Categoría: Notas y Entrevistas

Para el conteo de las entradas de nidos de loros barranqueros se están utilizando redes neuronales convolucionales Un equipo compuesto por biólogos e ingenieros está llevando a cabo un trabajo de conteo de nidos, mediante técnicas de inteligencia artificial, en la colonia de Loros Barranqueros, Cyanoliseus patagonus, ubicada en un acantilado frente al Océano Atlántico en cercanías del balneario El Cóndor, provincia de Río Negro, en el Noreste de la Patagonia Argentina. En el mundo de la ecología, contar poblaciones animales es fundamental para comprender los procesos ecológicos. Sin embargo, en el caso de grandes poblaciones, contar manualmente puede ser tedioso y condicionado a errores. En este estudio, se utilizan redes neuronales convolucionales (CNN; un subconjunto de aprendizaje automático que usa algoritmos de aprendizaje profundo) para contar el número de entradas de nidos de loros en fotografías tomadas en la colonia de Psittaciformes (“los que tienen forma de loro” según su etimología; es decir loros, cotorras, catitas, guacamayos, papagayos y cacatúas) más grande del mundo. Así es, de todas las especies de loros en el mundo, esta es la colonia más grande en cuanto a número de individuos. El objetivo principal de este proyecto es obtener el número total de entradas de nidos de la colonia e investigar la distribución de dichas entradas a lo largo del acantilado. La colonia evoluciona con el tiempo y tiene hoy una extensión de unos 18 kilómetros. Mediante relaciones obtenidas en trabajos de campo previos, los biólogos pueden estimar el número aproximado de individuos, en función de la cantidad de entradas de nidos. Una de las 222 imágenes utilizadas en el trabajo de conteo. Recuadro: un detalle de los nidos, con una pareja de Loros Barranqueros en la entrada de un nido (fotografía: Alejandro Balbiano). El equipo de investigación está compuesto por el Dr. Juan F. Masello (JFM) de la Universidad de Bielefeld, Alemania, y de la Universidad de Venda, Sudáfrica, el biólogo Mauricio Failla (MF) del proyecto Patagonia Noreste, con sede en Viedma, el ing. Gabriel Zanellato (GZ) de la Fundación Soberanía con sede en Cinco Saltos, y el ing. Gabriel Pagnossin (GP) de la Universidad Nacional de Río Negro. JFM, GP y GZ concibieron y diseñaron el estudio. MF, JFM y GP efectuaron el trabajo de campo a través del relevamiento fotográfico de la colonia, de donde JFM tomó los parches utilizados en el trabajo. GZ estuvo a cargo de la programación del código para crear los modelos y ejecutar los conteos. PRECISIÓN Y EFICIENCIA En una entrevista realizada al Ing. Gabriel Zanellato este destacó “La importancia del trabajo en equipo y la colaboración de expertos en diferentes áreas fue fundamental para el éxito de este proyecto” explicando que “las CNN ayudan en el conteo de entradas de nidos de loros en fotografías al automatizar el proceso. En el estudio realizado por el equipo de investigación, se utilizaron diferentes arquitecturas de CNN, como U-Net, ResUnet y DeepLabv3, para procesar las imágenes de la colonia de loros. Estas redes permiten contar con precisión y eficiencia, ahorrando tiempo y eliminando errores asociados con el conteo manual. Se utilizó tecnología GPU (del inglés, Graphics Processing Unit, un tipo de procesador que maneja y acelera la representación de gráficos) para mejorar el rendimiento de las CNN, facilitando el análisis de grandes conjuntos de datos de manera más efectiva”. TÉCNICA Zanelatto dio detalles sobre la técnica utilizada: “en lugar de detectar y localizar instancias u objetos en una imagen, el objetivo es estimar un mapa de densidad de la imagen. Luego, al integrar o sumar los valores de píxeles sobre cualquier región de dicho mapa de densidad, se obtiene el recuento de objetos dentro de dicha región. El proceso de aprender a inferir dicha densidad implica minimizar una función de costos. Al trabajar bajo un esquema de aprendizaje supervisado, se necesitan mapas de densidad etiqueta o ground-truth (del inglés, «verificación fundamental»; se refiere al proceso de recopilar los datos objetivos, probables, adecuados para una prueba dada), que se comparan con los mapas de densidad predichos durante el proceso de entrenamiento. Para obtener los mapas de densidad ground-truth, un biólogo experto demarca manualmente la ubicación aproximada del centro de las entradas de los nidos en el conjunto de parches de entrenamiento, produciendo así un nuevo conjunto de imágenes punteadas compuestas por un fondo negro y lo píxeles individuales esparcidos, cada uno con valor 1. La colonia está representada en su totalidad por 222 fotografías cada una de 3000 x 4000 píxeles, y sobre ellas se extraen aleatoriamente 156 parches representativos de 256 x 256 píxeles” VENTAJA DEL PROCESO Destacando que “aquí radica la ventaja de este proceso, ya que sólo se demarcan los parches de entrenamiento seleccionados aleatoriamente, en lugar de utilizar el conjunto completo de imágenes, lo que sería el tedioso proceso manual previo que queremos automatizar, ahorrando así un tiempo valioso para el