Miguel, usted pasa todo el día viendo cómo la inteligencia artificial puede utilizarse para optimizar las redes celulares. ¿Qué tienen de especial los métodos de IA que los hace una buena opción para Rohde & Schwarz?
Nuestros métodos de aprendizaje automático tienen como objetivo lo que llamamos «optimización guiada» de las redes celulares. La dimensión temporal de los datos de prueba expone un comportamiento extraño en la red, por ejemplo caídas repentinas de los indicadores claves de desempeño (KPI) o fallas que afectan el rendimiento de las redes. Esto sería muy difícil de detectar usando otros métodos estadísticos estándar. De igual forma, nuestros métodos también ayudan a realizar análisis comparativos de diferentes operadores al calificar sus pruebas basados en un proceso de aprendizaje que examina cientos de miles de otras pruebas realizadas en condiciones con múltiples redes. Estas calificaciones obtenidas a través del aprendizaje automático miden el rendimiento de las pruebas bajo las condiciones reales de la red, lo cual es único y brinda una nueva manera de comparar resultados de las pruebas.
¿Cuál son las ventajas de la IA frente a analistas humanos?
Principalmente el ahorro de costos, ya que reduciría el largo tiempo que le tomaría a un analista humano revisar miles de horas de datos de pruebas de telefonía celular para extraer las reglas que definirían una prueba o detectarían una condición anormal de la red. Con el aprendizaje automático, estas reglas se aprenden automáticamente a partir de los datos. El analista humano puede entonces enfocarse unicamente en los datos expuestos para realizar análisis posteriores y poder encontrar una buena solución.
Nos interesa su trayectoria profesional. ¿Cómo fue su primer encuentro con la IA?
Hace algunos años, empecé a ver aplicaciones basadas en IA capaces de hacer cosas que yo no tenia ni la más mínima idea de cómo hacer que sucedan usando software convencional. Pronto me dí cuenta que me volvería obsoleto como ingeniero de software si es que no aprendía más sobre la IA. Me inscribí en un micro curso de Udacity, asistí a un curso de verano sobre aprendizaje profundo, y empecé mi doctorado en IA aplicada a la música.
¿Qué aspectos de la inteligencia artificial encuentra más fascinantes?
Me fascina particularmente el aprendizaje profundo, que es un subcampo de la IA, con el cual podemos crear aplicaciones de software que anteriormente eran impensables. El aprendizaje profundo puede ser visto como un gran salto en el nivel de automatización que podemos lograr con software. Dado que el software y los datos están por doquier, el aprendizaje profundo tiene el potencial de cambiar todos los sectores de la economía.
Es parte de la filosofía de nuestra compañía dar a nuestros empleados tanta libertad como sea posible para hacer sus ideas realidad. ¿Qué es lo que le gusta más de Rohde & Schwarz?
Soy un gran defensor de esta cultura, la cual muestra confianza en sus empelados y crea un ambiente de trabajo sano como consecuencia. Yo particularmente aprecio la oportunidad de trabajar desde mi casa, lo cual ayuda a concentrarme mejor en el trabajo y me mantiene al día con las nuevas tecnologías emergentes.
Y finalmente, nos gustaría pedirle su consejo para cualquier persona que desee desarrollar métodos de inteligencia artificial por sí mismos. ¿Qué habilidades van a necesitar definitivamente?
Necesitan entender lo que es posible realizar con el aprendizaje profundo y lo que no lo es, esto es crucial para construir aplicaciones de IA que sean robustas y útiles.
¡Muchas gracias por la entrevista tan informativa Miguel!
