Javier Del Ser (Tecnalia): “Enpresek Adimen Artifizialeko ereduetan konfiantza izan behar dute”

Javier Del Ser, ikertzaile nagusia Tecnaliako CORE Inteligencia Artificial arloan

Javier Del Ser ikertzaile nagusia da Tecnaliako CORE Inteligencia Artificial arloan, Euskal Herriko Unibertsitatean (UPV/EHU) irakaslea da eta MATHMODE taldeko ikertzailea. Urriaren 19an, Elsevier argitaletxeak mundu mailan gehien aipatzen diren egileen zerrenda argitaratu zuen, “Updated science-wide author databases of standardized citation indicators”. Zerrenda horretan Del Ser Single-year impact 2020 kategorian sartu zen. Argitaletxe hau erreferentzia zientifikoa da nazioartean, zientzialariek beren diziplinetan egindako lanak duen eragina ezagutzeko. Berarekin aitorpen horretaz, bere ikerketa lanaz eta adimen artifizialaren etorkizunaz hitz egin dugu.

Zer suposatzen du zuretzat Elsevier bezalako argitaletxe ospetsu baten rankingean agertzeak?

Aitorpena handia da, baina rankingetan agertzea ez da ikertzaile baten helburua izan behar, edo nik behintzat ez dut horrela ulertzen. Zure lanaren ondorio bat da. Egiten duzuna maite baduzu eta ondo egiten baduzu, originaltasunez, kalitatez eta balioz, sariak laster iritsiko dira. Niretzat aitorpen bat da ikertzaile indibidual gisa, baina nire lankidetzako ikerketa-taldeentzako eta lan egiten dudan erakundeentzako sari gisa antzeman dut. Egiten dugun ikerketari dagokionez, aurrerapenek eragina dutela somatzen da, eta horrelako aitorpenak bide beretik jarraitzeko pizgarri eta motibazio bat dira.

Zergatik aukeratu zenuen adimen artifiziala lan esparru bezala? Zer faktorek erakarri zintuzten?

Telekomunikazio ingeniaria naiz, baina beti interesatu izan zait matematikaren eta datuen arteko elkargunea. Nire lehen doktore-tesiarekin hasi nintzenean, telekomunikazioen arlo batean aritu nintzen (Informazioaren eta Kodifikazioaren Teoria), esentzia matematiko eta algoritmiko nabarmena duena. Orduan, konturatu gabe, Adimen Artifizialaren munduan murgiltzen hasi nintzen, batez ere ikaskuntzan eta Bayesiar sareen arloan. Tesia amaitzean, ikerketa-esparru horretan sakontzea erabaki nuen, apustu pertsonal gisa. Horretan zentratu nintzen, nire ikerketak hainbat sektoretan, telekomunikazioetatik harago, eragina eta balioa izateko aukera ikusten nuelako. Desagertutako Robotiker Fundazioko (orain Tecnalian dago) zenbait kiderekin batera, gaur egun Tecnalian osatzen dugun CORE Inteligencia Artificial-en lehen pausoak eman genituen.

Apustu pertsonal horrekin hasi eta gutxira, digitalizazio masiboa hasi zen sektore askotan. Gero eta kalitate handiagoko datuen hazkundeak, AA funtsezko teknologiatzat duten arrakasta-kasuek eta gai horretan lan egiten duten gero eta talde gehiagori ikerketa laguntzeak, gaur egun lan egiten dudan sektore frenetikoa eragin dute. Nire kasuan, nahi nuena eta egiten hari ziren bi faktoreak bateratu ziren. Tecnalian Adimen Artifizialeko arlo bat sortu zen, espezializazio eta ikerketa apustu handi gisa, eta esfortzu eta kemenez, eta gau askotan lan eginez, ibilbide ona izan dugu.

Zer motatako lanak egiten dira CORE Inteligencia Artificial-en, AAra bideratutako Tecnaliako dibisioan? Zer sektore-motatarako ikertzen da?

Espezializazio zientifiko-teknologikoko estrategia bat dugu, AAren barruan hainbat ikerketa-arlo barne hartzen dituena, hala nola ikaskuntza sakona, ereduen esplikagarritasuna, ataza anitzeko ikaskuntza, abiadura handiko datuen fusioa eta ikaskuntza, optimizazio metaheuristikoa edo indartze bidezko ikaskuntza. Arlo horietan espezializatuta, gure helburua hainbat jarduera-sektoretan (energia, garraioa, osasuna, industria edo mugikortasuna, adibidez) erabilera-kasuak eta aplikazioak garatzeko laguntza ematea da.

