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jueves, 22 de marzo de 2018
Un análisis sobre el futuro de la Inteligencia Artificial en la Educación

El uso de la IA en la educación plantea preocupaciones legítimas sobre cómo se recolectan y usan los datos educativos.
En un estudio publicado por McKinsey Global Institute, expertos examinaron el papel de la Inteligencia Artificial (IA) en diversas industrias, entre ellas la educativa. Los analistas afirman que la implementación exitosa de la IA en la educación dependerá no sólo de aspectos técnicos, sino también de cuestiones éticas, por ejemplo, la gestión de los datos privados de los estudiantes.
El análisis "Inteligencia Artificial: ¿La siguiente frontera digital?" indaga las tendencias microeconómicas para comprender las fuerzas macroeconómicas que están afectando a los negocios y las políticas públicas. Los investigadores se centraron en cinco sistemas tecnológicos que emplean Inteligencia Artificial: robótica y vehículos autónomos, visión por computadora, lenguaje, agentes virtuales y aprendizaje automático. Las principales conclusiones son:
- La inversión en IA está creciendo rápidamente, dominada por gigantes digitales como Google y Baidu. A nivel mundial, los gigantes tecnológicos gastaron entre 20,000 y 30,000 millones de dólares en IA en 2016.
- La adopción de IA fuera del sector tecnológico se encuentra en una fase temprana o experimental. Pocas empresas la han desplegado a escala.
- Los patrones de adopción ilustran una creciente brecha entre los primeros usuarios de IA y los demás.
- La evidencia temprana sugiere que la IA puede aportar valor real y ser una poderosa fuerza disruptiva.
- La dependencia de IA en fundamentos digitales indica que no hay atajos para las empresas. Las compañías no pueden retrasar su avance digital.
- La IA promete beneficios, pero también plantea retos urgentes que incumben a empresas, desarrolladores, gobierno y trabajadores.
El estudio presenta posteriormente cinco casos de estudio en diferentes industrias: Educación, Salud, Manufactura, Comercio Minorista y Servicios Eléctricos. Nos centraremos en el campo de la Educación.
Las escuelas gastaron alrededor de $160 mil millones de dólares en tecnología educativa en 2016, y se prevé que la inversión crezca 17% anualmente hasta 2020. La participación de la IA en estas inversiones no ha sido medida, pero es muy probable que aumente.
"Las tecnologías de Inteligencia Artificial están bien adaptadas para el alcance de los objetivos cruciales de la educación, como mejorar la eficiencia y eficacia de la enseñanza, proporcionar educación para todos y desarrollar las habilidades que serán esenciales en el siglo XXI", señala el documento.
Aspectos destacados del futuro de la Inteligencia Artificial en la Educación:
- La IA desempeñará un papel clave para mejorar la conexión entre los sistemas educativos y el mercado laboral.
- La IA puede ayudar a detectar candidatos prometedores con credenciales menos convencionales.
- Junto con los gobiernos, los educadores podrán utilizar datos personales, académicos y profesionales para asegurarse de que los estudiantes se beneficien con los cursos que eligen.
- La IA podría mejorar el aprendizaje adaptativo y personalizado mediante la identificación de factores o indicadores de éxito para cada estudiante.
- La IA podría capacitar a los estudiantes proporcionándoles control sobre su aprendizaje y retroalimentación sobre sus preferencias cognitivas y de comportamiento.
- Los profesores podrán evitar tareas administrativas que requieren mucho tiempo, como supervisar y responder preguntas de rutina. Así, los maestros tendrían más tiempo para orientar y entrenar a los estudiantes.
- Los avances en reconocimiento del lenguaje podrían expandir el uso de la IA para calificar trabajos más creativos, como ensayos y presentaciones.
- El uso de la IA en la educación plantea preocupaciones legítimas sobre cómo se recolectan y usan los datos educativos, al igual que otros datos personales. Un riesgo potencial es que la IA pueda utilizarse para optimizar los mercados de trabajo sin tener en cuenta cuestiones sociales, tomar decisiones educativas en nombre de los ciudadanos y vender datos valiosos sobre las habilidades de las personas a empresas privadas o partidos políticos. Por lo tanto, proteger la privacidad de los datos de los individuos es crítico.
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Optimizan riego agrícola con drones
En un esfuerzo encaminado al uso eficiente del agua en el sector hidroagrícola, donde es esencial calcular con exactitud el volumen de agua que un cultivo necesita, un grupo de investigadores del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (IMTA) desarrolla nuevos procedimientos y metodologías para el uso y manejo del agua de riego.
Jorge Flores Velázquez, quien se desempeña como tecnólogo del agua e investigador titular B en el IMTA, explicó que para lograrlo realiza diversas actividades entre las que destaca el seguimiento a cultivos experimentales de importancia económica para el país, como es el maíz, a través de vehículos aéreos no tripulados (drones), los cuales transportan sensores que recaban información que utilizan para la generación de índices de vegetación y que a partir de esos índices desarrollarán nuevos esquemas de riego.
