Durante la segunda jornada del AI & Big Data Congress, se ha hecho hincapié de las capacidades que la computación cuántica aportará a los sistemas de inteligencia artificial, siendo esta una de las tendencias tecnológicas más prometedoras de los próximos años debido a que permitirá un incremento exponencial de la velocidad de procesamiento de los datos.
“En estos días de congreso y especialmente hoy, hemos visto ejemplos de IA analítica e IA generativa aplicada a muchos ámbitos, desde aplicaciones educacionales, observación de la Tierra, cultura, generación de contenidos audiovisuales y mucho más, dónde el impacto es real y aumenta considerablemente la productividad de las empresas que la utilizan”, ha subrayado el gerente del Centre of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence (CIDAI), Marco Orellana, en el décimo aniversario del congreso, donde se han presentado también los primeros pasos de la integración de la computación cuántica con la inteligencia artificial.
Durante la segunda jornada del congreso sobre inteligencia artificial y Big Data en el sector empresarial, organizado por el CIDAI y coordinado por el centro tecnológico Eurecat en el marco de la estrategia Catalonia.AI del Govern, empresas tecnológicas han presentado el software que desarrollan para trabajar con esta tecnología innovadora con un gran potencial de crecimiento para incrementar la eficiencia de la inteligencia artificial y crear nuevas oportunidades de negocio.
Es el caso de la empresa GMV, que aplica la IA cuántica en el campo de la observación de la Tierra para identificar plantas fotovoltaicas en imágenes de satélite o para la predicción a corto plazo de la velocidad y de la dirección del viento en zonas de interés. Por su parte, la empresa Multiverse Computing ha dado a conocer el uso de sus productos en sectores como el financiero, la energía, la defensa o la manufactura con soluciones implementadas en el marco de referencia matemático conocido como Tensor Networks, y la empresa Qilimanjaro Quantum Tech ha explicado también cómo la IA ayuda a optimizar la computación cuántica.
Tecnologías de inteligencia artificial para dar apoyo a la toma de decisiones de las empresas
Por otra parte, voces expertas en tecnología en el ámbito de los datos y de la inteligencia artificial han abordado las oportunidades y retos de la inteligencia artificial generativa, los modelos multimodales y las soluciones para hacer más explicables los modelos de IA “caja negra”, es decir, para facilitar la comprensión de los resultados obtenidos.
Entre estas tendencias, se han mostrado las oportunidades de la inteligencia artificial accionable y los Sistemas Multiagente, que habilitan la toma de decisiones y la ejecución de tareas de forma autónoma, ya que, como explica el director de la Unidad de Inteligencia Artificial Aplicada de Eurecat, Xavier Domingo, su finalidad es “encontrar la secuencia de acciones óptima a llevar a cabo para un objetivo común, premiando las buenas decisiones, y penalizando a las que no lo son”.
El congreso ha presentado la aplicación de estas y otras tecnologías en distintos ámbitos, como es un proyecto para mejorar la operación de las redes de agua potable desarrollado por el centro tecnológico del agua CETAQUA; una iniciativa del Centro de Telecomunicaciones y Tecnologías de la Información (CTTI) de la Generalitat, para automatizar tareas de registro mediante formularios que aplican al sector vitivinícola con un asistente de voz, y una solución del Centro de Estudios Avanzados de Blanes (CEAB-CSIC), para la implementación de un sistema de vigilancia y control de mosquitos.
Además, se han presentado varios casos en los que la inteligencia artificial apoya la toma de decisiones en las empresas e instituciones, maximizando el valor de los datos de que disponen.
En el ámbito cultural, la integración de la inteligencia artificial y el reconocimiento facial ha permitido catalogar más de 47.000 fotografías del archivo del Teatre Lliure y, también, ayudar al sector editorial a identificar nuevos bestsellers para su publicación y a los autores a mejorar sus obras. En el sector de la educación, se ha mostrado cómo la aplicación de la inteligencia artificial generativa puede apoyarse en tareas de creación de contenido multimedia; en el ámbito financiero, cómo puede ayudar en la detección de fraude en transacciones digitales, y, en la industria, cómo puede contribuir a impulsar la promoción de la seguridad en el trabajo y la logística.
Por otra parte, se han presentado herramientas como DocSynth, del Computer Vision Center de la Universitat Autònoma de Barcelona para la generación de documentos de alta calidad, y la aplicación desarrollada por Eurecat que incorpora técnicas innovadoras avanzadas como modelos dinámicos de arquitecturas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para desarrollar asistentes a partir de bases documentales propias.
