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Pablo Talavante: Un Visionario en Inteligencia Artificial y Arte

Pablo Talavante es un reconocido experto en inteligencia artificial y aprendizaje automático, especializado en la vanguardia de la tecnología de IA. Su perfil como científico de datos e ingeniero destaca en áreas como visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, utilizando herramientas avanzadas como Python, TensorFlow y PyTorch. Además, su enfoque innovador hacia la aplicación de la IA en el arte lo posiciona como un visionario en la intersección entre la tecnología y la creatividad.

Fue mentor de Saturdays en el grupo de deep learning

Definición del Arte y el Impacto Innovador de la IA

Pablo Talavante contempla el arte como una forma de expresión creativa que ofrece una visión personal del mundo. En cuanto al papel de la IA en el arte, Talavante la compara con herramientas revolucionarias del pasado como los óleos en pintura o la cámara fotográfica. Aunque estas herramientas fueron en su momento novedosas y transformadoras, ahora son completamente normalizadas. Talavante sugiere que la IA está siguiendo un camino similar, proporcionando nuevas técnicas y procesos artísticos que antes no estaban disponibles. Él espera que, al igual que la fotografía cambió la percepción de lo figurativo, la IA fomente la exploración de nuevas formas de expresión artística.

La Legitimidad y Ética de la IA en la Creación Artística

Talavante aborda la legitimidad de la IA en el arte desde una perspectiva crítica. Reconoce la democratización que las herramientas de IA están trayendo al arte, pero está preocupado por la falta de transparencia y legislación en cuanto a los datos utilizados para entrenar estos modelos. Plantea un dilema ético: ¿es legítimo usar imágenes con derechos de autor para entrenar modelos de IA? Mientras reconoce que los artistas históricamente se han basado en obras anteriores, también plantea la cuestión de los derechos de autor y la originalidad en la era digital. Talavante sugiere que la fase de entrenamiento de un modelo de IA podría ser comparable a la fase de estudio y exploración de un artista, aunque reconoce que la cuestión de los derechos de autor sigue siendo un desafío.

Evaluando el Arte Generado por IA: Un Nuevo Paradigma

En cuanto a la evaluación del arte generado por IA, Talavante opina que no debería ser valorado de manera diferente al arte creado por humanos. Argumenta que, aunque la IA pueda parecer avanzada ahora, con el tiempo se normalizará y se integrará en el proceso creativo como cualquier otra herramienta. Critica el uso del término «arte con IA», señalando que se aplica a menudo de manera indiscriminada. Para Talavante, es crucial la intencionalidad detrás de la obra para poder clasificarla como arte, independientemente de si se ha utilizado IA o no. Resalta la importancia de ir más allá de la generación de imágenes y busca contar historias o transmitir mensajes, como lo hacen artistas que utilizan la IA de manera innovadora, como Mario Klingemann, Robbie Barrat, dadabots y Sofía Crespo.

Mario Klingemann. Appropriate Response, 2020

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La integración de la IA y los hologramas en la educación del futuro

Escrito por Rocío Mateos | Noviembre 2023

A lo largo de la lectura exploraremos la transformación de la educación a través de la integración de inteligencia artificial y hologramas. Este artículo profundiza en cómo estas tecnologías están redefiniendo las metodologías de enseñanza para adaptarse a las necesidades de una generación digital. Aborda los retos y oportunidades presentes en la implementación de estas innovaciones en el aula, destacando la importancia de mantener un equilibrio entre los avances tecnológicos y la interacción humana esencial en el proceso educativo. Además mostramos casos donde la inteligencia artificial se usa junto con los hologramas para mejorar la sociedad. 

Bienvenidos a la Clase del Futuro Adiós a la escuela aburrida Innovación en cada lección Un mundo sin fronteras No más distracción digital

IA y Hologramas al Rescate

¿Alguna vez te has preguntado cómo sería aprender historia con un paseo holográfico por las pirámides de Egipto? o ¿Resolver ecuaciones matemáticas con un profesor IA que nunca pierde la paciencia?.

Bueno, prepárate, porque la educación está a punto de recibir un cambio de imagen al estilo de ciencia ficción.

En esta nueva era educativa, la fusión de la inteligencia artificial (IA) y los hologramas está revolucionando la enseñanza y el aprendizaje. Las aulas, antes dominadas por pizarras y libros, ahora se están transformando en espacios donde la tecnología avanzada es esencial.

