El área de I+D en Intermedia

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En el pasado el área de I+D de Intermedia era utilizada para desarrollar proyectos propios basados sobre todo en aplicaciones móviles. Hasta donde recuerdo hicimos FanLight, Farma365, Muses y OnRide. 

Si bien el foco de Intermedia es prestar servicios de desarrollo de software a terceros, siempre nos interesaron las startups y los productos digitales. Y muchas veces usábamos estas aplicaciones para entrenar y capacitar a distintos miembros del equipo.

En octubre de 2019 decidimos llevar esta área de I+D al siguiente nivel, y enfocarnos en hacer desarrollos en un campo relativamente nuevo para la empresa como lo es la Inteligencia Artificial. 

Para lograr eso Juan Rodríguez se sumó al equipo, con el objetivo para liderar los desarrollos en este campo. 

Juan es un ex compañero de la facultad de Santi y de Maxi (co-fundadores de la empresa), y realizó su doctorado en ciencias de la computación en la UNICEN orientado su especialidad hacia la visión artificial.

El siguiente posteo intenta que conozcan a el  área de I+D de Intermedia de la mano de una breve entrevista a Juan, el cocinero de las soluciones que estamos creando.

 

Nombre y Apellido: Juan Maximiliano Rodríguez Alvarez

Edad: 32 años

Lugar de nacimiento: Balcarce

Título universitario: Ingeniero de Sistemas

Título de doctorado: Doctor en Ciencias de la Computación

Hobby: Deportes, principalmente Básquet y Fútbol, tocar la guitarra, y asado con amigo

 

Cómo describirías en palabras sencillas tu campo de experiencia?

Considero que tengo por lado una base de ingeniería de software, principalmente como producto de la carrera de grado y experiencias laborales previas.

Pero en los últimos años, durante mi doctorado, me fui inclinando hacia el área de Machine Learning, haciendo foco en soluciones en el área de Deep Learning, y principalmente en el análisis de imágenes.

 

Cuánto hay que saber de matemáticas para ser un data scientist?

Se requieren principalmente algunos conocimientos de estadísticas, probabilidades, un poco también álgebra y cálculo si nos movemos para el lado de las redes neuronales.

En cierta medida, los conocimientos necesarios van a depender de qué tan profundo nos queramos meter, principalmente en el entendimiento de algunos algoritmos.

Creo que igualmente un aspecto fundamental (ya no matemático) es la curiosidad, el análisis, frente al problema y a las respuestas que vamos obteniendo.

 

Qué desarrollaste que te haya hecho sentir orgulloso?

De algo que me siento realmente satisfecho, es de las actividades relacionadas a mi tesis doctoral. Mi tesis estuvo orientada al desarrollo de un enfoque para estimar automáticamente la condición corporal en vacas a partir del análisis de imágenes.

Creo que fue fundamental en ese camino la mezcla de enfoques práctico y teórico. Me ayudó a incorporar varios conceptos del área (generales y particulares) y a cómo llevarlos a la práctica, o cómo impactan en la práctica. Sentía que más allá del número, era sumamente importante lograr la aplicabilidad del enfoque en la práctica, y creo que eso fue un plus importante desde el lado de la experiencia de estos sistemas o modelos en la vida real.

Fue un trabajo que aparte de darme la posibilidad de completar el doctorado, generó publicaciones científicas en revistas internacionales (“Body condition estimation on cows from depth images using Convolutional Neural Networks”, “Estimating Body Condition Score in Dairy Cows From Depth Images Using Convolutional Neural Networks, Transfer Learning and Model Ensembling Techniques”) y contribuyó al desarrollo de una patente (pendiente de aprobación) de un dispositivo que utiliza el algoritmo predictivo.

Pero de nuevo, creo que lo primordial fue la experiencia teórica/práctica que me permitió sumar.

 

Qué resultados esperas obtener en lo que estás haciendo hoy día con las plantas? 

Espero que pronto podamos validar (y obviamente ajustar y mejorar) con varios casos de uso reales la exactitud de nuestros desarrollos, para que puedan utilizarse con un alto grado de certeza en la práctica.

Me encantaría que, ya sea alguna de las soluciones en las que estamos enfocados o derivadas de ellas, puedan aplicarse a procesos productivos, que sean una herramienta para agregar valor. De nuevo, considero que lo más gratificante es validar la utilidad de estas aplicaciones en la vida real, solucionando problemas reales, o contribuyendo a mejorar actividades o aspectos cotidianos.

