Miércoles, 26 Abril 2017 09:00

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No todo son los papers, también hay que hacer algo por la gente

Luis Enrique Sucar*

Abril 26, 2017
La Crónica de Hoy, Opinión

El doctor Luis Enrique Sucar Succar es pionero en el desarrollo de las redes bayesianas. Su investigación se ha centrado en tratar de entender y modelar las capacidades mentales que permiten razonar y tomar decisiones bajo incertidumbre y, con base en eso, desarrollar sistemas inteligentes basados en programas de software.

Se ha basado en el paradigma bayesiano, el cual combina el conocimiento previo (o probabilidad a priori) con la evidencia obtenida en el mundo mediante el uso de sensores. Cuando el problema es muy complejo, el paradigma bayesiano suele llevar a modelos muy complicados que son difíciles de almacenar y resolver en una computadora. Para resolverlos, el Dr. Sucar utiliza “modelos gráficos probabilistas”, los cuales descomponen un problema grande en muchos pequeños, basados en las independencias entre los factores relevantes. Al combinarse el paradigma bayesiano con modelos gráficos se pueden resolver computacionalmente problemas complejos con incertidumbre.

En entrevista con el Consejo Consultivo de Ciencias, el Dr. Luis Enrique Sucar Succar, Premio Nacional de Ciencias 2016 en el área de Tecnología, Innovación y Diseño e investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, INAOE, platica sobre la inteligencia artificial, sus aplicaciones, la importancia de que México desarrolle tecnología propia y lo cerca que se encuentra el futuro en cuestión de computación.

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¿Qué significa para usted haber sido galardonado con el Premio Nacional de Ciencias y Artes?
Es un reconocimiento al trabajo de investigación, de desarrollo de tecnología y formación de recursos humanos que se ha hecho durante muchos años. Este premio también reconoce el esfuerzo y trabajo de mis colegas, estudiantes y del área de computación, la labor de grupo que hemos hecho como equipo durante varios años. 

¿Cómo ha sido el camino para llegar hasta aquí?
Ha representado mucho trabajo, pero como hago lo que me gusta, no me quejo. De alguna manera he explorado y avanzado poco a poco en diferentes temas: empecé haciendo desarrollo tecnológico en el Instituto de Investigaciones Eléctricas y en el doctorado me enfoqué en la investigación básica. Sin embargo, como siempre me han gustado las aplicaciones, las técnicas que he estudiado las he llevado a diversas aplicaciones de la industria, la salud y la robótica, entre algunas otras.

¿Qué responsabilidades implica ser reconocido con el máximo galardón que otorga el gobierno mexicano en esta materia?
Más que una responsabilidad, es una posibilidad de seguir trabajando y de desarrollar nuevas ideas, tecnologías y poder formar a más recursos humanos, gente que pueda continuar con lo que se está haciendo. Para mí, el premio impulsa que podamos llevar estos desarrollos a un nivel más extensivo: a la aplicación comercial. Por ejemplo, mi equipo y yo acabamos de fundar una pequeña empresa con la que buscamos convertir uno de los desarrollos de aplicaciones médicas en un producto que pueda ayudar a la gente. Particularmente, este es un sistema que trata de ayudar a las personas que tienen algún problema motriz en las extremidades o que han tenido embolias cerebrales.

Mi trabajo me ha dado varias satisfacciones. Por un lado, como científico siempre es muy grato sentir que hiciste una aportación importante, novedosa y que además es reconocida por la comunidad científica. Sin embargo, también me llena de satisfacción saber y ver que las aportaciones de este trabajo se están usando en varias clínicas y están ayudando a las personas. He visto pacientes contentos con estas aplicaciones. No todos son papers, también hay hacer algo por la gente, ¡qué mejor que esta aplicación pueda ayudar a las personas que lo necesitan!

¿Cuáles han sido las aplicaciones de sus modelos gráficos probabilísticos en la robótica, computación y biomedicina?
Trabajo básicamente en técnicas de inteligencia artificial basadas en conceptos de probabilidad, esto ayuda para cualquier aplicación en la que hay incertidumbre, donde no todo es exacto y preciso, como pasa con la medicina o con algunos aspectos industriales, como energía. Por ejemplo, un proyecto en el que trabajamos es de energía eólica, un aspecto de mucha incertidumbre para los parques eólicos es el viento. A ellos les interesa poder predecir cómo se comportará el viento las siguientes horas para planear cuánto van a producir y venderlo en los mercados. También hemos hecho aplicaciones para el diagnóstico de turbinas y para la robótica, sobre todo robots de servicios, el nuestro se llama Markovito (por los procesos de decisión de Markov). Eventualmente, este tipo de robots ayudarán a personas mayores, con capacidades diferentes o en tareas domésticas, como Robotina. Ya existen algunos robots comerciales que aspiran la casa o cortan el pasto, pero queremos llevar al mercado uno que cuando se le diga "tráeme una medicina" él pueda buscarla, tomarla y traerla. Parece fácil, pero no lo es. Los robots harán tareas complejas, estamos cerca. 

