{"id":138827,"date":"2014-09-25T05:05:43","date_gmt":"2014-09-25T04:05:43","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/?p=138827"},"modified":"2014-09-24T12:06:03","modified_gmt":"2014-09-24T11:06:03","slug":"matematicas-para-educar-a-las-maquinas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/2014\/09\/25\/138827","title":{"rendered":"Matem\u00e1ticas para \u2018educar\u2019 a las m\u00e1quinas"},"content":{"rendered":"

El ICMAT participa en la Noche Europea de los Investigadores con una actividad dirigida por Alberto Mart\u00edn Zamora (ICMAT) sobre las matem\u00e1ticas que fundamentan el \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb,\u00a0 que hace posible la detecci\u00f3n de spam, el reconocimiento facial o la reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes. Esta t\u00e9cnica, de uso continuo en internet, emplea estad\u00edstica y computaci\u00f3n para, a partir de grandes conjuntos de datos, clasificar e identificar nuevos objetos.<\/strong> Es un campo de trabajo con gran proyecci\u00f3n de futuro, en el que ya trabajan muchos matem\u00e1ticos. La actividad, \u201cLas matem\u00e1ticas que educan a las m\u00e1quinas\u201d de la Noche Europea de los Investigadores, se impartir\u00e1 el pr\u00f3ximo 26 de septiembre a partir de las 18:00h, en la Facultad de Medicina de la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid (UAM), junto al resto de actividades de la Universidad.<\/strong><\/p>\n

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Aunque puedan pasar desapercibidas, las matem\u00e1ticas facilitan el desarrollo de cientos de actividades que realizamos en nuestro d\u00eda a d\u00eda. En el mundo digital, su presencia es constante. El llamado \u2018aprendizaje autom\u00e1tico\u2019 se usa en asuntos cotidianos como la clasificaci\u00f3n del correo electr\u00f3nico que llega al servidor, de forma que solo aparezcan los mensajes deseados en la bandeja de entrada; en los motores de b\u00fasqueda, para que aparezcan primero los resultados m\u00e1s relevantes para el usuario; en las consultas m\u00e9dicas, para analizar los resultados de una resonancia magn\u00e9tica \u2026 La idea com\u00fan es desarrollar m\u00e1quinas que resuelvan cuestiones que, hasta hace poco, solo los seres humanos pod\u00edan afrontar, perfeccionando su respuesta de manera autom\u00e1tica. Las matem\u00e1ticas hacen posible este progreso.<\/p>\n

El cerebro humano aprende a partir de las experiencias pasadas y los errores cometidos, que\u00a0 le ayudan a enfrentarse a los nuevos problemas que aparecen. Las m\u00e1quinas lo hacen de la misma manera. \u201cEl algoritmo empieza sin saber nada e intenta resolver un problema, pero lo hace no muy bien, as\u00ed que a partir de los ejemplos que sabe que est\u00e1n bien resueltos intenta reducir el error, aprendiendo de manera autom\u00e1tica bas\u00e1ndose en los datos que se introducen\u201d, se\u00f1ala Alberto Mart\u00edn Zamora, investigador del ICMAT y ponente del taller \u201cLas matem\u00e1ticas que educan a las m\u00e1quinas\u201d de la Noche Europea de los Investigadores. Se impartir\u00e1 el pr\u00f3ximo 26 de septiembre a partir de las 18:00h, en la Facultad de Medicina de la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid (UAM), junto al resto de actividades de la Universidad.<\/p>\n

Una aplicaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico muy extendida es la detecci\u00f3n de spam. El algoritmo establece una serie de filtros bas\u00e1ndose en unas caracter\u00edsticas identificables de los correos no deseados: la presencia de determinadas palabras -como \u201ccompra\u201d o \u201cbarato\u201d- en el asunto o en el cuerpo de texto; un n\u00famero muy alto de destinatarios del correo; remitentes sospechosos, etc. Aun as\u00ed, 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 modificar\u00e1 autom\u00e1ticamente para seguir mejorando.<\/p>\n

