Un profesor de la ETSI de Telecomunicación de la UVa, entre los elegidos para formar a estudiantes e investigadores en técnicas de Inteligencia Artificial

Según explica el propio Mario Martínez, las Redes Neuronales Artificiales son modelos computacionales con inspiración biológica en los que, al igual que ocurre dentro del cerebro, la información se transmite y se procesa con la colaboración de un elevado número de unidades de procesamiento relativamente simples: las neuronas.
Las investigaciones en estos sistemas se remontan a varias décadas. Ciertas mejoras en el diseño, posibilitadas además por el avance de la tecnología, han permitido que en los últimos 5 años sea posible utilizar redes neuronales para resolver con una precisión inédita un creciente número de aplicaciones: asistentes de voz virtuales, herramientas para ayudar en el diagnóstico médico, vehículos con conducción autónoma, o sistemas de inteligencia artificial capaces de ganar a un humano en juegos como el Go.
Empresas como Google y Facebook utilizan estas redes neuronales, denominadas Redes de Aprendizaje Profundo (Deep Neural Networks), y promueven su utilización entre los investigadores y desarrolladores.
Estas redes son capaces de aprender a partir de ejemplos, igual que los humanos. La resolución de aplicaciones desde esta perspectiva difiere mucho al enfoque tradicional de programación, consistente en escribir un conjunto de reglas utilizando un lenguaje informático.
Para que las redes extraigan conocimiento se utilizan muchos datos de entrada y hardware específico: GPUs, procesadores concebidos para realizar muchos cálculos simultáneamente y capaces de reducir enormemente el tiempo necesario para que estos sistemas aprendan. Las GPUs se inventaron a comienzos de este siglo XXI y gracias a su poder computacional han permitido avanzar en muchos campos de investigación. La utilización de GPUs en inteligencia artificial es uno de los factores clave que ha permitido avanzar enormemente en el diseño y utilización de las redes neuronales.

El primer curso del DLI sobre Inteligencia Artificial tendrá lugar este jueves 17 de enero, en la ETSI de Telecomunicación de la Universidad de Valladolid, y lleva el título de “Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision”. Este curso ha tenido una gran aceptación, se han cubierto las 40 plazas y está orientado a personal universitario que no tenga conocimientos sobre el tema, pero con interés en tener un primer contacto y valorar si pueden utilizar estas técnicas para su investigación o decidir si quieren formarse con mayor profundidad.
“Una gran ventaja del curso es que solamente es necesario tener un ordenador portátil con acceso a Internet. Los asistentes utilizan de forma remota toda la infraestructura de cálculo necesaria, incluyendo una GPU de última generación por participante, de forma completamente gratuita”, señala Maruo Martínez, quien anuncia que se espera “una demanda muy alta de perfiles con estos conocimientos en los próximos años”.
El profesor Mario Martínez Zarzuela tiene una amplia trayectoria investigando e impartiendo docencia sobre estas tecnologías. Su tesis doctoral, defendida en el año 2009 y con el título “Arquitecturas Neuronales para la Segmentación Perceptual y el Reconocimiento de Imágenes de Textura y Color sobre Unidades de Procesamiento Gráfico de Altas Prestaciones (GPUs)“ constituye uno de los primeros trabajos realizados en las líneas de investigación en este artículo mencionadas.