Esta fue una de las investigaciones más destacadas entre las presentadas en el conversatorio “IngenierI.A: retos y oportunidades”, organizado como parte de la programación de la XIX Cátedra Internacional de Ingeniería de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), un espacio que convocó a expertos nacionales e internacionales para dialogar en torno a los avances en IA, un campo que despierta el interés de científicos, empresarios y entes gubernamentales.

En esta oportunidad, el profesor Luis Carlos Belalcázar, del Departamento de Ingeniería Química y Ambiental de la UNAL, expuso un algoritmo que diseñó en 2017 con el apoyo de entidades como el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam), el cual, usando aprendizaje automático (machine learning), es capaz de pronosticar la calidad del aire de Bogotá usando los datos de la Red de Calidad del Aire obtenidos actualmente.

“Hace más de 20 años funcionan en Bogotá 15 estaciones de monitoreo que cada hora toman estos datos, los cuales son demasiados para analizarlos manualmente, por lo que nos asociamos con expertos en el tema para que el algoritmo pronostique, por ejemplo, la calidad del aire que tendrá la ciudad en los siguientes 3 días, con una precisión muy buena, por lo que la IA representa una gran oportunidad para el sector ambiental”, explica el profesor Belalcázar.

De hecho, entidades gubernamentales como los Ministerios de Ambiente y Desarrollo Sostenible, y el de Minas y Energía han trabajado de la mano con la Universidad para implementar estos algoritmos desde ya.

La red de monitoreo que funciona en la ciudad tiene estaciones fijas que mediante microsensores registran contaminantes como material particulado (pequeñas partículas de polvo, hollín, cenizas o humo), ozono y dióxido de azufre, entre otras sustancias. Esta red permite estimar qué tan limpio o sucio estará el aire en las siguientes horas y dónde se presentarían problemas; por ejemplo las zonas de Carvajal-Sevillana, Kennedy y Puente Aranda presentan niveles altos.

Con la IA se aceleraría el análisis pronosticando los datos en tiempo récord, como el asistente perfecto para los operarios y analistas de la calidad del aire de Bogotá, pues facilita encontrar patrones entre millones de datos cada hora.

Una revolución en salud y educación

Por otra parte, en el conversatorio también participó el ingeniero electrónico David Orlando Rodríguez, magíster en Ingeniería Electrónica de la UNAL, quien aseguró que la IA ha tenido un gran impacto en el campo de la salud, específicamente en el análisis de imágenes diagnósticas para detectar accidentes cerebrovasculares (ACV), o prevenir el Alzheimer tempranamente.

“Cada 3 segundos alguien en el mundo sufre un ACV, una afección por la que cada año mueren en el mundo más de 20 millones de personas; por eso es crucial determinar si es de tipo hemorrágico o isquémico para atender a un paciente con el fármaco adecuado. Además, estas decisiones se deben tomar muy rápido, y es allí donde la IA juega un papel importante para identificar las afecciones”, expresó el profesor Belalcázar, doctor en Electrónica y Telecomunicaciones del Politécnico di Tornio (Italia).

Otro ejemplo diciente de los aportes de la IA a la vida cotidiana lo aportó el experto Daniel Andrés Gálvez, profesor de la Universidad Santiago de Chile, quien trabaja hace varios años en modelos de IA para la educación universitaria, primaria y de personas en condición de discapacidad.

“Se han creado avatares que ayudan a que los estudiantes aprendan y tengan un enfoque especializado, y si lo aprovechan activa y críticamente pueden incrementar sus niveles de creatividad y argumentación”, explica el investigador Gálvez.

En el conversatorio, moderado por Valeria Carrizosa, coordinadora del programa de Relaciones Internacionales de Ingeniería de la UNAL, también participaron los profesores Juan Guillermo Acosta, doctor del Departamento de Ingeniería Civil y de Materiales de la Universidad de Illinois (Chicago), y Argimiro E. Secchi, del programa de Ingeniería Química de la Universidad Federal de Río de Janeiro (Brasil).

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