En su edición más reciente, el documento "Estadísticas del agua en México 2016", elaborado por la Comisión Nacional del Agua (Conagua), señala que entre 2014 y 2015, 40 por ciento de la superficie cosechada en México fue de maíz grano y sorgo grano. Es por ello que el IMTA pone especial énfasis en la búsqueda de soluciones a la gestión del agua de uso agrícola en torno a esos granos.
En entrevista con la Agencia Informativa Conacyt, Flores Velázquez, quien es miembro nivel I del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), explicó que este proyecto sumaría nuevas tecnologías al estudio del uso y manejo del agua a nivel parcela para optimizar su gestión.
Monitoreo sistema de riego por goteo.
Evapotranspiración real
De acuerdo con el investigador, el primer paso fue la obtención de los equipos —drones, sensores y cámaras— y la capacitación de uso, para ello evaluaron distintas aplicaciones usando los vehículos aéreos no tripulados en topografía y en la construcción de obra. Una vez que dominaron el uso del equipo, avanzaron al desarrollo de software y metodologías.
"Posteriormente seleccionamos la parcela experimental (entre una y dos hectáreas), a la cual dimos seguimiento; antes de la siembra hicimos un vuelo de reconocimiento, después realizamos la siembra y comenzamos el monitoreo cada semana mediante imágenes captadas por las cámaras que se transportan en el dron. Mediante programas específicos llevamos a cabo un posproceso que nos permitió obtener rasgos como la altura y las características del cultivo —nivel de clorofila, por ejemplo—, a partir de imágenes térmicas y otras captadas con diversos espectros de luz".
Esos elementos permiten a los investigadores determinar el coeficiente de cultivo —que se refiere a la relación que existe entre la evapotranspiración real (ETc) de cada cultivo específico y la evapotranspiración de referencia (ETo) en esas mismas condiciones— con lo cual es posible determinar la cantidad de agua requerida por el cultivo para compensar la pérdida por la evaporación y transpiración (evapotranspiración).
"Recapitulando, la primera etapa fue entonces obtener la tecnología y capacitación, definición de los objetivos, lo cual se puede englobar en una planeación, luego viene la ejecución que corresponde al trabajo de campo, selección del sitio y su seguimiento para levantar información de campo durante el ciclo del cultivo hasta la cosecha y, finalmente, el posproceso y presentación de resultados; todas las etapas están ligadas y ninguna es más importante que otra".
Todo ese trabajo sirve para generar información que derivará en la creación de modelos complejos —modelos computacionales de los índices de crecimiento obtenidos—, los cuales el doctor Jorge Flores Velázquez y su equipo simplificarán y aterrizarán en una metodología que sea replicable en otras regiones.
Los resultados más relevantes del estudio y su aplicación
"Lo primero es entender que la solución a la gestión eficiente del agua de riego no cuenta con un enfoque único, es decir, no existe una solución en su manejo a partir de un solo parámetro; no podemos decir que se incrementará la eficiencia de su uso solo mejorando las líneas de conducción, la tecnología implementada o la zona de cultivo; en realidad debe abordarse el tema entendiendo todo el contexto en el que se desarrolla la agricultura de riego en México. No obstante, la aplicabilidad de estas herramientas es uno de los resultados más destacados".
El enfoque inicial del grupo consistió en optimizar el mecanismo de riego toda vez que, en México, la mayor superficie cultivada utiliza un sistema de riego por gravedad, con técnicas de inundación y por surcos. "Uno de los principales problemas que se identifican en estos sistemas es el uso excesivo del agua debido a longitudes de surco mayores a 200 metros, trayectos que derivan pérdida de agua por evaporación y filtración, reduciendo así su eficiencia, de ahí la importancia de optimizar el diseño del riego".
Fuente: Estadísticas del agua en México 2016.
Otros elementos que mejorarán a partir de la investigación realizada por el IMTA son la estimación de los volúmenes de agua utilizada por el cultivo, lo que comúnmente se denomina lámina de riego durante el ciclo de cultivo y mecanismos automatizados de entrega.
"Con esta metodología se está trabajando en varias acciones, monitoreo de la infraestructura hidroagrícola, como canales y sistemas de riego, acciones para la mejora en la entrega volumétrica, determinación de índices de vegetación para inferir estrés hídrico, requerimientos nutrimentales del cultivo y, en general, cuestiones relacionadas con la agronomía del cultivo".
El potencial del trabajo
El investigador detalló que buscarán replicar el modelo de levantamiento de información a través de vehículos aéreos no tripulados a otros cultivos, con otras industrias, entre ellas la cervecera y con el Instituto de Ecología (Inecol) para la detección de plagas.
"Existe un gran interés por instituciones y empresas por incluir estas herramientas en sus procesos. Actualmente se han acercado personas de la industria cervecera, quienes pretenden dar seguimiento a sus campos de cebada mediante esta metodología; asimismo, instituciones como el Inecol, que desarrollan un proyecto integral que incluye el uso de drones para la determinación de plagas y enfermedades desarrollando algoritmos propios. Las aplicaciones para esta metodología son muchas", concluyó.
miércoles, 21 de marzo de 2018
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