 

Consideras que puedes dejar algún aporte a la comunidad científica con lo que estás haciendo?

Puede ser posible que como parte de los resultados de los avances que vamos logrando en Intermedia, surja o surjan publicaciones científicas que describan algún enfoque puntual o una propuesta de solución particular que conduzcan a mejorar resultados experimentales de trabajos relacionados en la literatura. Es algo que claramente no habría que descartar.

 

En tu ámbito, quienes son tus referentes?

Hay varios nombres bien conocidos a nivel internacional, Ian Goodfellow, Francois Chollet, Geoffrey Hinton, Yann Lecun. Pero si tuviera que elegir puntualmente a uno, me quedaría con Andrew Ng, investigador y profesor en la Universidad de Stanford, Chief Scientist de Baidu (el análogo chino de Google) y co-fundador de Coursera. Fue puntualmente a partir de esta plataforma que lo conocí, a partir de cursos que él mismo dicta sobre Machine Learning y Deep Learning. A parte de ser un claro referente en el área, es un gran comunicador y muy claro en los conceptos que transmite.

 

Qué te gustaría estar haciendo dentro de unos años?

Me gustaría seguir por este camino. Seguir aprendiendo y perfeccionándome en el área. Identificar problemas, proponer soluciones, plantear y replantear escenarios. Y estar atento a los errores que cometa, y cómo corregirlos, para aprender de ellos también. Creo que son una gran fuente de experiencia.

Hay innumerables problemáticas que pueden ser abordadas o pueden beneficiarse del uso de la inteligencia artificial. Y como dije, me encantaría seguir encontrándome con ellas, analizarlas, contribuir en el desarrollo de soluciones y llevarlas a la práctica.

 

Crees que la Inteligencia Artificial está más avanzada o menos avanzada de lo que el común de la gente cree?

Me parece que hay ciertos casos puntuales en los que la gente recién está cayendo de la capacidad de la IA y de qué tan metida está en nuestras vidas.

Un ejemplo típico, sencillo, es cuando la gente se sorprende cuando busca algo a Google, pone una palabra (que es una parte de su real búsqueda, quizás un nombre común de una persona que sería reconocible por su apellido) y el navegador le sugiere completar la búsqueda con lo que realmente quería buscar, algo de lo que estuvo charlando hace un rato, algo que le motivó esta búsqueda.

La persona dice.. “Me están escuchando!”.. y la realidad es que sí, nos están escuchando. Los asistentes de voz (Siri, Alexa, o el asistente de Google) se suelen activar al escuchar un cierto mensaje o comando de voz (como Hey Siri, Hey Google) pero para identificarlo, para saber que dijimos eso, en realidad de fondo se está procesando cada frase y palabra de lo que decimos, con lo que tanto Apple como Google pueden “aprovechar” estos procesamientos de frases intermedios para otros fines, como el de sugerencias de búsquedas, recomendaciones de lugares, entre otros.

Estamos como en un gran “Gran Hermano”, nuestro dispositivos móviles registran nuestros movimientos, lo que decimos, pueden inferir lo que nos gusta. 

 

Cuando crees que se va a dar una singularidad? o sea cuando crees que una inteligencia artificial va a ser consciente de sí misma?

La realidad es que el área y sus aplicaciones ha crecido a pasos agigantados. Es increíble cómo ha ido evolucionando la tecnología en general en los últimos años. 

Creo que la disponibilidad masiva de datos, y el crecimiento y mejora de las facilidades tecnológicas para disponer de ellos, manipularlos y procesarlos han contribuido en gran medida a esto.

Existen varios ejemplos donde sistemas inteligentes han superados a humanos, desde concursos, hasta partidas de juegos de mesa contra jugadores expertos. Sin ir más lejos, y volviendo al ejemplo de los asistentes digitales, vemos que sus capacidades son cada vez mayores, y particularmente creo que no estamos muy lejos de que se dé un fenómeno al menos cercano a éste. Me parece que el gran cambio se va dar cuando estas inteligencias ya no necesiten de la intervención de una persona para capacitarse, y que sean capaz de construir su conocimiento desde cero de manera completamente autónoma.

 

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