COREk ikerketa asko ditu abian, mundu mailako hainbat erakunderekin lankidetzan. Adibidez, gehien landu dugun aplikazioetako bat industria-prognosia da, hau da, makina batek noiz huts egingo duen detektatzea. Eta, gainera, Adimen Artifizialaren eredu horrek zergatik erabakitzen duen makina batek akats bat izango duela denbora tarte jakin batean azaltzea lortu dugu. Era berean, giza diagnostikoan, giza gorputza eta haren organoak dira prognosia egiteko makina, eta, beraz, gaixotasunak diagnostikatzeko gai diren ereduak diseinatzen ari gara, mediku-informaziotik abiatuta, erresonantziak, erradiografiak, historial medikoak edo elektrokardiogramak barne.

Energiari eta ingurumenari dagokienez, denbora jakin batean zenbat eguzki-energia, energia eoliko edo marea-energia ekoitziko den eraginkortasunez iragartzeko gai diren ereduak ikertu ditugu. Era berean, turbinen konfigurazioa autonomiaz ebazteko gai diren algoritmoak egin ditugu, energia eolikoaren ekoizpen maximoa lortzeko. Beste ikerketa aplikatuko lerro batzuek energia berriztagarria mikro-sare adimendunetan biltegiratzearen eta kudeatzearen arazoan zentratu ditugu; horrela, eguzki- edo haize-instalazio bat duen pertsona batek jakin ahal izango du noiz eta zenbat energia biltegiratu den, ondoren erabiltzeko. Ekoizpen-instalazioetako energia-eraginkortasuna hobetu dugu, makina-ikaskuntzako ereduetan oinarritutako soluzioei esker. Muturreko gertaera atmosferikoen iragarpena ere (bero-boladak, adibidez) taldearen ikerketa-agendan dago.

Bestalde, garraioan eta mugikortasunean gidari baten egoera kognitiboa antzematen saiatzen ari gara. Horrela, sentsore ez-inbaditzaile baten bidez (kamera bat), gidariak gidatzean lotan egotearen sintoma argiak dituela detektatu dezake autoak. Halaber, informazio historikoa oinarri hartuta, hirietako trafiko-pilaketaren aurreikuspenean lan egiten dugu, eragindako eremuan trafikoaren kudeaketa aurreratua eginez auto-ilarak saihestu ahal izateko. Horrela, trafikoaren kudeatzaileei lagundu diezaiekegu, eta, adibidez, Inteligentzia Artifizialaren ereduaren irteeraren arabera kudeatzea aurreikusten den eremu batean hirugarren errei bat prestatzea gomendatu.

Zer esango zenieke oraindik adimen artifizialeko konponbideak ezartzearen aurka dauden enpresei?

Lehenik eta behin, Adimen Artifizialari buruzko pentsamoldea aldatu egin behar da enpresan. Beti esaten dut Adimen Artifiziala ez dela produktu bat eta ez dela eredu bat, prozesu bat baizik. Hori dela eta, ezin da programa informatiko edo app batekin parekatu. Kasu horietan, garatutako konponbidearen eskakizunak eta zehaztapenak betetzen direla egiaztatu daiteke. Adimen Artifizialeko prozesu batean, arazo batetik abiatzen gara, baina ezin da konponbidea aurreratu, arazoa bakarrik ikusita. Ulertu behar da Adimen Artifizialean oinarritutako soluzio baten garapena zortzimilako bat eskalatzea bezalakoa dela: badakigu nora iritsi nahi dugun, baina mendizalearen indarrak (datuen zientzialaria), ibilbidearen baldintzak (datuak) eta haren ekipamenduak (trebetasuna eta ezagutzak) baldintzatuko du zein oinarri-eremuraino iritsi ahal izango garen. Horrela, uste dut txipa aldatu behar dela bezeroaren eta Inteligentzia Artifizialeko zerbitzu eta soluzioen hornitzailearen arteko harremanetan, eta proiektuen metodologiak aldatu behar direla, proiektuaren irismena hasieratik definitu beharrean, oinarrizko eremuak lortu ahala eboluzionatzen doan prozesu bat izan dadin.

