El evento tuvo como objetivo fortalecer e intercambiar conocimiento sobre inteligencia artificial, además de generar lazos entre investigadores/as latinoamericanos.
Durante la semana del 6 al 10 de marzo, la académica e investigadora del Departamento de Ingeniería Informática de la Facultad de Ingeniería, Dra. Violeta Chang, participó en KHIPU 2023, un importante encuentro sobre Inteligencia Artificial.
En la instancia se reunieron investigadores e investigadoras de diversas universidades de América Latina y pudieron observar, colaborativamente, las posibilidades que ofrece el Deep learning en la región.
En particular, la Dra. Chang, presentó “Few and very large images in digital pathology", donde abordó los resultados de sus estudios en el área de patología digital, aplicados específicamente en biopsias HER 2 de cáncer de mama.
En su exposición, la investigadora destacó los importantes avances que ha tenido la IA en diversos campos, al tiempo que comentó que este último enfrenta desafíos como la obtención de datos de entrenamiento y evaluación, -debido a que deben ser aprobados por un comité de ética y con consentimiento informado de las y los pacientes-, se debe asegurar un dataset balanceado y la digitalización de las muestras y también se debe velar por el aseguramiento de etiquetamiento experto de los datos, lo cual requiere recursos y paciencia por parte de las y los especialistas. Por último, la Dra. Chang explicó que “las pocas imágenes que hoy se tienen son de gran tamaño, lo que conlleva aplicar enfoques de aprendizaje débilmente supervisado para dividir la imagen en parches más pequeños y manejables”.
En dicho panel, además, se presentaron alternativas de solución para cada desafío mencionado, que son abordadas por estudiantes de pre y postgrado del Departamento de Ingeniería Informática, junto con otras de colaboradores de universidades nacionales y extranjeras.
Según comentó la académica, la principal conclusión de este espacio tuvo que ver con la necesidad de generar y compartir conjuntos de datos de imágenes en repositorios libres y públicos, debido a que, en el caso de las imágenes médicas, se trabaja con información sensible, cuyos datasets cuentan con pocos datos y son de carácter restringido. “En situaciones como esta última, hacen mucha falta iniciativas como repositorios compartidos ya sea por disciplina y/o universidad, garantizando un uso responsable y confianza en la fuente de las datos e imágenes”.
Finalmente, la Dra. Chang se detuvo en las potencialidades de la Inteligencia Artificial para la ingeniería, por sus múltiples y valiosas aplicaciones. “Desde mi punto de vista, el principal desafío y oportunidad, a la vez, de IA para la ingeniería y transversal a nivel mundial, consiste en investigar y desarrollar aplicaciones de IA con impacto social directo, con adhesión a principios éticos, en las que investigadoras/es en IA midamos los efectos positivos y negativos de los resultados en diferentes ámbitos, y con gran estándar de integridad para asegurar la diversidad en los datos utilizados y así entrenar modelos de IA que se pondrán a disposición de millones de personas”.
Por: Catalina Águila V.
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