Miguel, tu trabajo diario consiste en analizar cómo optimizar las redes móviles mediante la IA. ¿Qué tienen de especial los métodos de IA que se aplican en Rohde & Schwarz?
Nuestros métodos de aprendizaje automático están orientados a lo que llamamos la «optimización guiada» de redes móviles. Aquí se tiene en cuenta la dimensión temporal de los datos medidos, lo que permite constatar comportamientos anormales en la red que repercuten en el rendimiento, como por ejemplo una caída repentina de los KPI o anomalías. Esto sería muy difícil de detectar con otros métodos estadísticos estandarizados. Nuestros métodos facilitan además el análisis comparativo de diferentes operadores calificando sus medidas sobre la base de un proceso de aprendizaje, que examina cientos de miles de medidas distintas realizadas en condiciones de red diferentes. Estas calificaciones obtenidas mediante aprendizaje automático miden el rendimiento de los ensayos en las condiciones de red reales, lo cual es totalmente singular y constituye una nueva posibilidad para comparar los resultados.
¿Cuál es la ventaja de la IA frente al analista humano?
Fundamentalmente el ahorro de costes. Un analista humano necesitaría mucho más tiempo para revisar los datos recopilados en miles de horas de ensayos móviles y, partiendo de estos, extraer las reglas, ya sea para calificar un ensayo o para detectar una condición de red anormal. Con el aprendizaje automático las reglas se aprenden automáticamente a partir de los datos. De este modo, el analista humano puede concentrarse exclusivamente en el análisis posterior de los ensayos evaluados para encontrar una solución adecuada.
Nos interesaría conocer tu trayectoria. ¿Cómo entraste por primera vez en contacto con la IA?
Hace unos años empecé a fijarme en aplicaciones basadas en IA que eran capaces de hacer cosas que yo no tenía ni idea de cómo podrían hacerse con software convencional. Enseguida me di cuenta de que, si quería progresar como ingeniero de software, tenía que aprender más sobre la IA. Decidí inscribirme en un nanogrado de la plataforma de formación online Udacity, asistí a una escuela de verano sobre aprendizaje profundo y empecé mi doctorado en IA aplicada a la música.
¿Cuáles son para ti los aspectos más interesantes de la IA?
Me fascina especialmente el campo del aprendizaje profundo dentro de la IA, que nos permite crear aplicaciones de software que antes eran impensables. El aprendizaje profundo se puede considerar como un gran salto en lo que se refiere al grado de automatización que podemos alcanzar con el software. Teniendo en cuenta que el software y los datos son omnipresentes, el aprendizaje profundo encierra un potencial que puede cambiar todos los sectores de la economía.
Uno de los pilares de nuestra filosofía de la empresa es dar a nuestros empleados y empleadas toda la libertad posible para convertir en realidad sus ideas. ¿Qué es lo que más aprecias personalmente de Rohde & Schwarz?
Yo soy un gran defensor de esta cultura empresarial, que muestra su confianza en los empleados y genera al mismo tiempo un entorno de trabajo saludable. Aprecio especialmente la posibilidad de trabajar desde casa, ya que me ayuda a concentrarme mejor en mi trabajo y a seguir el ritmo de las tecnologías emergentes.
Por último, nos gustaría saber qué aconsejarías a quienes estén interesados en desarrollar métodos de IA por sí mismos. ¿Qué habilidades deberían aportar imprescindiblemente?
Para poder crear aplicaciones de IA sólidas y útiles es imprescindible entender lo que es posible con el aprendizaje profundo y lo que no.
Muchas gracias por esta entrevista tan interesante, Miguel.
