lunes, 12 de noviembre de 2018

El presidente Macri recibió a la académica Kate Crawford



El presidente Mauricio Macri recibió en su despacho de la Casa Rosada a la académica Kate Crawford, cofundadora del “AI Now Reserach Institute” de la Universidad de Nueva York, centro que estudia los impactos sociales de la inteligencia artificial (IA).

Especialista en temas como los sesgos en los sistemas de datos, análisis predictivos, responsabilidad y transparencia algorítmica, Crawford es también investigadora principal de Microsoft y miembro del Consejo de la Agenda Global del Foro Económico Mundial.

Durante la audiencia, el Jefe de Estado estuvo acompañado por el secretario de Planeamiento y Políticas en Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva, Jorge Aguado, y el director del Programa Argentina 2030, Iván Petrella.

casarosada


lunes, 5 de noviembre de 2018

Aplican “deep learning” para detectar HLB en cítricos



Investigadores del INTA Misiones utilizan técnicas de inteligencia artificial para identificar síntomas de la enfermedad y carencias nutricionales en hojas de plantas.

Trabajan en el desarrollo de una aplicación móvil para celulares destinada a monitoreadores y productores.

Huanglongbing (HLB) o enfermedad del brote amarillo es la enfermedad más importante de la citricultura mundial. Una vez infectadas, las plantas no se recuperan y se tornan comercialmente improductivas. Para identificar el vector y diferenciar los síntomas de la enfermedad en ramas, hojas y frutos de árboles es necesario un entrenamiento visual de citricultores y monitoreadores.

Para contribuir a la identificación temprana, investigadores del INTA Misiones desarrollaron un software –basado en Deep learning– que probaron con éxito en especies de naranja, mandarina, limón y pomelo.

“Con soporte en técnicas de inteligencia artificial (IA), como sistemas de visión artificial que integran diferentes técnicas de procesamiento digital de imágenes y métodos de clasificación, creamos un sistema para dispositivos móviles”, señaló Javier Berger, ingeniero en informática y becario de investigación del Comité Ejecutivo de Desarrollo e Innovación Tecnológica (CEDIT) en el INTA Montecarlo –Misiones–.

Pensado para teléfonos con sistema Android, esta aplicación “permite reconocer síntomas de HLB y deficiencias nutriciones mediante la captura de fotografías de hojas en tiempo real”, explicó el investigador, creador de la aplicación junto con César Preussler y Juan Pedro Agostini, de la Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo del INTA.

“En las diferentes pruebas de clasificación de imágenes de hojas de árboles cítricos con síntomas de HLB, carencia de magnesio, deficiencia de zinc y asintomáticas, demostró reconocer los síntomas vinculados con HLB con un 89 % de aciertos”, destacó Berger.


Aplican “deep learning” para detectar HLB en cítricos

Y si bien “el porcentaje de aciertos fue entre 3 % y 9 % menor frente a otros trabajos que utilizan imágenes hiperespectrales –que requieren dispositivos de captura costosos–, resultó superior al promedio de clasificaciones obtenidas por los monitoreadores”, indicó Berger.

Creada bajo distintas técnicas de IA que hoy se aplican de manera exitosa en la selección automatizada de granos de café, clasificación de flores, de gajos de mandarina, maduración de cítricos y, específicamente, la clasificación de hojas, la aplicación desarrolla por técnicos del INTA emplea métodos de aprendizaje profundo –deep learning– que definen automáticamente características como color, forma y textura de las hojas.

“Mediante la fotografías de hojas en tiempo real, este desarrollo permite reconocer síntomas y deficiencias nutricionales, identificar de síntomas de HLB y diferenciar los indicios de carencias nutricionales”, aseguró el técnico del INTA.

La aplicación emplea sistemas de visión artificial y permite automatizar tareas que requieren de personas entrenadas para la identificación, adquisición, procesamiento y clasificación de imágenes. Obtenidas mediante cámaras digitales o escáneres, las imágenes se procesan digitalmente con el objetivo de segmentar las regiones de interés y extraer los descriptores visuales que definen los objetos a clasificar.


