El futuro de la investigación en IA está en África

Una imagen de una aplicación que detecta enfermedades en las plantas de yuca. cortesía de Google

Sentada en el lobby de un hotel en Tánger, Marruecos, Charity Wayua se ríe mientras relata su viaje a la ciudad para asistir a una conferencia sobre tecnología e innovación. Después de comenzar su viaje en Nairobi, Kenia, donde dirige uno de los dos centros de investigación de IBM en África, tuvo que volar más allá de su destino para hacer una escala en Dubái, regresar a Casablanca y luego tomar un viaje de tres años y medio. -hora en coche a Tánger. Lo que habría sido un vuelo directo de siete a ocho horas fue, en cambio, una odisea de casi 24 horas. Esto no es inusual, dice ella.

La molestia de viajar dentro de la región no es lo único que dificulta las cosas para la comunidad científica de África: la dificultad de viajar fuera de la región a menudo ha dejado a sus investigadores fuera de la conversación internacional. Si bien estos problemas han afectado a todos los campos científicos, se amplifican en la investigación de IA. El ritmo de la innovación significa, por ejemplo, que faltar repetidamente a conferencias por problemas con la visa, lo que ha dificultado que los científicos africanos asistan a algunos de los eventos de IA más grandes del mundo en los EE. UU. y Canadá, puede fácilmente hacer que un investigador se quede atrás.

A pesar de las probabilidades, la comunidad africana de aprendizaje automático ha florecido en los últimos años. En 2013, un grupo local de profesionales e investigadores de la industria inició Data Science Africa, un taller anual para compartir recursos e ideas. En 2017, otro grupo formó la organización Deep Learning Indaba, que ahora tiene capítulos en 27 de los 54 países del continente. Los cursos universitarios y otros programas educativos dedicados a la enseñanza del aprendizaje automático han florecido en respuesta a la creciente demanda.

La comunidad internacional también ha tomado nota. A fines de 2013, IBM Research abrió su primera oficina africana en Nairobi; agregó otro en Johannesburgo, Sudáfrica, en 2016. A principios de este año, Google abrió un nuevo laboratorio de IA en Accra, Ghana, y el próximo año ICLR, una importante conferencia de investigación de IA, organizará su evento en Addis Abeba, Etiopía.

Charity Wayua dirige el equipo de investigación de IBM en Nairobi, Kenia. cortesía de IBM Research

El cambio es positivo para el campo, que ha sufrido una falta de diversidad y, en muchos sentidos, un desapego del mundo real. Muchos de los laboratorios de investigación académicos y corporativos que dominan la investigación de IA se concentran en ricas burbujas de innovación como Silicon Valley y Zhongguancun de China en Beijing. Ese alcance limitado se muestra en el alcance de los productos que crean estos centros. África, por otro lado, podría ofrecer un contexto en el que la IA pueda volver a su promesa original: crear tecnología que aborde desafíos globales apremiantes como el hambre, la pobreza y las enfermedades.

Creo que para cualquiera que esté buscando desafíos difíciles, dice Wayua, este es el lugar para estar.

El modelo africano de innovación

Tanto las oficinas de IBM Research en Kenia y Sudáfrica como el laboratorio de inteligencia artificial de Google en Ghana comparten la misma misión que sus organizaciones matrices: realizar investigaciones fundamentales y de vanguardia. Se centran en temas como aumentar el acceso a la atención médica asequible, hacer que los servicios financieros sean más inclusivos, fortalecer la seguridad alimentaria a largo plazo y optimizar las operaciones gubernamentales. La lista no es diferente a la de un laboratorio ubicado en cualquier otro lugar del mundo, pero el contexto agrega matices a los objetivos.

La investigación no puede separarse del entorno en el que se realiza, dice Moustapha Cisse, director de Google AI Ghana. Estar en un entorno donde los desafíos son únicos en muchos sentidos nos brinda la oportunidad de explorar problemas que quizás otros investigadores en otros lugares no podrían explorar.