Imagina lecciones de historia donde los hologramas dan vida a personajes y eventos, y la IA personaliza la enseñanza para cada estudiante, mejorando la comprensión y la retención.

Un Mundo Sin Fronteras... Literalmente

Programas como el Código Escuela 4.0 en España están integrando habilidades digitales cruciales en el currículo, preparando a los estudiantes para el futuro y fomentando habilidades como el pensamiento crítico. Estas tecnologías también abren puertas para democratizar la educación, permitiendo a estudiantes en áreas remotas acceder a la misma calidad educativa encontrada en zonas más privilegiadas.

No obstante, estos avances traen desafíos como la brecha digital y la reducción de la interacción humana, aspectos que requieren atención cuidadosa. La IA y los hologramas ofrecen una experiencia de aprendizaje más rica y envolvente, pero es crucial garantizar una transición equitativa. Estamos al umbral de una transformación educativa, donde la enseñanza se convierte en una experiencia más eficiente y estimulante. La escuela del futuro promete ser un espacio transformador y emocionante, adaptado a las necesidades de una generación cada vez más digital.

Esta revolución tecnológica en la educación llega en un momento crucial, donde los jóvenes, acostumbrados a una constante estimulación visual y acceso rápido a la información, enfrentan retos en concentración y retención de memoria. La IA y los hologramas, con su capacidad de crear entornos de aprendizaje interactivos y visuales, ofrecen una solución a estos problemas. Estas herramientas no solo hacen las lecciones más atractivas, sino que también están diseñadas para adaptarse a las preferencias y estilos de aprendizaje de la generación digital, mejorando la concentración y la comprensión del material.

De ciencia ficción a la Realidad

Aunque aún no se han materializado los hologramas impulsados por inteligencia artificial, su incorporación en nuestro entorno está al alcance. Para el año 2024, se planea implementar un proyecto del Ministerio del Interior y la Guardia Civil, el cual incluye el lanzamiento de guardias civiles virtuales. Estos agentes digitales avanzados, creados con inteligencia artificial, tienen el propósito de compensar la falta de personal en áreas rurales y ofrecer soluciones efectivas en lugares con limitada presencia de la Guardia Civil. Con un presupuesto de 500.000 euros, se proyecta establecer 10 de estos agentes virtuales que no solo interactuarán y brindarán información clave a la ciudadanía, sino también analizarán grandes volúmenes de datos y anticiparán tendencias para reforzar la seguridad. Estos agentes virtuales tendrán la capacidad de reconocer y adaptarse a la voz, idioma y emociones de los usuarios, enriqueciendo la interacción con la población.

El Futuro es Ahora

Aunque este ejemplo de la unión de la inteligencia artificial con hologramas no pertenezca al ámbito de la educación, representa un gran paso hacia la integración de estas tecnologías en nuestra vida cotidiana. Demuestra cómo la IA puede ser aplicada para mejorar servicios esenciales y resolver problemas complejos. Este avance sienta un precedente para futuras aplicaciones en otros sectores, como la educación, donde la IA tiene el potencial de personalizar el aprendizaje, facilitar el acceso a recursos educativos y mejorar la interacción entre estudiantes y maestros. Es un claro indicio de cómo la IA puede transformar diversos aspectos de la sociedad, ofreciendo soluciones innovadoras y eficientes para desafíos tanto actuales como futuros.

Mientras nos adentramos en una era de educación transformada por la tecnología, es esencial abordar tanto las oportunidades como los desafíos. La clave será encontrar un equilibrio entre la utilización de estas tecnologías avanzadas y el mantenimiento de la interacción humana vital en la educación. La escuela del futuro, equipada con herramientas como la IA y los hologramas, promete ser un espacio donde el aprendizaje es no solo eficiente y accesible, sino también emocionante y profundamente enriquecedor, preparando a los estudiantes para un mundo en constante cambio.

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Inteligencia Artificial y la Creación de Contenidos

La inteligencia artificial (IA) está transformando la creación de contenidos en redes sociales, ofreciendo ventajas en eficiencia y personalización, pero también planteando desafíos como la desinformación y los filtros burbuja. Los creadores de contenido y gestores de redes sociales deben abordar estos problemas de manera proactiva y colaborativa para maximizar el potencial de la IA en este ámbito.

