Cuéntanos sobre tu trabajo.
Soy Investigador Senior del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS)e Investigador Principal de tres proyectos de nuestro grupo. Uno de ellos, Saint George on a Bike, es un proyecto de CEF Telecom (Public Open Data) en el que estamos trabajando con la Fundación Europeana. Se aparta de nuestro enfoque más típico en las ciudades inteligentes para explorar cómo la tecnología, y la inteligencia artificial en particular, pueden mejorar nuestro conocimiento del patrimonio cultural y hacerlo más accesible para los no especialistas. Nuestro enfoque se basa en redes neuronales, modelos de lenguaje e inferencia semántica para generar automáticamente metadatos enriquecidos y subtítulos para pinturas iconográficas de los siglos XII al XVIII.
¿Cuál fue tu trayectoria profesional para tu puesto?
Mi carrera de investigación ha cubierto varias áreas diferentes, conectadas a través del tema común del diseño de lenguajes de programación. Mis antecedentes me permitieron aplicar mis conocimientos de hardware (síntesis automática de sistemas durante mi doctorado y postdoctorado en el MIT) a sistemas ampliamente distribuidos, modelos de actores e ingeniería de software mientras trabajaba en IBM Research, y sistemas integrados durante mi tiempo como profesor visitante en la Universidad Carlos III de Madrid. También apliqué técnicas de Machine Learning para aprender modelos expresivos para cantantes de ópera en colaboración con la Universitat Pompeu Fabra, y construí conjuntamente un simulador de enfermedades infecciosas, que ahora hemos sintonizado para COVID-19 en colaboración con la Universidad Carlos III y el Instituto de Salud Carlos III de Madrid.
¿En qué estás trabajando ahora mismo?
Estamos a mitad de camino a través de Saint George en una bicicleta, y en el punto en el que nuestro enfoque se centra en conectar los resultados de la minería de datos y el enfoque de aprendizaje profundo. Hemos estado desarrollando esto con inferencias semánticas de arriba hacia abajo para generar relaciones visuales y mejorar las etiquetas de los objetos que estamos detectando en las pinturas. ¡Es un momento emocionante que abre preguntas de investigación cada vez más interesantes!
Como grupo, encontramos que el patrimonio cultural es un dominio extremadamente rico con un enorme potencial para la inteligencia artificial. Si bien este es un campo con el que todos podemos relacionarnos, ninguno de nosotros es especialista y el trabajo conjunto con expertos en patrimonio cultural es fundamental. Nuestra colaboración con Europeana ha sido hasta ahora muy positiva a este respecto. Este proyecto es una puerta abierta a un campo que no habíamos considerado antes, y estamos muy entusiasmados con las oportunidades y posibles colaboraciones con diferentes tipos de partes interesadas para este trabajo, desde museos hasta personas con discapacidad o educación.
¿Cuál cree que es la mayor oportunidad que presenta la IA para el sector del patrimonio cultural?
La minería de datos se usa típicamente cuando hay grandes cantidades de datos disponibles y queremos extraer conocimiento de ellos. Este no es el caso del patrimonio cultural, que tiene un número limitado de puntos de datos (artefactos), de muchos estilos diferentes. Esto crea tanto un desafío como una oportunidad para enfoques mixtos que trabajan juntos para refinarse mutuamente o detectar inconsistencias. Este es el enfoque que estamos tratando en este momento en Saint George en una bicicleta, con resultados prometedores en términos de generar metadatos ricos sobre los objetos, temas y acciones representados en las pinturas.
Creo que la mayor oportunidad que estos ricos metadatos pueden brindar al sector del patrimonio cultural radica en su impacto en los consumidores de cultura, reviviendo y expandiendo el interés por la cultura, haciéndola más digerible, identificable y omnipresente. Esto puede comenzar con la educación escolar y extenderse a áreas como las industrias creativas o el turismo cultural. A un nivel más profundo, la cultura refleja la identidad de las personas y las sociedades a través del tiempo y tener una mejor comprensión de nuestro pasado, sus sesgos y desigualdades, podría ayudarnos a convertirnos en una sociedad más inclusiva y tolerante.
¿Cuál es el mayor desafío?
Creo que técnicamente el aspecto más difícil para la IA en el patrimonio cultural es capturar el significado, los símbolos y el sentido común. Estos son esfuerzos fundamentalmente humanos y constituyen problemas más difíciles que simplemente aprender correlaciones, ya que modelan el razonamiento basado en el conocimiento que rara vez es parte de los datos de entrada.
La línea de trabajo que estamos siguiendo en Saint George on a Bike aborda el interesante problema técnico de dotar a la IA de una visión cultural. El principal desafío es comprender el contexto en el momento en que se creó una imagen, el contexto fuera del cual los símbolos, tradiciones y reglas que refleja pierden significado.
Un estudio de 2018 sugiere que solo el 12% de los investigadores de aprendizaje automático son mujeres. ¿Qué crees que se puede hacer para alentar a más mujeres en el campo?
Mi experiencia es en Sistemas Informáticos en lugar de IA y cuando estaba en la escuela de posgrado, la mayoría de las mujeres en nuestro edificio eran de hecho en IA y los números eran razonablemente altos. Sin embargo, el porcentaje que menciona se refiere al aprendizaje automático, que no es más que un campo en la IA. Es cierto que si nos fijamos en el gran número de documentos, puede parecer que se ha apoderado de todo el campo!
La informática siempre ha estado dominada por los hombres; Creo que los campos donde la mayoría de los trabajadores son hombres plantean problemas no solo para las mujeres, sino para cualquier persona que no sea súper competitiva, (parece) agresiva, asertiva o simplemente lo suficientemente fuerte. Dicho esto, creo que la acción afirmativa debe aplicarse con mucho cuidado. No todos aprenden o trabajan mejor siguiendo los mismos procesos, ni necesariamente consideran lo mismo como una fortaleza o una debilidad. Creo que no solo necesitamos dar más oportunidades a las personas que no se ajustan a los cánones, sino más bien permitirles hacer las cosas de manera diferente y ser evaluados de manera diferente por lo que pueden aportar a la mesa.
En mi experiencia en el mundo académico y la industria, vi repetidamente que la mayoría, no todas, las mujeres están muy motivadas por la forma en que se aplicará su trabajo y tienden a unirse a áreas que tienen alguna conexión con la sociedad o el individuo. En IA, estos pueden ser el reconocimiento (voz, rostro), el lenguaje, los procesos cognitivos, el razonamiento o las aplicaciones para la educación, la salud o la cultura. No tengo una receta sobre cómo atraer a las mujeres al campo, pero creo que la IA está mejor equipada que otras áreas de Ciencias de la Computación para hacerlo. Supongo que esta no es la visión más optimista, dados los números.
¡Gracias a Maria-Cristina por compartir sus experiencias y conocimientos! Puede obtener más información sobre su trabajo en Saint George on a Bike en una entrevista en el sitio web del proyecto y explorar nuestro enfoque en la IA.