Los investigadores discuten un proyecto sobre educación personalizada en Nairobi. cortesía de IBM Research

Antes de fundar su laboratorio de inteligencia artificial en Ghana, por ejemplo, Google comenzó trabajando con agricultores en las zonas rurales de Tanzania para comprender algunas de las dificultades que enfrentaron para mantener una producción de alimentos constante. Los investigadores descubrieron que las enfermedades de los cultivos pueden reducir significativamente el rendimiento, por lo que crearon un modelo de aprendizaje automático que podría diagnosticar las primeras etapas de la enfermedad en la planta de yuca, un cultivo básico importante en la región. El modelo, que funciona directamente en los teléfonos de los agricultores sin necesidad de acceso a Internet, les ayuda a intervenir antes para salvar sus plantas.

Wayua da otro ejemplo. En 2016, el equipo de Johannesburgo en IBM Research descubrió que el proceso de informar los datos sobre el cáncer al gobierno, que los utilizó para informar las políticas nacionales de salud, tomó cuatro años después del diagnóstico en los hospitales. En los EE. UU., la recopilación y el análisis de datos equivalentes lleva solo dos años. El retraso adicional resultó ser debido en parte a la naturaleza no estructurada de los informes de patología de los hospitales. Los expertos humanos estaban leyendo cada caso y clasificándolo en uno de los 42 tipos de cáncer diferentes, pero el texto de forma libre en los informes hizo que esto consumiera mucho tiempo. Así que los investigadores se pusieron a trabajar en un modelo de aprendizaje automático que podría etiquetar los informes automáticamente. En dos años, habían desarrollado un sistema prototipo exitoso y ahora se esfuerzan por hacerlo escalable para que pueda ser útil en la práctica.

La tecnología es solo la mitad de la ecuación, dice Wayua. La otra mitad es poder comprender los problemas que vemos y poder definirlos objetivamente de una manera que la ciencia y la ingeniería puedan abordar.

Oficina de IBM Research en Nairobi, Kenia. cortesía de IBM Research

Una vez que un proyecto de investigación está listo para el mundo real, viene otra parte difícil: obtener la aceptación de los usuarios previstos. Las relaciones son realmente importantes para impulsar el cambio, dice Wayua. Es fácil recopilar datos y diseñar un sistema perfecto en el vacío, pero no tiene sentido si nadie quiere usarlo. Son las relaciones que construyes continuamente con el tiempo las que te ayudan a entender por qué lo que estás tratando de implementar no funciona realmente, agrega.

Responder a las necesidades de los usuarios también ayuda a impulsar avances fundamentales en las capacidades de la tecnología. Google AI Ghana ahora está trabajando para mejorar la comprensión del lenguaje natural, por ejemplo, para adaptarse a los aproximadamente 2000 idiomas que se hablan en África. Es, con mucho, el lugar con mayor diversidad lingüística de la Tierra, dice Cisse. Hay mucho que aprender e investigar a partir de eso.

La próxima generación

Cisse y Wayua comparten trayectorias profesionales similares. Cada uno salió de África para estudiar una educación superior antes de regresar, con la esperanza de aplicar sus habilidades de manera que maximizaran su impacto. Cissé trabajó en Facebook en Europa mientras esperaba la oportunidad adecuada para regresar.

Un científico africano enseñando a los estudiantes. cortesía de IBM Research

Ahora, ambos están profundamente comprometidos con el desarrollo de más oportunidades educativas locales para los jóvenes interesados ​​en la IA. Cissé fundó y dirige la Máster africano en inteligencia artificial , un programa intensivo de un año que opera programas de aprendizaje en toda la región y atrae a algunos de los mejores investigadores de IA de todo el mundo. El laboratorio de Wayua contrata a estudiantes universitarios de alto rendimiento para que trabajen junto con el personal de tiempo completo y les paga para que tomen el programa de maestría en línea en ciencias de la computación que ofrece la Universidad Tecnológica de Georgia.

El principal recurso para investigar son las personas con talento, y encontrarás más talento en África que en cualquier otro lugar, dice Cisse, señalando la población desproporcionadamente joven. La energía para la tecnología aquí es simplemente asombrosa. La pregunta es ¿cómo equipar a esas personas talentosas con las habilidades para que sean dueños de la transformación del continente y construyan su propio futuro?

Cuando Cisse enseña a sus alumnos en el programa de maestría, les dice que dentro de cinco años, ellos serán los que lideren el campo y regresen a dar las clases. De esto no tiene ninguna duda.

El futuro de la investigación del aprendizaje automático está en África, dice, ya sea que la gente lo sepa o no.

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