7 IA

Hazte a un lado, ChatGPT: estas tecnologías e innovaciones impulsadas por inteligencia artificial que se están desarrollando e implementando en UC San Diego podrían conducir a los próximos desarrollos en la "revolución de la IA". Desde ayudarnos a gestionar enfermedades crónicas hasta decidir qué películas mirar, los avances en IA pueden ayudar a informar la toma de decisiones, acelerar los descubrimientos científicos e incluso salvar vidas. Las siguientes son sólo siete de las muchas herramientas y tecnologías que se están desarrollando en el campus con el potencial de pasar del espacio de investigación al mundo real:

Un robot con inteligencia artificial que se está desarrollando en el Laboratorio de Robótica Sanitaria de UC San Diego podría algún día mejorar el acceso a la atención y aumentar la independencia de las personas que viven con demencia o deterioro cognitivo leve. El Robot de Asistencia Cognitiva para la Motivación y la Neurorrehabilitación, o CARMEN, es un robot social diseñado para enseñar estrategias relacionadas con la memoria, la atención, la organización, la resolución de problemas y la planificación. Utilizando algoritmos de IA personalizados, CARMEN puede aprender sobre el usuario y adaptar sus interacciones en función de las habilidades y objetivos del individuo. Estas interacciones podrían incluir enseñar a las personas a formar hábitos que fomenten la memoria, como colocar cosas en lugares familiares de su casa, o ayudarlas a establecer y alcanzar sus objetivos cognitivos, como recordar nombres en una reunión social.

Este proyecto está encabezado por la directora del laboratorio, la robótica Laurel Riek, profesora de informática e ingeniería con un nombramiento conjunto en el Departamento de Medicina de Emergencia. Riek ha trabajado en la intersección de la IA y la robótica durante décadas y dice que los robots como CARMEN ofrecen potencial para avances interesantes en este campo. Ya se están utilizando prototipos de CARMEN para proporcionar intervenciones cognitivas a personas afiliadas a los Centros Familiares de Alzheimer George G. Glenner en San Diego y, más recientemente, en los hogares de las personas como parte de la investigación del equipo.

Desde relojes inteligentes y rastreadores de actividad física hasta monitores de presión arterial, parches y biosensores, los dispositivos médicos portátiles han ganado popularidad en los últimos años y ofrecen tanto a los usuarios como a los médicos la posibilidad de acceder a sus propios datos personales de salud en tiempo real. Pero ¿qué pasaría si hubiera una manera de combinar esos datos para generar recomendaciones precisas e individualizadas que pudieran ayudar a las personas a controlar enfermedades crónicas como la hipertensión y la diabetes? Ingrese a CIPRA.ai, una nueva aplicación móvil que hace precisamente eso y está basada en tecnología desarrollada en UC San Diego.

CIPRA.ai se basa en la idea de que el tratamiento de enfermedades crónicas no es una solución única para todos. La plataforma de inteligencia artificial recopila los datos multidimensionales disponibles en los dispositivos portátiles y las aplicaciones de salud de una persona y los introduce en algoritmos de aprendizaje automático que pueden aprender sobre el usuario e identificar la causa principal de su condición. Luego, la aplicación puede recomendar una o dos intervenciones específicas cada día que se adapten específicamente al usuario y que serán más efectivas para él personalmente para revertir la enfermedad.

"Esto pasó de ser simplemente una tecnología que estábamos desarrollando en un laboratorio de investigación a un producto real", dijo Sujit Dey, profesor del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática y director del Centro de Comunicaciones Inalámbricas de UC San Diego. Diseñado para implementarse en asociación con sistemas de salud, lo que permite a los proveedores médicos acceder a las recomendaciones de sus pacientes y realizar un seguimiento del progreso, CIPRA.ai pronto estará disponible para pacientes hipertensos en UC San Diego Health. El equipo está trabajando para ampliar la herramienta a una plataforma de enfermedades multicrónicas que brindará recomendaciones personalizadas para el manejo de la diabetes, afecciones de salud mental y más.