Aplican “deep learning” para detectar HLB en cítricos

Frente a las dificultades que implica la identificación de síntomas de HLB, Berger afirmó: “La app resulta una alternativa de bajo costo, de fácil instalación y uso para productores y organismos de control”.

El deep learning, o aprendizaje profundo, adquiere mayor relevancia en el campo de la IA por ser una subcategoría del aprendizaje automático, ya que trata sobre el uso de redes neuronales para mejorar, por ejemplo, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural.

Para entender qué es el aprendizaje profundo, lo primero que hay que hacer es distinguirlo de otras disciplinas que pertenecen al campo de la IA.

La aplicación móvil permitirá a los monitoreadores del Programa Nacional de Prevención del HLB (PNPHLB) y a los productores tener información en tiempo real para la toma de decisiones en relación a la extracción de muestras sin necesidad de conexión a Internet para funcionar.


Aplican “deep learning” para detectar HLB en cítricos

En el monitoreo de lotes se buscan síntomas relevantes asociados a la enfermedad, como podrían ser el moteado asimétrico difuso en el haz o cara superior de la hoja, engrosamiento y aclaración de las nervaduras.

Pero también desestimar indicios como consecuencia de deficiencias nutricionales y enfermedades como la gomosis y clorosis variegada de los cítricos.

INTA


martes, 23 de octubre de 2018

Descarga estudio - ¿Cómo usan los emprendedores la Inteligencia Artificial en América Latina? Descubrilo en este estudio de everis y Endeavor



¿Cómo usan los emprendedores la Inteligencia Artificial en América Latina? 
Descubrilo en este estudio de everis y Endeavor

Más de 240 compañías de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú participaron de “El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el emprendimiento de Latinoamérica”, un informe realizado por Everis y Endeavor.

El estudio resume el estado actual del desarrollo de la IA en la región, así como las oportunidades y desafíos a futuro.


Endeavor Argentina


martes, 7 de agosto de 2018

AgTech - Etchevehere: "Tenemos todo el potencial para que la inteligencia aplicada a la agroindustria siga progresando"



Así lo afirmó el ministro de Agroindustria, Luis Miguel Etchevehere, durante el cierre del Foro AgTech de Inversiones, que se desarrolló hoy en la ciudad de Rosario.

El foro se enmarca en la Semana AgTech, una iniciativa que apunta a posicionar a nuestro país como referente mundial de talento y creatividad en el sector agrotecnológico.

"Hoy el mundo nos está mirando. Somos un referente en materia agropecuaria y en aplicación de la tecnología.

Tenemos una oportunidad única de llegar con nuestros productos y conocimiento a cada rincón del planeta.

La innovación y la tecnología aplicadas a la producción son esenciales para generar valor y avanzar en la diversificación de productos que nos impulsen a competir en las góndolas internacionales", resaltó Etchevehere, durante su disertación en el cierre del Foro AgTech ante cientos de empresarios e inversores.

El ministro Etchevehere resaltó los tres ejes que tiene esta gestión: competitividad, desburocratización del Estado y apertura de mercados, al asegurar que "si queremos garantizar la sostenibilidad del agro, necesitamos de un enfoque colaborativo, del trabajo en red entre el sector público, el privado, y la sociedad civil, poniendo al servicio la innovación y la tecnología, una realidad cada vez más habitual en los campos argentinos".



Por la mañana, el jefe de Gabinete del Ministerio de Agroindustria de la Nación, Santiago del Solar, disertó sobre "Políticas públicas para el desarrollo del sector", en un panel que tuvo también como invitados al secretario de Emprendedores y Pymes de la Nación, Mariano Mayer; el secretario de Planeamiento y Políticas en Ciencia y Tecnología e Innovación Productiva, del Ministerio de Ciencia, Jorge Aguado; y el presidente de la Agencia de Inversiones y Comercio Internacional, Juan Pablo Tripodi.