Estas matem\u00e1ticas tambi\u00e9n se utilizan en el diagn\u00f3stico m\u00e9dico. \u201cEs un problema de clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes. La m\u00e1quina tiene una serie de im\u00e1genes de corazones sanos, que se han ido introduciendo a partir de lo que aprende a reconocer corazones sanos. Cuando se introducen\u00a0 los resultados de un scanner de un nuevo paciente, el algoritmo lo compara, y hace un primer test de clasificaci\u00f3n: coraz\u00f3n sano o enfermo\u201d, explica Mart\u00edn.<\/p>\n

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Se buscan matem\u00e1ticos<\/strong><\/p>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico comprende un gran c\u00famulo de ideas, y hoy en d\u00eda se usa para muchas aplicaciones. Adem\u00e1s de los casos anteriores, se emplea en predicciones de bolsa, restauraci\u00f3n de imagen, en reconocimiento de caras… Todo se basa en el aprendizaje estad\u00edstico, cuya idea fundamental es que, al igual que los humanos, una m\u00e1quina puede aprender a realizar labores a partir de la experiencia pasada. \u201cTan solo se define la forma inicial del cerebro, la \u2018carcasa\u2019, y luego el algoritmo la amuebla bas\u00e1ndose en los ejemplos [lo que se llama entrenamiento]\u201d, afirma Alberto Mart\u00edn. \u201cLos distintos modelos de cerebros, el an\u00e1lisis de cu\u00e1n buenos son, el problema de clasificaci\u00f3n, y el tratamiento de los grandes datos, son todo matem\u00e1ticas\u201d, contin\u00faa.<\/p>\n

\u201cSe est\u00e1 invirtiendo mucho dinero en este tema. Amazon y Google contratan a equipos enteros de matem\u00e1ticos\u201d, se\u00f1ala Manuel de Le\u00f3n, director del ICMAT. Pese a los grandes avances, los retos son numerosos, es un campo muy nuevo y con muchas aplicaciones. \u201cHay muchos algoritmos que no sabemos entrenar lo suficientemente r\u00e1pido para aprovechar la ingente cantidad de datos que se generan cada d\u00eda. Es el proceso m\u00e1s costoso, desde el punto de vista computacional. Y necesitas estructuras robustas para introducir grandes cantidades de datos\u201d, reflexiona Mart\u00edn.<\/p>\n

Otro de los problemas m\u00e1s complicados es el reconocimiento de imagen. \u201cLos ordenadores ya saben reconocer d\u00edgitos 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 precisi\u00f3n baja much\u00edsimo\u201d, dice el investigador. \u201cPor eso, hoy en d\u00eda muchos test captcha<\/a> utilizan este recurso para distinguir un usuario humano de una m\u00e1quina, por que los ordenadores todav\u00eda no pueden hacer esa identificaci\u00f3n\u201d. Simult\u00e1neamente, al introducir la lectura correcta, se ayuda a crear nuevos ejemplos que los algoritmos emplean para seguir aprendiendo a llevar a cabo esa tarea.<\/p>\n

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La Noche Europea de los Investigadores<\/strong><\/p>\n

En \u201cLas matem\u00e1ticas que educan a las m\u00e1quinas\u201d, Alberto Mart\u00edn Zamora (ICMAT) ofrecer\u00e1 una visi\u00f3n general del campo del aprendizaje autom\u00e1tico, de sus aplicaciones m\u00e1s importantes por el momento, de los retos de futuro, y del papel de las matem\u00e1ticas para abordarlos. Tambi\u00e9n ha participado en la organizaci\u00f3n de la actividad Luis Daniel L\u00f3pez S\u00e1nchez (ICMAT).<\/p>\n

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 tendr\u00e1 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 contar\u00e1 con m\u00faltiples actividades interactivas en el que los asistentes podr\u00e1n avanzar entre los diferentes espacios reservados para la conversaci\u00f3n con los investigadores.<\/p>\n