En UC San Diego, para vislumbrar el futuro, sólo hay que mirar a su alrededor. Aquí, la investigación realizada en el Laboratorio de Vehículos Autónomos se extiende más allá de las paredes de un edificio y hacia las carreteras y senderos que se extienden a lo largo del campus de 1,200 acres de la universidad. Los carritos de golf autónomos que realizan entregas de correo se han convertido en algo común en el campus desde que hicieron su debut en 2019, y Henrik Christensen, quien dirige el equipo de investigación del laboratorio y dirige el Instituto de Robótica Contextual de UC San Diego, dice que este proyecto apenas roza la superficie de cómo la inteligencia artificial podría transformar la logística de entrega y microtránsito en los campus, las ciudades y más allá.

Utilizando los mismos algoritmos de IA subyacentes que han desarrollado para los vehículos de reparto de correo, que están programados para obedecer las leyes de tránsito en el camino hacia su destino previsto y para detectar automóviles, bicicletas o peatones en el camino, el equipo de Christensen pretende iniciar el despliegue. de su próximo proyecto este otoño. Esta vez, se trata de scooters de tres ruedas programados para conducirse solos a lugares de alta demanda en el campus a determinadas horas del día. Por la mañana, por ejemplo, se pueden encontrar varios scooters en la estación central de tranvía del campus, listos para que los viajeros los recojan y los lleven a clase. Una vez que el usuario llega a su destino, el scooter regresará solo a donde sea necesario.

Según Christensen, distinguido profesor de informática en la Escuela de Ingeniería Jacobs, el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial que permitan a los vehículos autónomos navegar de forma segura por rutas con mucho peatón como las que se encuentran en los campus universitarios presenta un interesante desafío de investigación. La tecnología de conducción autónoma que ya se comercializa puede manejar hábilmente los viajes por carretera, pero los entornos urbanos densos siguen siendo un desafío importante.

"Estamos tratando de trabajar en problemas que las actuales empresas de vehículos autónomos aún no han resuelto", dijo Christensen.

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Un equipo de científicos atmosféricos e informáticos del Centro para el clima occidental y los extremos acuáticos (CW3E) del Instituto de Oceanografía Scripps ha creado una herramienta habilitada por inteligencia artificial para mejorar la predicción del transporte integrado de vapor de agua, o IVT, la variable clave para determinar la presencia e intensidad de los ríos atmosféricos, y ya está teniendo un impacto significativo en la toma de decisiones de los administradores del agua en todo el estado de California.

Dirigido por el subdirector de CW3E, Luca Delle Monache, el equipo ha desarrollado algoritmos de aprendizaje automático que pueden examinar cantidades masivas de datos meteorológicos en lo que llaman un "marco de posprocesamiento". Este método les permite mejorar las predicciones que hacen hoy basándose en errores que los modelos de pronóstico han cometido en el pasado. A través del programa Forecast Informed Reservoir Operations (FIRO) del centro, se han desarrollado estas predicciones altamente precisas impulsadas por el aprendizaje automático para determinar cuánta agua debe liberarse de los embalses y cuándo, lo que no solo optimiza el suministro de agua del estado sino que también reduce el riesgo. de inundaciones. Con una mejor predicción de las precipitaciones y el flujo de entrada al embalse, los investigadores de CW3E han descubierto que los gestores del agua pueden ahorrar aproximadamente un 25 % más de agua cada año.

"La aplicación del aprendizaje automático al modelo dinámico basado en la física cambia las reglas del juego", dijo Delle Monache. "Es un momento emocionante, en el que realmente estamos realizando mejoras y contribuciones significativas".

“Recomendado para ti”: lo vemos cada vez que iniciamos sesión en Netflix, Hulu, Disney+ o cualquier otra aplicación de streaming popular. Armadas con datos sobre qué tipos de contenido ves y cuánto tiempo permaneces sintonizado, estas empresas emplean algoritmos personalizados de aprendizaje automático para determinar tus preferencias. Pero ¿y si estos sistemas de recomendación pudieran ir un paso más allá? ¿Qué pasaría si pudieras hablar con ellos sobre lo que te gusta y lo que no te gusta, y ellos pudieran responderte o ajustar sus recomendaciones en consecuencia?

En su laboratorio de la Escuela de Ingeniería Jacobs, el profesor de informática Julian McAuley, especializado en sistemas de recomendación, se encuentra en las primeras etapas para hacer realidad esta idea. Con financiación de Netflix, él y su equipo están construyendo sistemas de demostración para explorar la posibilidad de cómo podría verse esta tecnología y cómo podrían responder los usuarios. Junto con la rápida aceleración de las herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT durante el año pasado, McAuley ha observado un aumento exponencial en el interés en torno a los sistemas de recomendación conversacionales. Este trabajo implica fusionar grandes modelos de lenguaje, el subconjunto de IA que subyace a ChatGPT, con sistemas de recomendación tradicionales que se centran en generar sugerencias en áreas muy específicas. Para entrenar el modelo, McAuley y su equipo están recopilando conjuntos de datos de reseñas de películas, conversaciones sobre películas de Reddit y más.