Del Solar destacó el fuerte impacto de la tecnología en el agro, el trabajo interministerial, y el aporte de los especialistas para que los logros se sigan dando de manera positiva en el sector.

Semana AgTech 

Del 6 al 10 de agosto, se lleva adelante la Semana Agtech en Buenos Aires, Córdoba y Rosario, con diferentes actividades afines a la industria de la tecnología y los servicios basados en el conocimiento aplicados a la agricultura, promoviendo a nuestro país como un referente mundial de talento y creatividad en el sector.

La iniciativa es el resultado del trabajo conjunto público-privado que se viene desarrollando desde agosto de 2017, cuando se realizó la primera mesa AgTech convocada por el Gobierno Nacional.

Agroindustria


viernes, 13 de julio de 2018

Inteligencia Artificial: detectan accidentes de tránsito en Twitter


Manwe: http://si.isistan.unicen.edu.ar/manwe/

Investigadores y becarios del Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil desarrollan un software para tener una visión general del estado de tránsito de una región determinada.

Al contexto de ciudades cada vez más inteligentes hay que sumarle mucho volumen de información en las redes sociales, y el tránsito no escapa a este fenómeno.

Por ejemplo, en Twitter, los usuarios comienzan a quejarse de los servicios cuando hay una línea de subte que no funciona, un accidente que interfiere su paso, una calle cerrada al tránsito, un bache o un semáforo fuera de servicio.

Tanto es así que agentes gubernamentales y medios de comunicación han decidido utilizar Twitter como una herramienta para comunicar estos acontecimientos.

Sin embargo, es tanto el volumen de información que esta llega a perderse.

“Es por ello, que a partir del uso de Inteligencia Artificial podemos utilizar técnicas de clasificación”, explica Luis Berdun, doctor en Ciencias de la Computación, quien se desempeña en el grupo de Sistemas Inteligentes del Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil (ISISTAN, CONICET-UNCPBA).

El Instituto de Sistemas de Tandil, nace dentro de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA), y a partir de su vinculación dentro del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) se conformó en el año 2011 como Unidad Ejecutora que pasó a llamarse Instituto Superior de Ingeniería de Software Tandil (ISISTAN, CONICET-UNCPBA).

Dentro del ISISTAN se dividen en 4 grupos: Sistemas de Recomendación; Sistemas Inteligentes; Computación Distribuida y Móvil; Metodologías y Herramientas para Diseño de Software.

El grupo al cual pertenece el Dr. Berdun se dedica a Sistemas Inteligentes.

Allí aplican distintos conceptos de la Inteligencia Artificial, entre otros temas, para detectar tuits y cuando están hablando de incidentes de tránsito, ubicarlos en un mapa y transformarlos en información útil.

“Tomamos todo este bruto de tuits de personas que se procesa.

Es como un embudo, detectamos cuáles de esos tuits están hablando de tránsito y con técnicas de procesamiento de lenguaje y de geocodificación, en qué lugar exacto del mapa se produjo dicho evento.

El sistema tiene que poder interpretarlo como la locación exacta, a partir de ahí se agrupa esa información, en información más refinada y útil para el usuario final.

Si conocemos la rutina del usuario, le podemos avisar de los incidentes que lo afectan”, explica Berdun, quien también se desempeña como docente la facultad de Ciencias Exactas y director de la carrera del doctorado de Ciencias de la Computación de la UNCPBA.

Dicho trabajo se desprende de la tesis de grado de Brian Caimmi y Sebastián Vallejos, actuales becarios doctorales del CONICET en el ISISTAN.

El objetivo general  es diseñar  y desarrollar una plataforma para ciudades inteligentes que provea servicios tecnológicos de alto nivel (STAN) y que permita la construcción de apps que consuman dichos servicios.

Tal desarrollo será articulado con el Municipio de Tandil para llegar a un prototipo, y en una segunda etapa se vincularán con empresas del Parque Científico Tecnológico regional para desarrollar aplicaciones piloto sobre la plataforma.