¿Cuál es el panorama de los jóvenes que quieren dedicarse a la ciencia? ¿qué les recomienda?
Creo que hay muchas oportunidades, sobre todo en las áreas de desarrollo de software y de inteligencia artificial ya que están creciendo demasiado y hay mucho desarrollo. Mi consejo para los jóvenes es que se metan al área de computación, hay muchísimas oportunidades de trabajo, investigación y de tener una investigación sólida. Aquellos que estén interesados en esto deben buscar tener una formación sólida en matemáticas, eso es muy importante si quieren hacer investigación o desarrollo en estos temas. Siento que a veces las carreras de computación tienden a hacerse "más light" y eso no ayuda al futuro, a tener bases sólidas que después permitan hacer cosas interesantes, hacer investigación.

¿Cuál es el panorama para la ciencia y la investigación en México? ¿cómo ha avanzado la ciencia en el país y qué falta?
Es difícil decir cuál es el panorama. Creo que la ciencia puede ayudar mucho a que México desarrolle su propia tecnología. A veces lo que nos falta es la visión a largo plazo, la ciencia no peroduce desarrollo económico de manera inmediata, es una excelente inversión a largo plazo.

El gobierno empieza a invertir en ciencia y tecnología, pero al llegar cualquier crisis, es lo primero que recortan. Hay que mantener la visión de largo plazo y dará frutos. Históricamente, el apoyo a la ciencia en México ha ido mejorando, sobre todo se ha apoyado mucho a la formación de recursos humanos, que eso es muy bueno, pero necesitamos meterle más y espero que esto cada vez sea más claro para los tomadores de decisiones.

Sobre las cosas que faltan y que buscaré impulsar como miembro del Consejo Consultivo de Ciencias, es algo que ha querido desde hace mucho tiempo la comunidad mexicana de computación: que haya más instituciones y centros dedicados a la investigación en computación, particular a la inteligencia artificial, que cada vez tiene más impacto. Creo que en México nos ha faltado impulsar esta área, por ejemplo, si vemos los centros de Conacyt, no hay ninguno dedicado a computación, hay grupos en algunos centros, pero no tenemos realmente uno dedicado a la Computación. Si vemos la importancia del tema a nivel mundial, sería obvio que nosotros tuviéramos uno dedicado a esta área. No es un tema del futuro, es un tema actual hay que darle más importancia en nuestro país e invertirle más.  

¿Qué es la ciencia?
La ciencia, en general, es tratar de entender el mundo, el universo, lo que nos rodea. Existen tres grandes divisiones de la ciencia: primero, entender la materia, el universo, los planetas, los átomos, todo lo que tiene que ver con física, química. Tal vez fue lo que primero que se desarrolló a nivel ciencia, y la cúspide fue Einstein; segundo, entender la vida, cómo se desarrollaron los seres vivos, cómo funcionan, cómo han evolucionado, probablemente su culminación fue el genoma, conocer las instrucciones de la vida, su receta. Y la tercera, la cual creo que aún nos falta mucho por desarrollar, es la inteligencia. Tenemos poca idea de cómo funciona el cerebro.

De alguna manera la inteligencia artificial es cuando se junta la ciencia y la ingeniería. Por un lado, queremos entender cómo funciona el cerebro, cómo pensamos, qué es la consciencia, pero por otro lado también se trata de hacer máquinas inteligentes que, de alguna manera, tengan capacidades similares a las de los humanos, que puedan entendernos, analizar el mundo, y que puedan resolver problemas complejos.

Actualmente convivimos con grandes avances de los que probablemente no nos percatamos, por ejemplo, tenemos celulares a los que les podemos hablar y "nos entienden". Esto requirió muchos años de investigación en inteligencia artificial y no ha sido nada sencillo. También empiezan a surgir cosas que no están tan lejos, como los carros autónomos, que para manejarse solos tienen que reconocer todo lo que está en el ambiente, los otros carros y si se cruza una persona o no… ¡todo esto es inteligencia artificial!, desarrollar algoritmos, programas que puedan tener capacidades similares a las personas.

En muchos aspectos hemos avanzado, pero todavía nos falta mucho. Los sistemas inteligentes tienden a estar enfocados en resolver un problema particular y la inteligencia humana es mucho más amplia, más general. Todavía no tenemos máquinas que tengan esas capacidades y creo que es de lo más atractivo de esta área: todos los grandes retos y misterios por resolver. 

 

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