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Matemáticas para ‘educar’ a las máquinas

El ICMAT participa en la Noche Europea de los Investigadores con una actividad dirigida por Alberto Martín Zamora (ICMAT) sobre las matemáticas que fundamentan el “aprendizaje automático”,  que hace posible la detección de spam, el reconocimiento facial o la reconstrucción de imágenes. Esta técnica, de uso continuo en internet, emplea estadística y computación para, a partir de grandes conjuntos de datos, clasificar e identificar nuevos objetos. Es un campo de trabajo con gran proyección de futuro, en el que ya trabajan muchos matemáticos. La actividad, “Las matemáticas que educan a las máquinas” de la Noche Europea de los Investigadores, se impartirá el próximo 26 de septiembre a partir de las 18:00h, en la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), junto al resto de actividades de la Universidad.

Aunque puedan pasar desapercibidas, las matemáticas facilitan el desarrollo de cientos de actividades que realizamos en nuestro día a día. En el mundo digital, su presencia es constante. El llamado ‘aprendizaje automático’ se usa en asuntos cotidianos como la clasificación del correo electrónico que llega al servidor, de forma que solo aparezcan los mensajes deseados en la bandeja de entrada; en los motores de búsqueda, para que aparezcan primero los resultados más relevantes para el usuario; en las consultas médicas, para analizar los resultados de una resonancia magnética … La idea común es desarrollar máquinas que resuelvan cuestiones que, hasta hace poco, solo los seres humanos podían afrontar, perfeccionando su respuesta de manera automática. Las matemáticas hacen posible este progreso.

El cerebro humano aprende a partir de las experiencias pasadas y los errores cometidos, que  le ayudan a enfrentarse a los nuevos problemas que aparecen. Las máquinas lo hacen de la misma manera. “El algoritmo empieza sin saber nada e intenta resolver un problema, pero lo hace no muy bien, así que a partir de los ejemplos que sabe que están bien resueltos intenta reducir el error, aprendiendo de manera automática basándose en los datos que se introducen”, señala Alberto Martín Zamora, investigador del ICMAT y ponente del taller “Las matemáticas que educan a las máquinas” de la Noche Europea de los Investigadores. Se impartirá el próximo 26 de septiembre a partir de las 18:00h, en la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), junto al resto de actividades de la Universidad.

Una aplicación del aprendizaje automático muy extendida es la detección de spam. El algoritmo establece una serie de filtros basándose en unas características identificables de los correos no deseados: la presencia de determinadas palabras -como “compra” o “barato”- en el asunto o en el cuerpo de texto; un número muy alto de destinatarios del correo; remitentes sospechosos, etc. Aun así, cuando un correo de spam llega a la bandeja de entrada, el propio usuario puede identificarlo como tal, y dar un nuevo ejemplo al algoritmo, que se modificará automáticamente para seguir mejorando.

Estas matemáticas también se utilizan en el diagnóstico médico. “Es un problema de clasificación de imágenes. La máquina tiene una serie de imágenes de corazones sanos, que se han ido introduciendo a partir de lo que aprende a reconocer corazones sanos. Cuando se introducen  los resultados de un scanner de un nuevo paciente, el algoritmo lo compara, y hace un primer test de clasificación: corazón sano o enfermo”, explica Martín.

Se buscan matemáticos

El aprendizaje automático comprende un gran cúmulo de ideas, y hoy en día se usa para muchas aplicaciones. Además de los casos anteriores, se emplea en predicciones de bolsa, restauración de imagen, en reconocimiento de caras… Todo se basa en el aprendizaje estadístico, cuya idea fundamental es que, al igual que los humanos, una máquina puede aprender a realizar labores a partir de la experiencia pasada. “Tan solo se define la forma inicial del cerebro, la ‘carcasa’, y luego el algoritmo la amuebla basándose en los ejemplos [lo que se llama entrenamiento]”, afirma Alberto Martín. “Los distintos modelos de cerebros, el análisis de cuán buenos son, el problema de clasificación, y el tratamiento de los grandes datos, son todo matemáticas”, continúa.