Para el estudio de IA se utilizan algoritmos y aplicaciones, así como también Data Mining –extracción de información significativa de grandes bases de datos-, Big Data para grandes volúmenes de datos, Deep Learning, una tecnología de aprendizaje y clasificación basada en redes de neuronas artificiales numéricas.

Todo el volumen de información se procesa en un clúster –conjunto de computadoras-.

Para acceder al prototipo instanciado en Ciudad Autónoma de Buenos Aires, haga click aquí.

Integrantes del grupo de Sistemas Inteligentes del ISISTAN

Dr. Armentano, Marcelo – Inv. Adjunto

Dr. Monteserin, Ariel – Inv. Adjunto

Dr. Soria, Álvaro – Inv. Adjunto

Dr. Teyseyre, Alfredo – Personal de Apoyo

Dr. Berdun, Luis – Inv. Asistente

Becarios doctorales del CONICET: Alonso Diego; Berdun Franco Daniel; Caimmi Brian; Varona Braian Raul; Vallejos Sebastian

Por Sergio Patrone Firma Paz y colaboración de Yesica Etcheverry

CONICET


domingo, 1 de julio de 2018

IA - Terapia del cáncer y Jardines Químicos Dirigidos a la Estación Espacial


Un nuevo lote de ciencia se dirige a la Estación Espacial Internacional a bordo del SpaceX Dragon en la 15ª misión de la empresa para los servicios de reabastecimiento comercial.

La nave proporcionará ciencia que estudia el uso de la inteligencia artificial, el uso de agua de las plantas en todo el planeta, la salud intestinal en el espacio, el desarrollo de fármacos más eficiente y la formación de estructuras inorgánicas sin la influencia de la gravedad de la Tierra.

Echa un vistazo a cinco investigaciones dirigidas al espacio en el último reabastecimiento de SpaceX:


Créditos: DLR

A medida que viajamos más al espacio, aumenta la necesidad de inteligencia artificial (IA) dentro de una nave espacial.


Créditos: DLR

Mobile Companion, una investigación de la Agencia Espacial Europea (ESA), explora el uso de la IA como una forma de mitigar el estrés y la carga de trabajo de la tripulación durante vuelos espaciales a largo plazo.


Créditos: DLR

Las plantas regulan su temperatura al liberar agua a través de pequeños poros en sus hojas.

Si tienen suficiente agua, pueden mantener su temperatura, pero si el agua es insuficiente, su temperatura aumenta.

Este aumento de temperatura se puede medir con un sensor en el espacio.


Créditos: NASA / JPL-Caltech

ECOSTRESS mide la temperatura de las plantas y usa esa información para comprender mejor cuánta agua necesitan las plantas y cómo responden al estrés.


Créditos: Universidad de Northwestern

El vuelo espacial tiene un impacto en muchos sistemas corporales. Rodent Research-7 observa cómo el ambiente de microgravedad del espacio afecta a la comunidad de microoganismos en el tracto gastrointestinal o microbiota.

El estudio también evalúa las relaciones entre los cambios del sistema, como la interrupción del ciclo sueño-vigilia y el desequilibrio de poblaciones microbianas, para identificar factores contribuyentes y apoyar el desarrollo de contramedidas para proteger la salud de los astronautas durante misiones a largo plazo, así como para mejorar el tratamiento de trastornos gastrointestinales, inmunes, metabólicos y del sueño en la Tierra.


Créditos: Angiex

Las enfermedades cardiovasculares y el cáncer son las principales causas de muerte en los países desarrollados.

Angiex Cancer Therapy examina si las células endoteliales cultivadas en microgravedad representan un modelo in vitro válido para evaluar los efectos de los agentes dirigidos a vasos sanguíneos normales.

Los resultados pueden crear un sistema modelo para diseñar medicamentos más seguros, dirigidos a la vasculatura de los tumores cancerígenos y ayudar a las compañías farmacéuticas a diseñar medicamentos dirigidos a los vasos más seguros.


