IA: casos de estudio en Canarias

El término Inteligencia Artificial fue acuñado en 1956 durante la famosa conferencia de Dartmouth, organizada por John MacCarthy, Marvin Minsky, Nathanial Rochester y Claude Shannon, a la que acudieron como invitados, entre otros, Trenchard More, Allen Newell, Arthur Samuel, Oliver Selfridge, Herbert Simon y Ray Solomonoff. En la declaración de intenciones de la conferencia puede leerse que el propósito de la misma «es para proceder sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, ser descrito con tanta precisión que puede fabricarse una máquina para simularlo». Se trataba, y aún lo es, de un objetivo ambicioso que ha estimulado a un numeroso grupo de investigadores, empresas y organismos a lo largo de los años.

Al entusiasmo inicial, avalado por los significativos avances producidos en un campo en crecimiento, le siguió una larga travesía del desierto, conocida como el invierno de la Inteligencia Artificial. A pesar de ello, el interés por esta disciplina nunca decayó y el paso de los años ha dado la razón a aquellos precursores que soñaban con una máquina con capacidades similares a la de los humanos para resolver problemas. Máquinas capaces de representar el conocimiento relevante de un dominio, de razonar usando dicho conocimiento y de dar respuesta, por tanto, a los problemas de interés en ese dominio.

Revolución artificial

La situación actual es la de una excitante efervescencia alentada por los avances científicos que se producen de manera constante en la disciplina, el apoyo de organismos públicos y privados, el interés mostrado por las principales empresas tecnológicas mundiales y su uso generalizado en cualquier faceta de nuestras vidas. A todos nos resultan familiares términos como el Machine Learning, el Big Data o los Algoritmos Inteligentes, pilares tecnológicos de las Economías de Plataforma que condicionan la forma en que nos relacionamos, compramos, viajamos o nos alojamos y disfrutamos en un destino turístico.

Los casos de estudio de estas tecnologías, combinadas con otras como la Sensórica, incluyen un amplio abanico de aplicaciones en Agricultura, Industria, Turismo, Gestión de Residuos, Logística Portuaria o Transporte, sectores de especial relevancia por su peso económico o por el impacto medioambiental que tienen en Canarias .

El Grupo de Computación Inteligente y Ciencia de Datos de la Universidad de La Laguna acredita una experiencia de más de 20 años en el estudio, diseño y validación de sistemas inteligentes basados en técnicas algorítmicas avanzadas y analítica de datos que dan respuesta a problemas de los anteriores sectores económicos.

Algoritmos inteligentes

A continuación describimos brevemente algunas de las líneas de investigación y transferencia activas del grupo en las que se combinan técnicas de analítica de datos con algoritmos inteligentes.

En el proyecto «Gestión Inteligente de Residuos Sólidos Urbanos en Destinos Turísticos» se estudian mejoras en el sistema de recogida que permitan incrementar la calidad del servicio y la tasa de reciclaje. Analizando, entre otros, los datos suministrados por los sensores con que cuentan los contenedores, se identifican patrones de comportamiento con los que diseñar dinámicamente las rutas de recogida. Beneficios directos de estas actuaciones son la mejora de la experiencia del turista en destino y la adecuación de los recursos a la demanda real.

El diseño de un sistema para la recomendación inteligente de rutas turísticas es el objetivo principal del proyecto «Sistema recomendador de experiencias turísticas en destino». El sistema identifica los perfiles y preferencias del usuario y le recomienda una o varias rutas turísticas con actividades y puntos de interés. Para ello, tiene en cuenta las preferencias expresadas, las características de las actividades, el tiempo disponible y los desplazamientos entre los puntos de interés.

Para el reparto de mercancías se emplean las infraestructuras y redes de transporte usadas por el resto de actividades socioeconómicas relacionadas con la movilidad. La presencia simultánea de vehículos de reparto de mercancías, vehículos de transporte público de personas y vehículos particulares congestiona las vías de circulación con el consiguiente incremento de los tiempos de desplazamiento y de las emisiones de gases de efecto invernadero. Según el Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana del Gobierno de España, el transporte de mercancías y personas es responsable del 25% de las emisiones totales de gases de efecto invernadero, correspondiendo al transporte por carretera el 71,7% de estas emisiones. Sin embargo, no es este el único efecto no deseado del uso intensivo que hacemos de los vehículos de transporte terrestre. En las grandes ciudades, la congestión del tráfico está detrás de la pérdida de calidad de vida de buena parte de la población y de la disminución de la competitividad empresarial. Entre las medidas que pueden implementarse para reducir estos efectos destaca la gestión del reparto de mercancías a través del transporte colaborativo, objetivo principal del proyecto “Sistema inteligente de soporte al transporte colaborativo de mercancías”. 

En él se propone integrar en un sistema inteligente métodos de predicción y algoritmos avanzados para validar la mejora que se obtiene al desarrollar, de manera colaborativa, algunos de los procesos logísticos involucrados en el reparto de mercancías. Particularmente, el diseño de rutas y la gestión de una instalación de cross-docking. Los casos de éxito descritos en la literatura especializada dan cuenta de importantes ahorros económicos y de un incremento en la satisfacción de los clientes cuando los transportistas realizan colaborativamente el reparto de las mercancías.

Como se ha puesto de manifiesto, los métodos y algoritmos de la Inteligencia Artificial son herramientas relevantes con las que dar respuesta a problemas sociales o empresariales que tienen un gran impacto económico y medioambiental. En Canarias existen empresas que cotidianamente analizan datos y emplean algoritmos inteligentes para gestionar y mejorar sus procesos operativos, aunque su uso suele estar limitado a aquellas que tienen un cierto tamaño o poseen un alto nivel de digitalización. El reto está en extender su uso a las pequeñas y medianas empresas, que constituyen la inmensa mayoría del sector empresarial canario..

Marcos Moreno Vega

Catedrático de Ciencias de la Computación e IA de la ULL

Belén Melían Batista 

Catedrática de Ciencias de la Computación e IA de la ULL

Suscríbete para seguir leyendo