Bestalde, AAn interesa duten enpresei aholkua bat eman nahi diet: ez dira ereduaren funtzionamenduan zentratu behar, ereduak nola funtzionatzen duen ulertzean baizik. Egin behar den galdera da ea Adimen Artifizialean oinarritutako irtenbide batek, aplikatzen denean, balio erreala gehituko dion bere jarduerari ala ez. Adimen Artifizialeko irtenbide bat eredu bat baino askoz gehiago da, faktore asko hartu behar dira kontuan: non hedatzen den konponbidea, nork erabiliko duen, zer egingo den… Horregatik, gehien lantzen dugun arloetako bat ereduen azalgarritasuna eta fidagarritasuna dira. Azalpenak sortzeko gai diren teknikak garatzen ari gara, pertsona batek, AAri buruzko ezagutzarik gabe, eredua datuetan zer ikusten ari den uler dezan. Niretzat, Adimen Artifizialeko ereduen fidagarritasuna funtsezkoa da AAk enpresari balioa ekartzeko: enpresetan erabakiak hartzen dituztenek Adimen Artifizialeko ereduetan konfiantza izan behar dute, eta, beraz, horien funtzionamendua eta emaitzak azaltzea funtsezkoa da. Hori lehentasunezkoa da gure taldearentzat.

EHUko Komunikazio-Ingeniaritza Saileko irakaslea ere bazara. Ikasleen eskutik, sektorean etorkizuna dagoela antzematen duzu?

Diziplina zaila da, baina etorkizuna dago. Gaitasun handia dago, arlo berean lan egiten duten ikerketa-talde asko. Oraintxe bertan, doktoregoko hiru ikasle dauzkat, graduan nire ikasle izandakoak, eta ikerketa-lan benetan ona egiten ari dira. Etorkizuna dago, bai, baina mehatxu bat ere ikusten dut: Adimen Artifizialeko profilen eskaera handiegia dago merkatuan, eta, horretarako, eskaintza akademikoak (unibertsitateak, master pribatuak… ) ez dira nahikoak. Jende asko atera da Unibertsitatetik edo masterrak egin berri dituzte Adimen Artifizialaren inguruko diziplinetan. Hala ere, teknologia honetan esperientzia handia duten profilak oso urriak dira.

AAn ikertzaile ona izateko, ‘belaki’ bat izan behar zara. Hau da, informazio ugari jaso behar duzu, hainbat esparrutatik. Jende askok hainbat gaitan espezializatu nahi du Adimen Artifizialeko eredu eta teknikak aztertuz. Hori ondo dago, baina AAko ikertzaile bat benetan bereizgarri egiten duena zera da: konpondu nahi duen arazoaren aplikazioa menderatzen duen aditua entzuteko gaitasuna izatea, eta bere arazo praktikoak Adimen Artifizialaren bidez konpon daitezkeen ikaskuntza-arazo bihurtzea. Jakina, asko ikasi behar da, baina pertsona bat prozesu hori egiteko gai ez bada, berdin dio AAri buruz dakien guztia: gaitasun hori garrantzitsua da ikertzaile on bat bihurtzeko.

Zein da Adimen Artifizialaren etorkizuna?

Lehen aipatutako azalgarritasunaren arloa asko lantzen ari da orain, bai arlo akademiko-ikertzailean, bai garapen eta transferentzian. Oraintxe bertan, AA gai da ikaskuntza-lan oso zehatzak ebazteko, oso ingurune kontrolatuetan. Hori ez da adimena, nire ustez. Gizakiak adimendunak gara, lan zehatz bat baino gehiago eraginkortasunez egin dezakegulako, iraganeko ezagutza aprobetxatuz, eta akatsetatik ikas dezakegulako. AArako hurrengo urratsak ereduak beren kabuz gauzak egiteko gai izatea suposatu behar du, ebazten duten arazoaren aldaketetara egokitzeko gai direla, beren burua diagnostikatzeko gai direla eta beren jarduna giza esku-hartze txikienarekin hobetzeko gai direla. Adibidez, elikatzen diren informazio-iturriei datu gehiago eskatzeko gai izatea, beren iragarpenez seguruago egon ahal izateko, edo ebatzi beharreko atazaren aurretiazko ezagutzarekin koherenteagoak diren azalpenak sortzeko. Azken batean, Adimen Artifizial autonomoagoa, interaktiboagoa, etengabe ikasten duena eta erabiltzailearekiko konfiantza sortzen duena, funtzionamenduari buruzko azalpenen bidez. Azken finean, Adimen Artifizial benetan ‘inteligentea’ izatea.

SPRI Taldearen helburuetako bat euskal enpresen eraldaketa digitala da. Besteak beste, Basque Industry 4.0, BDIH Konexio, Zibersegurtasun Industriala, Enpresa Digitala edo Inplantalariak laguntza-programen bidez bultzatzen du. Aurkitu hemen eskuragarri dauden laguntza guztiak.