Créditos: grupo de química Oliver Steinbock en la Universidad Estatal de Florida

Los Jardines Químicos son estructuras que crecen durante la interacción de soluciones de sales metálicas con silicatos, carbonatos u otros aniones seleccionados.

Sus características de crecimiento y atractivas formas finales se forman a partir de una compleja interacción entre los procesos de difusión de la reacción y la autoorganización.


Créditos: grupo de química Oliver Steinbock en la Universidad Estatal de Florida

En la Tierra, el flujo inducido por la gravedad debido a las diferencias de flotabilidad entre los reactivos complica nuestra comprensión de la física detrás de estos jardines químicos.

La realización de este experimento en un entorno de microgravedad asegura el crecimiento controlado por difusión y permite a los investigadores una mejor evaluación de la iniciación y la evolución de estas estructuras.

Estas investigaciones se unen a cientos de otras que actualmente suceden a bordo del laboratorio orbital.




Para actualizaciones diarias, siga @ISS_Research, Space Station Research and Technology News o nuestro Facebook.

Si tienes la oportunidad de ver cómo la estación espacial pasa sobre tu ciudad, echa un vistazo a Spot the Station.

nasa.tumblr.com


sábado, 26 de mayo de 2018

Investigadora del CONICET, una de las diez promesas mundiales en el campo de la Inteligencia Artificial


La doctora Vanina Martínez. 
Foto: gentileza investigadora.

Se trata de Vanina Martínez, reconocida por la revista IEEE Intelligent Systems. Es la única latinoamericana entre los seleccionados.

A través de su sección especial “AI’s Ten to Watch”, la revista IEEE Intelligent Systems, busca promover a jóvenes investigadores de todo el mundo que han demostrado logros excepcionales en inteligencia artificial, con resultados de impacto y con respaldo de expertos.

En esta edición 2018 el comité de selección, formado por miembros de la junta editorial y asesora de la mencionada publicación elaboró una nómina conformada por 5 científicos de universidades de China, 3 de Estados Unidos y uno de Israel, y  la argentina, Vanina Martínez.

La doctora Vanina Martínez es investigadora asistente del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) en el Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (ICIC. CONICET-UNS) y miembro del Laboratorio de Investigación y Desarrollo de Inteligencia Artificial de la Universidad Nacional del Sur (LIDIA).

Realizó su doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Maryland, e hizo su posdoctorado en la Universidad de Oxford. Sus investigaciones se centran en el razonamiento automatizado sobre las bases de conocimiento que contienen información contradictoria, incierta y en donde el significado de los datos depende fuertemente de cómo y quién usará esos datos en un sistema de computación.

Actualmente su enfoque científico está puesto en el desarrollo de modelos de razonamiento para resolver problemas puntuales relacionados con el análisis de datos, ya sean extraídos de la web, comportamiento y flujo de la información en redes sociales y ciber-seguridad.

Cabe destacar que esta distinción había sido otorgada en 2016 al doctor Gerardo Simari, del mismo instituto, y fue en esa ocasión también el único latinoamericano entre los galardonados.

– ¿Qué ha significado para usted profesionalmente y personalmente recibir esta distinción?

Desde el punto de vista profesional esta distinción es importante porque pone en foco mi trabajo y mi experticia, y permite que tenga más visibilidad a nivel internacional.

En lo personal es una satisfacción muy grande, por un lado, porque la selección la hacen investigadores que son de alguna manera los referentes en el área y por otro lado porque me demuestra que mi esfuerzo vale la pena y que a pesar de lo difícil que es a veces ser investigador en un país en desarrollo como el nuestro, vale la pena seguir haciendo lo que uno ama.

-¿Cuáles son los resultados que busca su trabajo de investigación en Inteligencia Artificial?

El área de Inteligencia Artificial es muy amplia y hay grandes divisiones dentro de ella de acuerdo a que se espera de la disciplina.

