Nuevo centro buscará convertir a Chile en polo de desarrollo de inteligencia artificial

El centro, liderado por el profesor de Ingeniería UC Álvaro Soto, tendrá la participación de varios académicos del Departamento de Ciencia de la Computación UC y de otras universidades.

Convertir a Chile en un polo de desarrollo de inteligencia artificial para Latinoamérica y el mundo es el objetivo principal del nuevo Centro Nacional de Investigación en Inteligencia Artificial (NAIR, por sus siglas en inglés), adjudicado este miércoles 8 de septiembre. NAIR forma parte de los Centros Basales de Excelencia del Ministerio de Ciencia, Tecnología, Innovación y Conocimiento (MinCyT).

El centro NAIR tendrá como director a Álvaro Soto, del Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica; y como subdirectora a Marcela Peña, académica del Laboratorio de Neurociencias Cognitivas de la Escuela de Psicología de la Universidad Católica de Chile.

“Esperamos que NAIR sea un motor que potencie las capacidades de excelencia que tenemos en el país en inteligencia artificial, jugando un rol clave en la transferencia tecnológica, el desarrollo de nuevo conocimiento y la diseminación de una IA centrada en mejorar la calidad de vida de las personas”, señala Álvaro Soto, director de NAIR.

En tanto, Marcela Peña, directora alterna de NAIR, se especializa en neurociencia cognitiva y señala que uno de los objetivos de su equipo es aplicar algoritmos de IA para comprender mejor cómo funciona el cerebro y la mente humana, y diseñar aplicaciones basadas en IA para promover la salud mental: “Buscamos explorar la potencialidad de los acercamientos de la inteligencia artificial en el modelamiento del desarrollo cognitivo, para beneficiar los estados de ánimo, los aprendizajes, la salud del cerebro, la mente y la conducta. Esperamos que estos saberes basados en datos contribuyan a que las personas y las naciones (Chile) promuevan permanentes mejoras en las condiciones de vida”.

El nuevo centro se estructurará en 5 líneas de investigación:

Aprendizaje profundo para la visión y el lenguaje

Denis Parra y Álvaro Soto, Depto. Ciencia de la Computación, Universidad Católica, IMFD

Su objetivo será explorar tanto el potencial como los límites de los modelos de aprendizaje profundo (deep learning), con enfoque en la visión y el lenguaje. Además, desarrollar nuevas teorías sobre los mecanismos de aprendizaje detrás de la DL y sus capacidades.

Inteligencia artificial neuro-simbólica

Pablo Barceló, Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional UC, IMFD; y Leopoldo Bertossi, Universidad Adolfo Ibañez, IMFD

Busca crear puentes entre el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial simbólica, creando aplicaciones orientadas a inteligencia artificial explicable, ética y justa.

Inteligencia artificial inspirada en el cerebro

Pedro Maldonado, Neurociencias, Universidad de Chile; y Marcela Peña, Psicología, Universidad Católica de Chile

Busca congregar a científicos de neurociencia, psicología cognitiva e inteligencia artificial para aprovechar los conocimientos de las operaciones anatómicas y cognitivas de los cerebros biológicos, con el fin de iluminar a los investigadores de inteligencia artificial.

Aprendizaje automático basado en la física  

Paula Aguirre, Eduardo Cerpa, Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional, Universidad Católica de Chile (IMC UC)

Matemáticos, científicos físicos y de inteligencia artificial buscarán aprovechar los conocimientos de las ciencias físicas para desarrollar modelos de aprendizaje automático basados en relaciones causales.

Inteligencia artificial centrada en el ser humano

Marcelo Mendoza, Universidad Técnica Federico Santa María, IMFD; y Bárbara Poblete, Universidad de Chile, IMFD

Transparencia, seguridad y uso justo de tecnologías serán el foco de esta línea, como también las metodologías para evaluar su impacto. En esta área, se buscan aplicaciones para evitar problemas como la intrusión de la privacidad, la falta de seguridad y los sesgos dañinos, y para promover nuevas herramientas para una IA interpretable y explicable.

En la creación de NAIR trabajaron activamente investigadores de otros centros científicos, como el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos y del Laboratorio de Inteligencia Artificial IA LAB, además las universidades asociadas al proyecto.

Información periodística: Departamento de Ciencia de la Computación UC