“Se está invirtiendo mucho dinero en este tema. Amazon y Google contratan a equipos enteros de matemáticos”, señala Manuel de León, director del ICMAT. Pese a los grandes avances, los retos son numerosos, es un campo muy nuevo y con muchas aplicaciones. “Hay muchos algoritmos que no sabemos entrenar lo suficientemente rápido para aprovechar la ingente cantidad de datos que se generan cada día. Es el proceso más costoso, desde el punto de vista computacional. Y necesitas estructuras robustas para introducir grandes cantidades de datos”, reflexiona Martín.

Otro de los problemas más complicados es el reconocimiento de imagen. “Los ordenadores ya saben reconocer dígitos escritos a mano en negro sobre un fondo blanco. Hay algoritmos que los clasifican con un 99,99 por cien de probabilidad de acierto. Pero si ahora son en color, o una foto de una calle… la precisión baja muchísimo”, dice el investigador. “Por eso, hoy en día muchos test captcha utilizan este recurso para distinguir un usuario humano de una máquina, por que los ordenadores todavía no pueden hacer esa identificación”. Simultáneamente, al introducir la lectura correcta, se ayuda a crear nuevos ejemplos que los algoritmos emplean para seguir aprendiendo a llevar a cabo esa tarea.

La Noche Europea de los Investigadores

En “Las matemáticas que educan a las máquinas”, Alberto Martín Zamora (ICMAT) ofrecerá una visión general del campo del aprendizaje automático, de sus aplicaciones más importantes por el momento, de los retos de futuro, y del papel de las matemáticas para abordarlos. También ha participado en la organización de la actividad Luis Daniel López Sánchez (ICMAT).

La actividad se engloba en el programa de la UAM para la Noche Europea de los Investigadores de la Comunidad de Madrid de 2014, y tendrá lugar en La Facultad de Medicina de la UAM (Calle del Arzobispo Morcillo, 4 28029 Madrid) entre las 18:00 y las 22:00 horas. El programa completo de la UAM contará con múltiples actividades interactivas en el que los asistentes podrán avanzar entre los diferentes espacios reservados para la conversación con los investigadores.

El ICMAT participa por tercer año consecutivo en la Noche Europea de los investigadores de la Comunidad de Madrid, de la mano de la Universidad Autónoma de Madrid. Es un proyecto de divulgación científica promovido por la Consejería de Educación y Empleo y coordinado por la Fundación Madri+d. Cuenta con el apoyo de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT) y se asocia a la celebración europea de este evento que tiene lugar simultáneamente en más de 200 ciudades desde 2005.

Alberto Martín Zamora (ICMAT)

Alberto Martín Zamora (Palencia, 1988) es investigador predoctoral en el Instituto de Ciencias Matemáticas. Realiza la tesis, bajo la dirección del investigador Diego Córdoba, sobre formación de singularidades en mecánica de fluidos. “Estudio la formación de singularidades en las soluciones de la ecuación que describe el comportamiento de un fluido incompresible en un medio poroso. Se trata de una versión simplificada del problema de regularidad para la ecuación de Navier Stokes”, explica. Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Valladolid, hizo el Máster en Matemáticas y Aplicaciones en la Universidad Autónoma de Madrid.

Luis Daniel López Sánchez (ICMAT)

Luis Daniel López Sánchez (México, 1983) es investigador predoctoral del ICMAT bajo la dirección de José María Martell y Javier Parcet. Su investigación se centra en el estudio de propiedades de acotación de versiones diádicas de integrales singulares—que pueden entenderse como inversas de derivadas—con valores matriciales y cuando la medida subyacente es no doblante. Es licenciado en Física por la Universidad Autónoma de Puebla (México). Ahí trabajó en casos finito-dimensionales de problemas inversos y mal planteados y se introdujo a la investigación en problemas de cuantización geométrica, siendo dirigido por Roberto Cartas. Sus intereses en aprendizaje estadístico radican en su interacción con el análisis armónico y sus aplicaciones, sobre todo médicas.

Enlaces de interés:

Web de la Noche Europea de los Investigadores de la Comunidad de Madrid http://www.madrimasd.org/lanochedelosinvestigadores/

Web del ICMAT con información sobre su actividad en la Noche de los Investigadores http://www.icmat.es/es/prensa%20divulgacion/divulgacion/NocheInvestigadores2014

Web de la Unidad de Cultura Científica de la UAM  con información sobre sus actividades de divulgación en la Noche de los Investigadores http://www.uam.es/ss/Satellite/es/1242652873305/1242680216453/generico/generico/La_noche_de_los_investigadores.htm

 

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