En particular yo estoy interesada en poder proveer modelos formales que sirvan de base para algoritmos (programas o sistemas) que ayuden a la toma de decisiones de usuarios humanos que necesitan analizar grandes cantidades de datos para decidir cómo actuar.

Esto incluye desde simples decisiones como qué inversión realizar o qué paquete de vacaciones es más conveniente para el usuario en particular, tanto como en la formulación de políticas que afectan a la sociedad en general, como pueden ser políticas de estado. Por supuesto cada aplicación tiene sus requerimientos y riesgos asociados particulares, pero justamente ese tipo de conocimiento es el más difícil de poner en términos lógicos y/o matemáticos.

-En qué ejemplos cotidianos concretos ya utilizamos IA ¿En qué ámbitos reales estamos viendo ya la integración de elementos de inteligencia artificial?

Utilizamos IA cada vez que abrimos una ventana de un buscador en Internet, cuando en distintas aplicaciones se nos ofrecen recomendaciones sobre que recursos adquirir o consumir, ya sea desde una habitación de hotel, una película o un producto a comprar.

LA IA está en sistemas de reconocimiento de voz que usamos por ejemplo por teléfono para buscar direcciones o el restaurant más cercano, y como esos podríamos nombrar infinidad de ejemplos en los que la

Inteligencia artificial se ha colado en nuestras vidas sin darnos cuenta.

Por supuesto dependiendo de cada sistema el grado de inteligencia que podemos asignarle es variable y subjetivo, pero no dejan de ser sistemas que realizan tareas cognitivas que un ser humano puede realizar.

Desde el punto de vista de avances científicos en otras áreas, la IA es muy usada en biología y medicina. Esto no es tan visible para el público en general, pero afecta directamente sobre la salud.

-¿Qué características humanas puede incluir la IA, y cuáles no?

Las tareas cognitivas básicas que sistemas de computación pueden realizar son aquellas relacionadas primordialmente con el reconocimiento de patrones que está presente en el aprendizaje, la visión, el procesamiento de lenguaje, etc.

Los sistemas de IA que existen y realizan estas actividades funcionan muy bien en dominios restringidos, pero algo importante a tener en cuenta es que un sistema puede aprender el concepto de lo que es “un gato” pero no entiende lo que es.

O sea, puede discernir entre una imagen de un gato y un perro, pero “gato” o “perro” son sólo etiquetas; el sistema no entiende el concepto en sí.

Por otro lado, la toma de decisiones contemplando información variada por parte de un sistema de computación es algo que aún necesita mucho trabajo, no se han realizado grandes avances en este sub-área.

-Si tuviera que predecir cómo va a cambiar el mundo la inteligencia artificial en las próximas décadas, ¿qué transformaciones piensa que veremos?

A lo largo de mi corta carrera he escuchado muchas promesas y también muchos miedos acerca de los avances en la disciplina.

Yo creo que es inminente que muchas tareas que hoy son realizadas por personas van a ser realizadas por robots o sistemas de computación.

Desde un punto de vista pragmático esto no es malo, porque probablemente sea mucho más seguro y eficiente que esas tareas las hagan robots.

Con este tipo de tareas me refiero a tareas repetitivas que no requieren de toma de decisiones, o aquellas en las que el riesgo es tan alto que no admite errores que una persona puede cometer, como puede ser la conducción de vehículos o de maquinarias complejas.

Creo que el problema real está en reformar la educación para poder darle a la población las herramientas necesarias para adquirir capacidades que les permita realizar otras tareas que requieren razonamiento más complejo e innovación.

Este cambio en la educación se tiene que dar en paralelo con el avance en la ciencia y la tecnología.

EEE Intelligent Systems es una revista académica bimestral publicada por IEEE Computer Society y patrocinada por la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial, la British Computer Society y el Comité Coordinador Europeo de Inteligencia Artificial.


Por Prensa Centro Científico Tecnológico (CCT) Bahía Blanca

CONICET