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Blog del IDBS | 17 de diciembre de 2018

Por qué los datos son clave para liberar el potencial de la IA basada en la nube

En los últimos años, las tecnologías automatizadas, como el aprendizaje automático y la IA, han empezado a despegar.

Aunque estas tecnologías son cada vez más popularesDebemos tener expectativas realistas.

En un mundo ideal podríamos tener ordenadores activados por voz que nos dijeran en un segundo si una molécula recién inventada podrá curar el Parkinson. Un laboratorio del futuro con IA podría tener este aspecto:

"¿Funcionará esta molécula contra el Parkinson?", preguntaría el científico. El ordenador respondería entonces; "Esta molécula tiene una probabilidad de 62% de tener éxito en la lucha contra el Parkinson en la población femenina con una mutación de sentido erróneo".

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están en auge en numerosas áreas del espacio de I+D, incluidos el desarrollo y la fabricación de productos. Sin embargo, alcanzar el escenario descrito requeriría enormes avances tecnológicos.

Entonces, ¿hasta qué punto está la IA lejos de cumplir el sueño de un científico? Dejando a un lado el potencial anunciado, debemos considerar detenidamente nuestras expectativas respecto a la IA y el papel que puede desempeñar hoy en nuestros laboratorios.

Ya podemos ver el uso avanzado de la IA en el ámbito de las ciencias de la vida: puede utilizarse incluso para diagnosticar una enfermedad, examinando imágenes, resultados de pruebas y otros conjuntos de datos.

Sin embargo, la IA y otras herramientas automatizadas necesitan ser enseñadas, y esto sólo puede lograrse accediendo a una gran cantidad de datos pertinentes. Datos de buena calidad y regulados a los que se pueda acceder, analizar y aplicar en una infraestructura de datos de confianza. Para que los sueños se conviertan en realidad, aún queda trabajo por hacer y hay que plantearse las preguntas pertinentes, sin olvidar la importancia de la gestión de datos.

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