IA finlandesa para el mundo real

La inteligencia artificial no es solo cosa de ciencia ficción. Vamos a hablaros de varios proyectos finlandeses que ahora mismo están utilizando la IA para resolver algunos problemas que son apremiantes.

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Aunque en los medios se habla mucho sobre la Inteligencia Artificial, gran parte de la atención se centra en aplicaciones que, o son hipotéticas, o no son muy útiles.

Si bien hay programas bastante interesantes que saben jugar al ajedrez, existen también aplicaciones de IA capaces de resolver problemas de la vida real. Vamos a presentarles unos cuantos de los numerosos proyectos finlandeses de IA que trabajan para hacer de este mundo un lugar mejor.

Optimal Airport, el aeropuerto ideal

Un trabajador de los servicios de asistencia en tierra guía un avión de Finnair a su lugar de estacionamiento en el aeropuerto de Kittilä, en el norte de Finlandia.
Foto: Otto Ponto/Lehtikuva

El operador aeroportuario finlandés Finavia y la empresa de asesoramiento Fourkind se han unido para resolver un problema en el pequeño aeropuerto de Kittilä, en Laponia. Kittilä tiene solo doce plazas de estacionamiento para los aviones, pero en invierno recibe cada día 58 vuelos llenos de turistas ansiosos de conocer al auténtico Papá Noel, que reside en la Laponia Finlandesa. En esas circunstancias, un solo avión retrasado podía provocar un efecto bola de nieve que afectase a decenas de vuelos.

Echando mano de una solución única, Finavia y Fourkind utilizaron la IA para determinar el lugar de estacionamiento óptimo para cada avión. Mediante la utilización de todos los datos disponibles, como el número de pasajeros, la hora de llegada y los autobuses que serían necesarios para trasladar a los pasajeros desde la pista hasta la terminal, el sistema busca el mejor lugar para situar cada uno de ellos. A lo largo del día, a medida que la situación cambia, la IA va revisando el plan en tiempo real y efectúa los cambios necesarios.

En Kittilä se redujeron en un 61%, los retrasos relacionados con el aeropuerto, y se ahorró medio millón de euros en costes en tan solo un mes. Incluso las emisiones de carbono descendieron, ya que era menos probable que los aviones tuvieran que dar vueltas en círculos a la espera de una plaza disponible en el aeropuerto.

Todos los colores del arco iris y muchos más

Aguacate en todo su esplendor: El dispositivo adicional para teléfonos inteligentes de Spexel.ai permite tomar fotografías con un espectro de color mucho más amplio. La IA analiza los datos y te dice si ese aguacate que acabas de comprar está maduro o no.
Foto: Marjo Tynkkynen/Otavamedia/Lehtikuva

¿Estará maduro este aguacate, o no? Difícil decirlo, porque el ojo humano solo es capaz de distinguir una cantidad limitada de colores, pero si tienes 20 000 euros y no sabes qué hacer con ellos, podrías comprarte un sistema de imágenes hiperespectrales que te dijera si el verde de tus aguacates es el adecuado.

Y si no, puedes recurrir a Spexel.ai, un proyecto que está siendo desarrollado en la Universidad de Helsinki. «Usamos un dispositivo adicional que se puede conectar al teléfono móvil», nos explica Arto Klami, profesor adjunto de esta universidad. «El procesamiento se lleva a cabo en la nube por medio de IA».

Los investigadores pueden analizar un amplio espectro de luz en lugar de solamente el rojo, el verde y el azul que habitualmente se utilizan en las imágenes. La IA analiza las imágenes tomadas con tu teléfono modificado para determinar un amplia gama de colores que de otro modo no podrías ver.

 «La agricultura es una de las aplicaciones potenciales más importantes», dice Klami. «Por ejemplo, se puede utilizar para detectar posibles enfermedades en las plantas, o la fertilidad del suelo, o para controlar qué tipo de cultivos se están produciendo. También lo pueden usar los consumidores, para asegurarse de que las frutas y verduras que compran estén en su punto para ser consumidas».

Encontrar el cáncer sin necesidad de un bisturí

Los médicos del Hospital Central de la Universidad de Helsinki querían reducir al mínimo las biopsias invasivas, y pidieron ayuda para poder localizar el cáncer de próstata por medio de imágenes por resonancia magnética. Acudieron a Top Data Science, una joven empresa emergente que proporciona tecnologías de IA para resolver problemas específicos. El algoritmo se sirvió de ejemplos de resonancias magnéticas y biopsias anteriores, y fue capaz de aprender cómo localizar un cáncer sirviéndose únicamente de las resonancias magnéticas.

El combustible adecuado, en el lugar adecuado

En la terminal portuaria de North European Oil Trade en Oulu (en la esquina superior derecha de la imagen) hay tanques en los que se almacenan más de 67 000 metros cúbicos de combustible líquido.
Foto: Hannu Vallas/Lehtikuva

En la ciudad de Oulu, en el norte de Finlandia, hay una gran terminal de combustible que gestiona una gran variedad de productos comerciales derivados del petróleo. El reto era asegurarse de que su complicado sistema de carga y descarga no provocase que los combustibles se mezclaran, por ejemplo el biodiésel con la gasolina.

La compañía de telecomunicaciones Telia Finland se asoció con los especialistas en vídeo Finwe y FinCloud para desarrollar una solución basada en la IA. La IA analiza los vídeos de los brazos de carga para asegurarse de que cada combustible vaya a parar al lugar adecuado, con un 99% de fiabilidad.

Salvados del inútil papeleo

Hoy en día aún quedan organizaciones que siguen procesando los documentos a mano. Esto lleva tiempo, es costoso y resulta aburrido para quienes tienen que andar entre formularios, facturas y hojas de pedidos. Curious AI encontró una solución de IA, no solo para procesar los documentos de manera automática, sino para convertir la información en datos estructurados.

Esta empresa finlandesa considera dos métodos de pensamiento: uno rápido y automático que reconoce patrones, y otro, reflexivo y metódico, que encuentra estructuras. Curious AI utiliza el segundo método combinando las redes neuronales profundas y la inferencia bayesiana, que va actualizando las probabilidades estadísticas a medida que hay más información disponible.

Por David J. Cord, diciembre de 2019

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