Director del Instituto de Ciencia y Tecnología de Skólkovo, Dmitri Shadrin: los avances de Rusia en IA pueden ser útiles para los países BRICS

Dmitri Shadrin se graduó del Instituto de Física y Tecnología de Moscú. Obtuvo su doctorado en el Instituto de Ciencia y Tecnología de Skólkovo. Desde 2023, lidera un grupo que procesa datos de teledetección de la Tierra e imparte clases en la Universidad Técnica Nacional de Investigación de Irkutsk. En 2024, fue galardonado en la categoría de "Tecnologías de Inteligencia Artificial" en el concurso "Jóvenes Innovadores de los países BRICS".

Su trabajo está estrechamente relacionado con las tecnologías de inteligencia artificial (IA). ¿Cómo valora su desarrollo en Rusia y los países BRICS?

Mi valoración es muy alta. Últimamente se han publicado muchas investigaciones fundamentales y aplicadas en IA tanto en Rusia como en los países BRICS, incluida China. Estos Estados se centran no sólo en el desarrollo de tecnologías fundamentales, como el desarrollo de nuevos algoritmos y arquitecturas, sino también en el uso aplicado de la IA, que es muy importante para demostrar la utilidad de esta tecnología.

¿En qué ámbitos se utilizan más frecuentemente la IA y las tecnologías de aprendizaje automático? ¿En qué ámbitos podría ofrecer nuevas perspectivas?

Las áreas claras de aplicación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial son el procesamiento de imágenes, la extracción de diversas características de las imágenes y su clasificación. Lo vemos diariamente, empezando por las cámaras que hay en la calle y terminando por el procesamiento de datos de detección por satélite, que permite, por ejemplo, obtener mapas automatizados de las características de la superficie terrestre en Rusia. Esto simplifica enormemente el trabajo humano.

Los algoritmos de IA también se utilizan para resolver diversas tareas de predicción. Por ejemplo, es posible predecir las averías de algunos equipos en función de los parámetros de funcionamiento actuales, lo que también puede optimizar el proceso de producción y ahorrar recursos.

Además, están muy extendidos los modelos fundamentales basados en el modelo extenso de lenguaje (MEL), que permiten a un usuario no entrenado resolver algunas tareas en función de determinadas peticiones. No hace más que simplificar la vida cotidiana.

Si hablamos de otros ámbitos en los que podría utilizarse, creo que, en general, casi todos están ya cubiertos. Ahora hablamos de hibridar distintos enfoques para resolver una tarea común, de modo que una persona necesita formalizar su formulación al mínimo.

Usted ha desarrollado una tecnología única para la previsión de incendios forestales. Háblenos de ella.

Esta tecnología permite prever la probabilidad de aparición y extensión de incendios en un territorio determinado. Esta solución ya se ha integrado en los trabajos del Ministerio ruso de Situaciones de Emergencia.

La entrada son datos como las condiciones climáticas y meteorológicas, así como datos de satélite que caracterizan la superficie de la Tierra: qué tipo de bosque tenemos creciendo, si está seco o no. Además, algunos parámetros caracterizan a la población: donde la densidad de población es mayor, hay más probabilidades de que se produzcan incendios. Otros datos topográficos y estáticos también influyen en la probabilidad de que se produzcan y extiendan los incendios.

Esta tecnología se basa en algoritmos de IA como las redes neuronales convolucionales y recurrentes. Esta solución ya ha demostrado su eficacia, y se han podido predecir algunos incendios en Rusia. Ahora se está mejorando la tecnología, incluyendo la adición de nuevas características que pueden afectar a la precisión de la predicción.

¿Existe alguna posibilidad de difundir esta tecnología en los países socios de los BRICS?

Por supuesto, ya hemos hablado con nuestros colegas. Brasil tiene muchos bosques, China tiene grandes territorios. Es decir, en primer lugar, esta iniciativa va dirigida a los países BRICS, para los que el problema de la vigilancia medioambiental y de incendios es uno de los más importantes para el desarrollo económico.

Nuestro desarrollo es bastante fácil de transferir a estos países: todo el algoritmo, toda la arquitectura, todo el enfoque se pueden transferir sin ningún cambio. Quizá sea necesario ajustarlo exactamente a los intereses de la región, pero esto es cuestión de unos meses.

¿Cuál es la base científica y metodológica para la enseñanza de estas disciplinas en nuestro país? ¿Qué experiencia de los países BRICS y BRICS+ es interesante para Rusia? ¿Qué experiencia podríamos compartir con otros países?

Nuestro país cuenta con una base científica muy amplia. Podemos recordar los centros de IA que formaron a profesionales en este campo. Todos los empleados de este centro que se dedican a desarrollos aplicados pueden convertirse en profesores y hablar de sus investigaciones, ampliando el alcance.

Además, existen capacidades computacionales bastante buenas. Por ejemplo, el Instituto de Skólkovo cuenta con un clúster computacional de tarjetas de vídeo en el que se pueden ejecutar modelos bastante grandes. En este sentido, también se puede enseñar a los estudiantes a utilizar dicho material y aprender a desarrollar nuevas arquitecturas que puedan adaptarse a este material. Estamos dispuestos a compartir todo esto con los países BRICS.

Creo que sería interesante para nosotros observar los desarrollos aplicados de los países BRICS en el campo de la IA para resolver problemas industriales específicos y adoptarlos para resolver ciertos problemas de nuestro país.

Vea la entrevista completa aquí.

Fotografía: TV BRICS