El mayor desafío en los próximos diez años es la "sostenibilidad
Ambas frases marcaron la jornada del pasado viernes 6, en los desayunos de la Universidad de Deusto, con motivo de la presentación de su nuevo Grado de Inteligencia Artificial. Así tanto el desafío medio-ambiental como la irrupción tecnológica tuvieron un tema en común: la Inteligencia Artificial, que primero Alma Cárdenas y a continuación Francisco Herrera, expusieron en esta jornada.
"Las decisiones que tomemos decidirán qué futuro planeta tendremos". Este es el reto de la sostenibilidad.
En los próximos diez años, no podemos superar las emisiones de carbono en más de 420 gigatoneladas si queremos tener un 66% de probabilidades de que no se rebase la temperatura de la Tierra en 1,5º CEn Microsoft pensamos que es momento de usar lo mejor que tenemos nosotros que es la innovaciónn tecnológica para ayudar a resolver la sostenibilidad del planeta.
Hace dos años se creó el programa "AI for Earth“ (Inteligencia Artificial para la Tierra), para conocer como funcionan los recursos naturales, y cómo el cambio climático afectará al acceso al agua, las variaciones del clima, etc.
La Inteligencia Artificial ahora tiene una madurez en algoritmos que permite desarrollar programas para predecir. Esto ayudará a tomar las decisiones adecuadas y así encontrar una solución a la sostenibilidad. seguir -> ->
Más del 50% de los empleos industriales actuales se pueden automatizar, y las empresas ya están introduciendo tanto la robotización, como la automatización. El recorrido es imparable en los próximos años.
Tenemos una revolución basada en datos, el big-data, con una cantidad enorme de datos heterogéneos y a alta velocidad, que alimentan a los algoritmos de inteligencia artificial, y que permiten diseñar sistemas inteligentes y convertir los datos en conocimiento.
La inteligencia artificial, cuando dispone de datos, puede predecir los comportamientos, y va a predecir con exactitud modelos. Para diseñar estos sistemas hace falta conocer en profundidad los modelos. Hace falta estudiar, tener importantes fundamentos matemáticos, conocer los lenguajes de programación, las tecnologías, hace falta formación. Hace falta talento, necesitamos graduados, necesitamos ingenieros, porque no es sencillo trabajar directamente con estos algoritmos, y tomar una parte del software y meterle datos. Hay que saber adaptar los algoritmos transformar los datos , etc. -seguir -> ->