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La inteligencia artificial entra en guerra

Introducción

La inteligencia artificial entra en guerra. Este es el titular que se nos viene a la cabeza al ver las novedades que nos llegan de la guerra entre Rusia y Ucrania. Son innumerables los campos en los que la inteligencia artificial empieza a ser esencial, y el ámbito militar no iba a ser menos. Ya en 2017 el presidente ruso, Vladimir Putin afirmaba: «Quién sea líder de la inteligencia artificial, dominará el mundo». Y no se equivocaba, países como EEUU, Rusia, China o Inglaterra están llevando a cabo grandes esfuerzos para reforzarse en este campo ya que realmente puede ser decisivo en el futuro. Tendremos campañas de desinformación en redes sociales, creación de bots, análisis de datos, identificación de objetos y personas… La guerra del futuro ya está aquí.

La guerra del futuro

En Ucrania estamos viendo cómo se están poniendo a prueba actividades que serán claves en la guerra del futuro. EEUU está utilizando esta guerra como un campo de prueba. Estas herramientas hoy en día están procesando innumerables datos del ejército ruso. Esto servirá para poder predecir futuros pasos en la estrategia de Rusia. Según Maynard Holiday, director de investigación de defensa e ingeniería para la modernización del Departamento de Defensa de los Estados Unidos, las herramientas desarrolladas por el país norteamericano serán capaces en el futuro de cambiar el transcurso de cualquier conflicto bélico. Conflictos en los que las decisiones tomadas por humanos pasarán a un segundo plano, para dejar paso a softwares cuyas decisiones, a priori, serán más eficientes.

Proyecto de avión estadounidense del futuro

Aplicaciones

Es bien sabido que la inteligencia artificial puede tomar decisiones mucho más eficientes y rápidas que los humanos, es por ello que se han empezado a utilizar distintas herramientas:

OSINT, el gran hermano

Lo llamaremos el gran hermano porque es el ojo que todo lo ve. OSINT, acrónimo de Open Source Intelligence, es una herramienta que tiene como misión hacer uso de fuentes de carácter público para poder buscar y recopilar toda la información. Esto, en un contexto de guerra se traduce en analizar todas aquellas fuentes de información que conocemos para generar estrategias de ataque, infiltración, defensa… Las fuentes de información son: medios de comunicación, redes sociales tales como twitter, facebook, instagram…

Clearview AI, el reconocedor facial

Ucrania ha empezado a utilizar este reconocedor facial con el objetivo de facilitar la tarea de identificar a enemigos rusos. La empresa americana, clearview, dispone de millones de imágenes obtenidas de VKontakte, la red social ruso similar a Facebook. Se dice que todas estas imágenes están siendo utilizadas por el ejército ucraniano para detectar enemigos.

¿En qué podría fallar?

Estaremos de acuerdo en que utilizar inteligencia artificial en un ámbito como la guerra, en el que cada decisión cuenta, de primeras debería parecer un gran avance. Pero también es verdad que sus algoritmos podrían ser increíblemente fáciles de engañar para que vean cosas que no existen y viceversa. Entonces, cualquier persona que aprendiese a confundir los sistemas de sus rivales obtendría una gran ventaja respecto a los demás. Un ejemplo claro de uno de los talones de Aquiles que podría tener la IA lo tenemos en un experimento realizado por investigadores del MIT. En este experimento conseguían que la IA de Google confundiese una tortuga con un rifle. Consiguieron esto gracias a la modificación del objeto en versión 3D, y aunque a simple vista (humana) es fácilmente reconocible, la IA daba con un 90% de fiabilidad que no se trataba de una tortuga sino de un rifle.

Aquí es donde encontramos un talón de Aquiles claro, los investigadores del MIT desarrollaron un algoritmo capaz de engañar de manera fiable a un modelo de aprendizaje automático. Es decir, se podría engañar a los enemigos camuflando los tanques, aviones, militares etc.… para que no fuesen reconocidos por sus sistemas.