"Esta idea ha pasado de parecer algo imposible a parecer algo que está casi al alcance de la mano", dijo McAuley, quien dice que esta tecnología podría tener aplicaciones potenciales que se extienden mucho más allá de las películas, para incluir el comercio electrónico, la moda, el fitness y más. "Todo el mundo quiere participar en la construcción e implementación de estas cosas".

Imagine que acaba de sobrevivir a un accidente automovilístico en una ubicación remota a la que es difícil acceder para los socorristas. Tienes un corte profundo en el brazo por un trozo de vidrio roto y estás sangrando profusamente. La situación es terrible, hasta que un dron que vuela por encima deja caer al suelo un robot quirúrgico autónomo, entrenado para realizar reparaciones de vasos sanguíneos para el control de hemorragias. Parece una escena sacada directamente de una película de ciencia ficción y, aunque no es algo que vayamos a ver en el corto plazo, los ingenieros de UC San Diego ya están sentando las bases.

Michael Yip, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática, y su equipo de ingenieros y colaboradores clínicos están construyendo robots quirúrgicos con componentes de inteligencia artificial que pueden reconocer sangre, controlar hemorragias, aplicar suturas, realizar de forma autónoma ciertos procedimientos quirúrgicos y más. Recientemente, en asociación con la Facultad de Medicina de UC San Diego, un robot quirúrgico humanoide de 25 libras que Yip desarrolló conjuntamente con el Centro de Investigación de Tecnología Avanzada y Telemedicina del Ejército de EE. UU. y SRI International ya ha ayudado a realizar reparaciones de vasos junto con cirujanos humanos. Es un trabajo extremadamente complejo desarrollar algoritmos de IA que puedan reconocer diferencias individuales entre pacientes y diferencias en anatomía, pero Yip lo encuentra personalmente gratificante y dice que estos avances algún día podrían salvar vidas.

"La robótica y la automatización no son sólo un futuro potencial: son el futuro de la medicina", afirmó Yip. "Las estadísticas dicen que no tenemos suficientes médicos y cirujanos para atender a la creciente población de pacientes, por lo que es necesario hacer algo para abordar la cantidad de atención que la gente necesita".

La tecnología de reconocimiento facial está a nuestro alrededor. Desde los teléfonos inteligentes que tenemos en nuestras manos hasta las cámaras de seguridad en aeropuertos y tiendas minoristas, la IA (en forma de algoritmos de aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales) puede aprender cómo lucemos e identificarnos más tarde. Estas redes neuronales artificiales están conectadas mediante pesos variables, modelados a partir de las sinapsis entre neuronas del cerebro humano. Pero las sinapsis en el cerebro son increíblemente complejas y no comprendemos completamente su funcionamiento interno: esa es una de las razones por las que las tecnologías típicas de IA, como el reconocimiento facial, se han construido tradicionalmente utilizando “sinapsis” o pesos simples, en lugar de complejos inspirados en el cerebro. unos.

Pero, ¿qué pasaría si se construyera una red neuronal artificial para la detección de familiaridad facial para replicar estas sinapsis similares al cerebro? ¿Este sistema sería aún mejor para recordar caras? Marcus Benna, profesor asistente de neurobiología en UC San Diego, y sus colegas decidieron averiguarlo, así que construyeron uno. En un estudio publicado el año pasado, el equipo descubrió que su sistema de memoria de sinapsis podía reconocer una mayor cantidad de caras, y cuando agregaron aún más sinapsis, el número aumentó más rápidamente que en el caso de las sinapsis simples.

Benna, que ha estudiado ampliamente la complejidad sináptica, dice que su objetivo principal como neurocientífico computacional es comprender mejor cómo funciona el cerebro y cómo puede superar sus limitaciones, no crear aplicaciones de aprendizaje automático. Pero a medida que los campos de la IA y la neurociencia convergen cada vez más, sus respectivos avances están demostrando ser mutuamente beneficiosos.

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