Investigadores y empresarios se reunieron para conversar sobre desarrollos científicos aplicables a las industrias

Con el objetivo puesto en estrechar vínculos entre las capacidades de los investigadores científicos y las empresas, la Gerencia de Vinculación Tecnológica (GVT) del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) organizó un encuentro junto a Argencon, una entidad conformada por empresas prestadoras de servicios basados en el conocimiento. En el mismo, los investigadores presentaron ante los empresarios desarrollos en los que trabajan y que podrían ser aplicables en diversos campos. En la apertura del encuentro, tanto el Director Ejecutivo de ARGENCON, Luis Galeazzi, como el Coordinador General de la GVT, Ramiro Picasso, dieron la bienvenida a los participantes  y celebraron la realización del encuentro que se gestó a partir de diferentes propuestas temáticas acordadas entre los participante  y que pudieran ser abordadas por los diferentes grupos de investigación de CONICET.

Entre las temáticas que plantearon los científicos, elegidas por los propios empresarios interesados que concurrieron al encuentro, estuvieron el reconocimiento automático de emociones, el aprendizaje automatizado, la simulación y control de sistemas dinámicos y la minería de datos y analítica visual aplicadas al diseño de fármacos y materiales industriales. En total participaron cincuenta personas que integran diez empresas dentro de Argencon.

“En este encuentro los científicos realizaron una breve presentación sobre los desarrollos en los que están trabajando. Los plantearon ante los empresarios presentes, como punto de partida para diversas aplicaciones; y luego realizamos pequeñas reuniones, de quince minutos, donde cada empresario hizo preguntas específicas a cada científico”, explicó Julio Bayona, representante de la Gerencia de Vinculación del CONICET. “El objetivo del encuentro –continuó- fue promover las capacidades con las que cuenta CONICET: que investigadores y empresarios se conozcan para que el sector privado esté al tanto de las tecnologías que están a su alcance”.

Disertaciones

Entre los disertantes, el Dr. en Física Alejo Salle habló sobre “Inteligencia Artificial: Abordajes Simbólicos”, una de las líneas de investigación del Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación (ICC) que depende del CONICET y la Universidad de Buenos Aires (UBA). En su disertación comentó el abordaje de su desarrollo, que se contrapone con los abordajes de aprendizaje automático, ya que, según explicó, a través de la representación explícita del dominio de los datos que uno quiere analizar el desarrollo permite superar varias de las limitaciones de los abordajes de aprendizaje automático tradicionales, que necesitan muchos datos o no generan una representación explícita del conocimiento. “En esos sistemas no hay una noción de explicación: en cambio, cuando uno tiene una descripción simbólica, uno tiene sistemas a los que les puede preguntar por qué piensan lo que piensan”, dijo.

Según explicitó, al Dr. Salle el encuentro le sirvió para “conversar con empresarios sobre la aplicación en las que les interesaría incursionar con este tipo de inteligencia”. En tal sentido, nombró a la industria automotriz como ejemplo de posible aplicación. Concretamente, mencionó a los autos autónomos: en ese caso, explicó el investigador, la inteligencia artificial “permite leer las leyes de tránsito, las intenciones de los demás conductores, la mecánica de los autos, para enseñarle a andar al auto. Y si ese auto tiene un accidente, permite evaluar dónde se equivocó ese auto: si evaluando las intenciones o la escena; cuestión que con un sistema tradicional no se podría realizar”.

Además, la Dra. Laura Lanzarini y el Dr. Oscar Bría, dirigidos por el ingeniero Armando de Giusti, investigador independiente del CONICET –miembros del Instituto de Investigación en Informática (III-LIDI) que depende de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP)- presentaron su proyecto de “Aprendizaje automático. Aplicaciones en Reconocimiento de Patrones, Minería de Datos y Minería de Textos”. Durante su alocución explicaron los diseños adaptativos informáticos que se adaptan a señales de entrada, técnicas que permiten tomar información de sensores –de audio, de imagen u otros- para actuar en consecuencia. “Se puede hacer control robótico, o un ejemplo típico son los lavarropas inteligentes: aparatos que se comportan de manera determinada por la información de cantidad de ropa, jabón, y otros factores que censa”, indicaron.

En tal sentido, los investigadores comentaron que trabajan con identificadores de rostro, que le sirven a las productoras de televisión que hacen control de programación, o para detectar su público. También trabajos en reconocimiento de gestos, que podrían servir para que los Smart TV tengan un funcionamiento más inteligente, al registrar el movimiento de manos de los usuarios para controlarlos. “Estas técnicas tienen una aplicación muy amplia –agregaron-. Y también hicimos trabajos para móviles de emergencias médicas”.

El Dr. Cesar Martinez, del  Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional que depende de la Universidad del Litoral y el CONICET dirigido por el investigador del Consejo Diego Milone, presentó una línea de reconocimientos de imágenes y visión computacional relacionada con procesamiento de imágenes para el agro o de emociones a través de videos. En su charla, titulada “Reconocimiento automático de emociones. Reconocimiento automático del habla. Visión computacional”, explicó que para reconocer emociones se estudia el audio y la imagen por separado, lo cual permite reconocer expresiones globales a partir de un software. Es factible de utilizar en empresas de multimedia y de contenidos.

Por otra parte, el Dr. Ignacio Ponzoni, del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computacióm (ICIC), presentó un proyecto donde se combinan facilidades de minería de datos con analítica visual para poder trabajar en el desarrollo de fármacos. Actualmente también lo está adaptando al desarrollo de materiales industriales. Tal como explicó, la clave del proyecto desde el punto de vista computacional, está en “ver cómo en procesos computacionales de minería de datos se incorporan el conocimiento de un experto en un dominio a partir de un proceso de analítica visual, y le permite visualizar la información, los modelos, interactuar con los datos y explorarlos, para alcanzar modelos finales bien interpretables desde el dominio físico-químico”.

Cabe mencionar que la minería de datos consiste en que, a partir de los datos, se encuentren patrones que permitan establecer relaciones causales para explicar la naturaleza subyacente de los datos que se utilizan. “Una de las industrias que más utilizaría este desarrollo –puntualizó- podría ser la farmacéutica”.