Ética

El gobierno de los EEUU contaba con un proyecto cuyo objetivo era automatizar la identificación de objetos aéreos en imágenes. Para dicho proyecto estaba contratada la empresa americana «Google». La compañía abandonó el proyecto a causa de las protestas de sus trabajadores. Después de estas protestas internas en la multinacional, crearon un nuevo código ético para el uso de la IA. En él nos dicen que no usarán sus algoritmos para desarrollar armas, u otras tecnologías cuyo objetivo principal o implementación sea causar o facilitar directamente lesiones a la gente. Es por ello que se abre un debate, ¿debemos utilizar la inteligencia artificial para producir daño?, ¿realmente queremos que la inteligencia artificial entre en guerra?

Bibliografía

Altim (Abril 2022) https://www.altim.es/blog-noticias-tic/la-inteligencia-artificial-un-arma-mas-en-la-guerra-de-ucrania/

MIT (Octubre 2019) https://www.technologyreview.es/s/11563/la-paradoja-de-la-ia-militar-un-arma-peligrosa-que-nadie-debe-obviar

MIT (Junio 2018) https://www.technologyreview.es/s/10297/los-siete-principios-de-google-para-evitar-criticas-sus-proyectos-militares

Antena 3 (Noviembre 2017) https://www.antena3.com/noticias/tecnologia/google-confunde-tortuga-rifle_2017110559fee7490cf2ebaa1659924d.html

El Confidencial (Abril 2022) https://www.elconfidencial.com/tecnologia/novaceno/2022-04-25/pentagono-rusia-ucrania-inteligencia-artificial_3413944/

Nationalinterest (Marzo 2022) https://nationalinterest.org/blog/techland-when-great-power-competition-meets-digital-world/artificial-intelligence-and-future

Written by

Alejandro Ferrer

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viticultura

La inteligencia artificial y la viticultura

Introducción

La inteligencia artificial tarde o temprano creará ventajas para la viticultura. Esta ha llegado a los viñedos con el fin de poder garantizar la optimización de la producción de estos, así como la mejora en la calidad del vino que se produce. España tiene la mayor superficie de vitivinícola del mundo, con casi un millón de hectáreas, tal como nos afirma el Observatorio Español del Mercado del Vino (OEMV).

Ventajas

Con la utilización de la inteligencia artificial, se trata de ayudar al productor a conseguir múltiples ventajas. Por una parte, la decisión de seleccionar el momento óptimo de cosecha, identificar los parámetros nutricionales de las plantas o predecir las áreas dónde tendrán la producción adecuada para crear diferentes tipos de vinos.

En segundo lugar, con la implementación de nuevas estrategias tecnológicas, se tratará de reducir los costes generales incluso mejorando la calidad del vino producido. A partir de estos nuevos parámetros, seremos conocedores de los lugares de estrés hídrico, mediremos los nutrientes de la tierra o alertaremos de posibles enfermedades que puedan padecer las vides.

Figura 1. Fuente: PixaBay

Por otro lado, también mejoraremos el riego en los viñedos así como la disminución de sulfitos en bodega. Para conseguirlo, las técnicas utilizadas incorporarán algoritmos híbridos de inteligencia artificial y DeepReinforcementLearning capaces de homogeneizar los procesos y transferir la información a un sistema, para así garantizar la calidad y salubridad del vino que llega al consumidor.

Proyectos

Actualmente, conocemos múltiples proyectos que se han llevado a cabo o que todavía están siendo probados. De entre estos, cabe destacar:

-Proyecto AI4EU bajo el paraguas Horizon 2020 de la Comisión Europea.

INTELWINES, proyecto de I+D individual.

A partir de drones o satélites se captan diversas imágenes, donde posteriormente estas son incorporadas en una base de datos y procesadas a través de los algoritmos, pudiendo así mejorar la producción y medir la calidad de la uva.

El cambio climático, también es uno de los otros factores a tener en cuenta a la hora de rediseñar posibles soluciones y adaptar los cultivos a la nueva era que estamos viviendo. Readaptar los procesos con los recursos que nos ofrezca la inteligencia artificial nos permitirá planificar a largo plazo y poder actuar de la manera más correcta, reduciendo así la huella medioambiental.

Conclusión

En resumen, todavía muchos proyectos están en desarrollo y a la espera de ver sus resultados a fin de obtener una mejoría en este sector y poder ofrecer la mejor calidad de vino a los consumidores, consiguiendo así pues, la optimización de recursos revirtiendo tanto en la sostenibilidad medioambiental como en la calidad de la uva.