El ICMAT participa por tercer a\u00f1o consecutivo en la Noche Europea de los investigadores de la Comunidad de Madrid, de la mano de la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid. Es un proyecto de divulgaci\u00f3n cient\u00edfica promovido por la Consejer\u00eda de Educaci\u00f3n y Empleo y coordinado por la Fundaci\u00f3n Madri+d. Cuenta con el apoyo de la Fundaci\u00f3n Espa\u00f1ola para la Ciencia y la Tecnolog\u00eda (FECYT) y se asocia a la celebraci\u00f3n europea de este evento que tiene lugar simult\u00e1neamente en m\u00e1s de 200 ciudades desde 2005.<\/p>\n

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Alberto Mart\u00edn Zamora (ICMAT)<\/strong><\/p>\n

Alberto Mart\u00edn Zamora (Palencia, 1988) es investigador predoctoral en el Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas. Realiza la tesis, bajo la direcci\u00f3n del investigador Diego C\u00f3rdoba, sobre formaci\u00f3n de singularidades en mec\u00e1nica de fluidos. \u201cEstudio la formaci\u00f3n de singularidades en las soluciones de la ecuaci\u00f3n que describe el comportamiento de un fluido incompresible en un medio poroso. Se trata de una versi\u00f3n simplificada del problema de regularidad para la ecuaci\u00f3n de Navier Stokes\u201d, explica. Licenciado en Matem\u00e1ticas por la Universidad de Valladolid, hizo el M\u00e1ster en Matem\u00e1ticas y Aplicaciones en la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid.<\/p>\n

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Luis Daniel L\u00f3pez S\u00e1nchez (ICMAT)<\/strong><\/p>\n

Luis Daniel L\u00f3pez S\u00e1nchez (M\u00e9xico, 1983) es investigador predoctoral del ICMAT bajo la direcci\u00f3n de Jos\u00e9 Mar\u00eda Martell y Javier Parcet. Su investigaci\u00f3n se centra en el estudio de propiedades de acotaci\u00f3n de versiones di\u00e1dicas de integrales singulares\u2014que pueden entenderse como inversas de derivadas\u2014con valores matriciales y cuando la medida subyacente es no doblante. Es licenciado en F\u00edsica por la Universidad Aut\u00f3noma de Puebla (M\u00e9xico). Ah\u00ed trabaj\u00f3 en casos finito-dimensionales de problemas inversos y mal planteados y se introdujo a la investigaci\u00f3n en problemas de cuantizaci\u00f3n geom\u00e9trica, siendo dirigido por Roberto Cartas. Sus intereses en aprendizaje estad\u00edstico radican en su interacci\u00f3n con el an\u00e1lisis arm\u00f3nico y sus aplicaciones, sobre todo m\u00e9dicas.<\/p>\n

Enlaces de inter\u00e9s:<\/strong><\/p>\n

Web de la Noche Europea de los Investigadores de la Comunidad de Madrid http:\/\/www.madrimasd.org\/lanochedelosinvestigadores\/<\/a><\/p>\n

Web del ICMAT con informaci\u00f3n sobre su actividad en la Noche de los Investigadores http:\/\/www.icmat.es\/es\/prensa%20divulgacion\/divulgacion\/NocheInvestigadores2014<\/a><\/p>\n

Web de la Unidad de Cultura Cient\u00edfica de la UAM\u00a0 con informaci\u00f3n sobre sus actividades de divulgaci\u00f3n en la Noche de los Investigadores http:\/\/www.uam.es\/ss\/Satellite\/es\/1242652873305\/1242680216453\/generico\/generico\/La_noche_de_los_investigadores.htm<\/a><\/p>\n

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El ICMAT participa en la Noche Europea de los Investigadores con una actividad dirigida por Alberto Mart\u00edn Zamora (ICMAT) sobre las matem\u00e1ticas que fundamentan el \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb,\u00a0 que hace posible la detecci\u00f3n de spam, el reconocimiento facial o la reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes. Esta t\u00e9cnica, de uso continuo en internet, emplea estad\u00edstica y computaci\u00f3n para, a partir de grandes conjuntos de datos, clasificar e identificar nuevos objetos. Es un campo de trabajo con gran proyecci\u00f3n de futuro, en el que ya trabajan muchos matem\u00e1ticos. 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