Por: Adolfo Flores Fragoso/ [email protected]
Jürgen Schmidhuber (Munich, 1963) es un investigador quien, desde hace dos décadas, es considerado el padre de las redes neuronales y del moderno desarrollo de la inteligencia artificial, “la superinteligencia que superará las capacidades del cerebro humano”, como él lo vaticina.
En el más reciente artículo científico publicado en su blog escribe: “La crisis del coronavirus ha traído un nivel sin precedentes de colaboración científica mundial, y la inteligencia artificial basada en las Redes Neuronales (NN, por sus siglas en inglés) y en el aprendizaje profundo, pueden ayudar a combatir el COVID-19 de muchas maneras.
El principio básico es simple: enseñen a las NN a detectar patrones en los datos del virus, de los pacientes y de cada una de las personas de su entorno cercano. Usen esas NN para predecir las consecuencias futuras de posibles rutas y comportamiento del virus. Inmediatamente, actúen para reducir daños mayores.”
Posteriormente, Schmidhuber describe detalles de este proceso, aclarando que se trata de “notas subjetivas pero con varios enfoques relevantes”. En un resumen incompleto, esto es lo que propone:
- Dar seguimiento a las poblaciones infectadas por el COVID-19 a través del reconocimiento de patrones. Por ejemplo: revisar las aplicaciones bluetooth o de whatsapp, paso a paso, en los teléfonos inteligentes de los contagiados para conocer sus contactos potencialmente peligrosos. De esta manera, a través de los móviles, podrán ser reconocidos rostros y rutas de sus contactos con fotos y videos, para detectar comportamientos personales y masivos, lo que permitirá predecir probables brotes y sus consecuencias. La idea, dice, es construir sistemas de alerta temprana.
- Identificar grupos en riesgo y predecir resultados de terapias. Esto permite dimensionar la demanda futura de recursos limitados (ventiladores, médicos, etc.) y optimizar la logística.
- Secuenciar genomas del virus y detectar sus puntos concretos de impacto en las ciudades y regiones de origen para predecir dónde aparecerán genomas similares y, en consecuencia, construir modelos causales de propagación de la enfermedad. Para ello, habrán de ser utilizadas las NN para obtener modelos epidemiológicos mejorados a partir de los datos personales e íntimos de los contagiados.
- Someter a observación a pacientes solteros o quienes se confinaron en soledad total en la pandemia. Con enseñar a las NN a controlar las señales biológicas, las frecuencias cardíacas (esto se obtiene, por ejemplo, en el reloj inteligente del contagiado), la respiración, la tos y otras señales, podrían ser también detectados casos asintomáticos a tiempo.
- Analizar todas las imágenes personales del contagiado (pruebas de laboratorio, ultrasonidos y rayos X del historial del paciente) para diagnosticar patologías que pudieran estar vinculadas al COVID-19. A partir de los resultados, automatizar parcialmente el diseño de medicamentos y recurrir a la inteligencia artificial para que sea la que determine los pasos de una probable inmunización.
En fin. El proceso de Schmidhuber detalla más pasos y revela y defiende que con toda esta información (orweliana, evidentemente), el virus podría estar controlado en menos tiempo. A costa de la privacidad de los infectados pero de manera casi inmediata y más eficiente. Un dilema, como el de “o reactivar el comercio, o desactivar la pandemia”. Desde años recientes, algunos centros médicos de Japón han seguido al pie de la letra las recomendaciones del experto alemán.
El resultado: las redes neuronales artificiales diagnostican y diseñan tratamientos contra el cáncer en sólo 20 minutos. Y con resultados a favor. “La inteligencia artificial innegablemente está asumiendo nuestras vidas. Hoy el debate está centrado entre la neurociencia y la neuroética”, advierte el filósofo Thomas Metzinger. El COVID-19 es un virus que nos confina también en una seria y necesaria reflexión.