Figura 2. Fuente: PixaBay

Bibliografía

Written By

Eva Arnall

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glaucoma

Uso de inteligencia artificial de soporte de diagnóstico presuntivo del glaucoma humano

El glaucoma es una enfermedad que afecta al nervio óptico. Si este no se trata de manera precoz puede provocar ceguera. Según afirma la OMS, cada año, el glaucoma es la causa que millones de personas pierdan la vista. En el mundo, 2,2 billones de personas padecen discapacidad visual y de estas, un total de 1 billones hubieran podido controlar esta enfermedad a partir de un diagnóstico previo.

El uso de la inteligencia artificial en este campo, nos podría ayudar enormemente a diagnosticar a los pacientes de manera preventiva. Para su uso, a través de imágenes de fondo de ojo tomadas a partir de bases de datos públicos, todas ellas catalogadas por especialistas en el campo de la medicina y tomadas por un tomógrafo de coherencia óptica.

¿Cómo se llevaría a cabo el procesamiento de imágenes y software?

Una vez adquirimos las distintas imágenes de fondo de ojo, estas serán destinadas para el entrenamiento del desarrollo de la red neuronal. La totalidad de éstas, teniendo en cuenta que previamente han sido debidamente analizadas por especialistas y obtenidas de varios centros médicos, se clasifican en:

-Sospecha de enfermedad de glaucoma
-Paciente sano
-Suma total de todas estas

(Descartando previamente por otro lado todas aquellas que habían salido defectuosas)

Jupyter Notebook

En el caso del estudio llevado a cabo en la Universidad Politécnica Salesiana, se utilizó Python con el interpretador de Jupyter Notebook que al ser una extensión de Python no necesitaba de otras descargas de programas adicionales en el PC y tampoco de ningún tipo de licencia. Por tanto, una vez conseguido este procedimiento, las imágenes proporcionadas por parte de diversos centros de medicina que conformaron la base de datos fueron separadas en distintas carpetas siendo estas mismas separadas de nuevo en otras dos: una con la clasificación de los pacientes sanos y otros con sospecha de glaucoma.

Las imágenes, extraídas a partir de un tomógrafo de coherencia óptica, fueron debidamente recortadas hasta conseguir aislar el disco óptico ya que esta es la región de interés para el diagnóstico. Para ello se creó un algoritmo con dos objetivos muy marcados: primeramente, que la imagen fuera normalizada a dimensiones parecidas a las de un cuadrado y segundo, que estas también tuvieran centradas la ubicación de región de interés.

Algoritmo utilizado para recortar las imágenes.

Posteriormente, a fin de poder procesar estas imágenes correctamente se trató que todas fueran del mismo tamaño para agilizar el proceso. Seguidamente, fueron clasificadas en dos carpetas distintas (sospecha y sano) para entrenar correctamente a la red convolucional y reservando por otra parte las que serían usadas para la prueba de la matriz de confusión.

Búsqueda de soluciones óptimas

En conclusión, esta propuesta de detección de glaucoma es una de las múltiples que podemos encontrar a día de hoy para el diagnóstico de ésta enfermedad. Desgraciadamente, no tiene una solución óptima, pero sabemos que si la diagnosticamos en una etapa temprana podemos tratarla para paliar algunos de los síntomas. Por otra parte también sabemos que la red neuronal depende de la base de datos que dispongamos. Por tanto, la precisión de los resultados conseguidos dependerá del tamaño del batch, dimensiones de las imágenes, cantidad de capas convulsionales… entre otros siendo necesario el entrenamiento de nuestro modelo.

Si quieres formar parte de la búsqueda de soluciones óptimas, no dudes en comenzar o continuar tu formación en Inteligencia Artificial con nosotros. Consulta los cursos de Saturdays.AI y elige el que más te guste en nuestra web.

Bibliografía

1.-Buri Abad, Edison Arturo. Procesamiento de imágenes digitales del fondo de ojo con el uso de inteligencia artificial para brindar una herramienta de soporte de diagnóstico presuntivo del glaucoma humano. Feb-2022.

2.-Mayo Clinic. Glaucoma. Consultar en: https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/glaucoma/symptoms-causes/syc 20372839#:~:text=El%20glaucoma%20es%20un%20grupo,personas%20mayores%20de%2060%20a%C3%B1os.

Written by

Eva Arnall

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