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Inteligencia Artificial: aprendizaje para las máquinas y para los humanos

Debemos coadyuvar a la creación de soluciones de inteligencia artificial que sean un aporte para la sociedad

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Inteligencia Artificial: aprendizaje para las máquinas y para los humanos

Diseñar e implementar aplicaciones basadas en Deep Learning y Machine Learning muchas veces encuentran una piedra de tope al enfrentarse al gran volumen de información que se debe procesar.

Actualmente vivimos en una ‘revolución de los datos’, donde debemos mantener un equilibrio que permita manejar eficientemente variables como la velocidad de procesamiento, la seguridad y la utilidad real del material recolectado.

Actualmente, la inteligencia artificial se utiliza sobre todo como un término genérico para todas las formas de inteligencia basada en cómputo. En líneas generales, se aplica a cualquier sistema que imita los procesos humanos de aprendizaje y toma de decisiones en respuesta a información, análisis de datos, reconocimiento de patrones o desarrollo de estrategias.

Las expresiones ‘aprendizaje automático’ y ‘aprendizaje profundo’ describen mejor la realidad de los actuales sistemas informáticos inteligentes y los problemas que pueden resolver para los desarrolladores y usuarios finales.

Como desarrolladores tecnológicos, debemos coadyuvar a la creación de soluciones de
inteligencia artificial que realmente sean un aporte para la sociedad y que ayuden a reducir la
brecha tecnológica que existe para implementar nuevas aplicaciones para distintas verticales de servicios y negocios.

Las aplicaciones inteligentes que responden con reflejos similares a los humanos requieren una enorme cantidad de capacidad de procesamiento informático. Las aplicaciones de análisis de Big Data dependen de una base técnica que pueda respaldar las capacidades de procesamiento más elevadas (velocidad, capacidad y organización) para administrar de forma simultánea conjuntos de datos complejos desde varias transmisiones de datos.

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Desde AMD estamos impulsando el desarrollo de la IA a través de innovaciones en procesadores y tarjetas gráficas. A modo de ejemplo y de la diversidad de aplicaciones de la IA en nuevas verticales, estamos potenciando distintos avances en la atención médica, permitiendo generar diagnósticos y descubrimientos de fármacos más rápido, así como mejorar la atención del paciente.

Durante el CES, anunciamos bibliotecas de imágenes médicas para llevar productos de imágenes médicas premium al mercado más rápido al reducir los tiempos de desarrollo y latencia.

También en la industria aeroespacial se están implementando soluciones que ayudan a los
satélites y las naves espaciales a calcular datos y aprovechar la IA omnipresente para obtener
información, ayudando a dar forma al futuro de la exploración espacial, impulsando misiones
espaciales recientes desde Mars Curiosity and Perseverance hasta la misión lunar Artemis lanzada recientemente.

Desde la industria tecnológica es necesario crear instancias de colaboración para que las distintas innovaciones puedan conversar entre sí y aprender unos de otros. Debemos sentar las bases de un trabajo integral entre las distintas compañías que están comprometidas con este tipo de iniciativas y lograr ampliar el acceso a la Inteligencia Artificial para que permee distintas áreas de nuestra sociedad.

Si bien logros como los vehículos autónomos, software de creación de textos o imágenes, el foco debe estar en impulsar avances apuntados al desarrollo social, servicios financieros, salud y atención al cliente. Queda un largo camino por recorrer, sin embargo, aprender en conjunto nos permite ir completando este gran rompecabezas de desafíos que conlleva la IA.

Tenemos infinitas oportunidades para que América Latina se convierta en un polo estratégico de desarrollo de IA. Tenemos los profesionales, los investigadores, y la posibilidad de testear a escala soluciones que puedan llegar a miles de usuarios. Nuestro rol en este círculo virtuoso de innovación se traduce en proporcionar la tecnología de cómputo de alto rendimiento que permita sustentar la gran carga de información que requiere cualquier aplicación de IA por más simple que esta sea.

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*El autor es gerente de AMD para América Latina

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