Hoy los números están en la vida del ser humano en distintos ámbitos. Desde las compras que hacemos en el supermercado, pasando por un control médico o los gastos en un shopping, todo queda en bases de datos que son tan grandes como impensadas. ¿Qué hacer con esos datos? ¿Cómo hacerlos útiles? Eso es lo que se propone revelar el doctor en Ingeniería, Gustavo Javier Meschino. Integrante del Laboratorio de Bioingeniería de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Mar del Plata, que está dirigido por el Ing. Fernando Clara y la Dra. Lucía Isabel Passoni; Meschino ayuda a entender qué es la inteligencia computacional y cómo se ve reflejada en la vida diaria.

-¿Qué es la inteligencia computacional?

-Básicamente es matemática. Son métodos para analizar datos de una manera llamativa. Por qué decimos que es llamativa, porque a este sistema se le muestran los datos (números) que salen de las tecnologías digitales, por ejemplo una imagen, un electrocardiograma. La idea es saber cómo analizar esos números. Hoy tenemos números por doquier ya que en las bases de datos hay una cantidad de información espeluznante. La inteligencia computacional es una herramienta fundamental en lo que se denomina extracción del conocimiento a partir de datos y cuyos datos algo me tienen que decir. Estos métodos toman los datos, aprenden algo de eso y después intentan generalizarlos.

-¿El gran desafío es encontrar la vía para plasmar esto?

-Efectivamente, la inteligencia computacional propone cantidad de métodos que son muy interesantes cada uno y se basan en cosas de la naturaleza, como por ejemplo la red neuronal. Nadie sabe exactamente cómo funciona el conjunto de neuronas, pero se simula con la matemática y esto sirve. El otro enfoque sería el del análisis. Yo tengo mucha información, muchos números que no me dicen nada solos, entonces hay que visualizarlos. Esto no es tan fácil como un gráfico de barras, sino que estaríamos hablando de datos más complicados -multivariables-. La pregunta es, ¿cómo hacés para mirar todo eso?, nosotros contamos con algunas herramientas que muestran información de una manera más clara.

-¿Qué relación tiene esto con el impulso que se da ahora a los datos abiertos?

-Porque esa metodología se utiliza para cualquier tipo de información. Es un caudal de información gigante que está en diferentes organizaciones, estados, etc. La idea es que uno ofrece los datos y es una señal de transparencia. Cada uno puede hacer con eso lo que quiere al nivel de la herramienta que disponga. Nosotros planteamos técnicas diferentes. Antes por ejemplo era la Estadística, que es una estructura matemática muy establecida y de muchos años. Ahora estamos hablando de técnicas más nuevas que en realidad estaban pensadas pero no se podían implementar. Esto resurgió a través de las computadoras que en 15 segundos resuelven algo que antes demoraba toda una noche.

No es para cualquiera

-A la hora de plasmarlo, ¿cualquiera está capacitado?

-Cuando vos tenés los datos, lo primero que hay que hacer es acondicionarlos y ponerlos de forma que sirvan para alguna de estas técnicas. Para eso tenés que entender mínimamente cómo espera recibir los datos esa técnica. Normalmente va a ser una tabla de muchos casos y variables, siempre transformados en números. Después hay que entender el concepto de la técnica que se utilizará para saber para qué me va a servir y entender los resultados que me está dando esa técnica. Hacer un promedio de una variable digamos que lo puede hacer cualquiera a través de una computadora, esto va un poco más allá. Hay que tener una idea de la base del método y después cómo trabajarlo.

-En un futuro no muy lejano esto ya formará parte de nuestras vidas y otorgará un caudal de información que puede facilitar mucho la vida.

-Absolutamente, la idea es que esa información guardada sirva para algo. El exponente más grande es Google que es una base de datos gigantesca que gracias a los motores de búsqueda uno encuentra como una pepita de oro lo que necesita. Las técnicas que se utilizan en este buscador son de este tipo, inteligencia computacional, aprendizaje de máquina (la computadora parece aprender algo para usar esa información). Las empresas grandes siempre recurren a técnicas de este tipo. Fuzzy Logic es una técnica de inteligencia computacional, es un modelo matemático que se refleja en el lavarropas y permite saber qué hacer con una variable en base a por ejemplo: cuánta ropa pusiste, la suciedad que tiene. Entonces el aparato deduce cuánto tiempo tiene que funcionar, cuánta agua y jabón requiere. Eso que controló esas variables se llama lógica difusa y es otra técnica. Todo es gracias a las tecnologías digitales, que convierten la información en números. La visión seudo inteligente de un robot que tiene cámaras, por ejemplo, que no se choca los obstáculos son decisiones que se toman y en general se acude a técnicas de este tipo. En la medida que esas cosas sigan avanzando permitirán que estas técnicas puedan tener resultados cada vez más rápido y desde ya que se va a manifestar en la vida diaria.