señaló la investigadora Forrester, y afirmó que esta tecnología permitirá acceder a poderosos insights que nunca antes estuvieron disponibles. Hoy, la inteligencia artificial pasó de ciencia ficción a realidad y Andrés Furlan, profesor de Desarrollo Mobile en Digital House, nos cuenta cómo funciona el primer sistema para ayudar a evacuar inundaciones que utiliza PlanningAndrés Furlan es profesor del Curso de Desarrollo Mobile en Digital House. Junto a Lorena Batlle, su compañera de facultad de toda la vida, desarrollaron un proyecto de inteligencia artificial dedicado a ayudar a la toma de decisiones ante una inundación.El proyecto surgió hace más de un año y medio cuando, Diana Otero, directora del proyecto de la Armada Argentina, en convenio con la Universidad de Buenos Aires, los seleccionó para formar parte de un proyecto para crear un simulador que se utilice ante situaciones de crisis. En ese momento, el entusiasmo se apoderó de esta dupla que piensa como una sola persona y, juntos, encararon un ambicioso proyecto basado en Planning, una rama de la inteligencia artificial.“Planning es una técnica que permite planificar eventos de forma automática”, cuenta Andrés. El profesor de Digital House comenzó a estudiar Ciencias de la Computación hace 6 años luego de un análisis exhaustivo de la oferta universitaria. Se interesó hace varios años en Inteligencia Artificial, y cuenta que hace alrededor de dos que las cosas son infinitamente más realizables que antes.El proceso creado por Lorena y Andrés requiere que se indique  al sistema qué centros de evacuación hay habilitados y de qué medios dispone para hacer traslados. La respuesta es un plan que formula, paso a paso, lo que se debe hacer para lograr una evacuación completa. “Esta herramienta otorga un plan posible que ayuda a la toma de decisiones ante una catástrofe. Por ejemplo, el plan puede indicar qué camión y qué cantidadde personas deberán ser trasladadas a determinado lugar”, cuenta Andrés.¿Cómo lo hicieron?

  1. Entrevistas. Se pusieron manos a la obra y empezaron por entrevistar a aquellos referentes de la Armada que tienen el know how de qué hacer ante una inundación. El conocimiento profundo de la realidad sobre la que iban a actuar les permitió tomar decisiones.
  2. Modelización. Desarrollaron un modelo con especificaciones en lenguaje científico, que vincula determinadas reglas a determinado escenario.
  3. Incorporación de un Planner. Esta información es ingresada a un Planner. Se seleccionó para este trabajo un Planner que ya existía y había sido el ganador de una competencia. Este Planner, en código Java, sintetiza la información y la elabora.
  4. Evaluación. Se hicieron pruebas ante distintas situaciones y escenarios para evaluar cuán eficaz era el sistema. Se fue ajustando a partir de estas pruebas con el objetivo de que éste brinde respuestas que detallen un plan para evacuar a todas las personas afectadas en el menor tiempo posible. Se evaluó el tiempo de respuesta. La calidad de la respuesta. Y la escalabilidad. En un principio las respuestas eran buenas pero no podían escalarse. Esto se fue ajustando hasta llegar a una respuesta de alrededor de 15 minutos.

“Se trata de un sistema que, según tenemos entendido, no existe en otro país, aunque hay otras instituciones que utilizan Planning como la NASA, por ejemplo”, señala Andrés. “A futuro nos gustaría mejorar la interfaz, agregarle más capacidades, como que sea capaz de modelar un plan para actuar en el post-crisis. También nos gustaría ampliar el espectro de catástrofes a abordar. No es lo mismo el tipo de respuesta que requiere un incendio que una inundación. Son grandes desafíos que nos entusiasman”, cierra.A la hora de apreciar lo logrado Andrés no tiene dudas: la posibilidad de desarrollar un proyecto de inteligencia artificial que sea aplicable a resolver un situación social es una de las cosas que más lo satisface. Eso se suma a que sea un proyecto abierto y que sea pasible de ser aplicado en distintos países. Algunos datos sobre Inteligencia Artificial

  1. En el 2020, el 85% de las interacciones del consumidor no serán realizadas por humanos. (Gartner)
  2. El 32% de los ejecutivos dice que el reconocimiento de voz es la tecnología de IA más usada en su negocio. (Narrative Science)
  3. En el 2018, seis mil millones de dispositivos conectados pedirán ayuda proactivamente. (Gartner)
  4. El 44% de los ejecutivos cree que el beneficio más importante de la inteligencia artificial son las “comunicaciones automatizadas que proveen datos que pueden ser usados para tomar decisiones”. (Narrative Science)
  5. El 80% de los ejecutivos cree que la inteligencia artificial mejora el trabajo de las personas y crea nuevos puestos. (Narrative Science)

Fuente:One Reach Sobre Andrés FurlanAndrés estudió Ciencias de la Computación, se graduó como Profesor y está en la etapa final de su carrera. Sólo le resta entregar la tesis. Cree firmemente que la educación formal atrasa en relación a las técnicas de enseñanza. “La escuela tradicional no habilita la flexibilidad que requiere hoy el mundo tecnológico en el que vivimos. Ni la relación alumno-maestro más horizontal, que es la que elegimos desarrollar en Digital House”, comenta .“Creo que la base para aprender cualquier noción vinculada a la programación es enseñar a aprender. Esa es la llave que te abre las puertas de cualquier conocimiento. Enseñar lógica y razonamiento deductivo son dos herra[caption id="attachment_1442" align="alignright" width="300"]

Charla de Inteligencia Artificial en Campus Party

Charla de Inteligencia Artificial en Campus Party[/caption]mientas clave junto con el desarrollo de la capacidad de selección de información”, dice Andrés.¿Qué piensa sobre la inteligencia artificial? Es un entusiasta de las capacidades que brinda en el mundo de hoy. Y afirma que todavía nos queda mucho camino por recorrer para desarrollar sus capacidades.Sobre Lorena BatlleLorena se graduó como Profesora Universitaria y está finalizando su tesis de licenciatura en Ciencias de la Computación. En el ámbito laboral, ejerce como desarrolladora de software y docente. Respecto del aprendizaje de programación, cree firmemente que se trata de conocimientos que generan un cambio profundo en la forma de pensar de las personas. En este sentido, considera que el desarrollo del razonamiento y la abstracción que se requierenpermiten mejorar el desempeño en otras disciplinas y favorecen la innovación.“En una época donde la información abunda y está al alcance de la mano, se genera un nuevo desafío: para qué utilizarla. En ese punto creo que se debe innovar con la inteligencia artificial, con el propósito de darle soporte al hombre para realizar los procesamientos de forma eficiente en tiempo y resultados”, afirma.