biólogo. El siguiente paso es aplicar una convolución gaussiana (es decir, un tipo general de media matemática móvil, como se puede observar si una de las funciones se toma como la función característica de un intervalo) sobre las imágenes de puntos, un proceso que difuminará los puntos, creando los mapas de densidad. Luego, mediante técnicas de data augmentation (es decir, la generación de señales sintéticas, en este caso imágenes, reorganizando componentes de datos reales, en este caso los parches) se lleva el número total de parches a 312. Aplicamos simplemente un volteado horizontal. DIVISIÓN DE DATOS El Ingeniero detalló que “una vez generada la totalidad de parches, se procede a crear conjuntos de entrenamiento, validación y testeo. Esta división de los datos sirve para entrenar el modelo en el conjunto de entrenamiento, ajustar los hiperparámetros utilizando el conjunto de validación y evaluar el rendimiento del modelo final en el conjunto de testeo. Con el objetivo de asegurar una distribución estadística similar entre los conjuntos y reducir cualquier sesgo subyacente en los datos, se mezclaron los parches y se entrenaron siete modelos diferentes para cada una de las tres arquitecturas”. PASO FINAL “El

 “El objetivo de la Comunidad de la Inteligencia Artificial es sociabilizar todos sus conocimientos”, dice el Lic. Gustavo Cabrera El Instituto de Formación y Educación Superior (IFES) es una institución educativa de la ciudad Neuquén con más de treinta años de trayectoria y una oferta educativa con más de cien opciones entre las que se encuentran tecnicaturas (presenciales y a distancia), profesorados, cursos y diplomaturas. La misma se ha caracterizado por proponerse año a año el objetivo de brindar herramientas que aporten valor a cada una de las carreras que forman parte de dicha oferta educativa. VALOR AGREGADO El Lic. Gustavo Cabrera, director del Campus Educativo IFES de Neuquén e investigador de Inteligencia Artificial, detalló que “cada año se realizan consultas a los distintos ámbitos empresariales para conocer los perfiles profesionales actualizados del momento y desde allí tomar elementos para justamente volcarlos a sus carreras y tratar de darle valor agregado a cada una de ellas”. Asimismo, Cabrera destacó que “en ese sentido, y en el contexto de las carreras informáticas, luego de la Pandemia, visualizamos una necesidad creciente de incorporar contenidos que tuvieran que ver con la Inteligencia Artificial. Esto nos llevó a focalizar ese aspecto en particular y crear un centro de investigación en Inteligencia Artificial dado que era una tecnología muy nueva, muy creciente y que ameritaba un esfuerzo de ese tipo. Desde ese entonces nos abocamos muy especialmente a ese tema con un grupo de profesores de Informática de la institución y empezamos a recorrer ese camino en el marco del cual se dio la posibilidad de, no sólo incorporar estos conocimientos a las carreras informáticas que ya teníamos, tales como Analista de Sistema y Desarrollo de Software, sino que además nos atrevimos a crear una nueva tecnicatura específica de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial” especificó el profesor. DESAFIOS “Con todo ello iniciamos un camino muy importante y muy interesante desde el año 2021. Nuestra tecnicatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial es hoy, en el ámbito de las instituciones que ofrecen tecnicaturas, una de las pocas que existen a nivel país, dado que en este momento la oferta educativa en ese campo está representada por no más de siete tecnicaturas en Argentina” resaltó agregando que “este es un desafío muy importante para nosotros y nuestra primera cohorte de esta nueva tecnicatura comenzó en el año 2022 pero a fines del mismo sucedió un hecho muy importante y fue la aparición fulgurante del software que desarrolló la empresa OpenAI llamado ChatGPT”. INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL ALCANCE DE TODOS “Desde que apareció esa tecnología empezaron a tomar nota de la importancia de la Inteligencia Artificial no sólo aquellas personas que desarrollaban carreras afines a la programación sino también todo el mundo, puesto que ChatGPT empezó a poner al alcance de la mano de aquellas personas que no son programadores la posibilidad de utilizar la Inteligencia Artificial para tareas rutinarias, cotidianas y que aplican a cualquier profesión” destacó el investigador en IA. “IFES también visualizó esa realidad y, a la decisión ya asumida de incorporar la Inteligencia Artificial a sus carreras informáticas y obviamente a la carrera específica de Inteligencia Artificial creada, sumó la decisión de incorporar módulos de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en los trayectos finales, denominados proyectos finales en cada uno de los ciclos de sus carreras, ya sean técnicas o profesorados puesto que IFES tiene dentro de su oferta educativa dos profesorados;  en este caso de Educación Física e Inglés. Creo que en este momento ya hay un nivel de conocimiento muy importante de parte de la sociedad en cuanto a la Inteligencia Artificial y sus alcances. Tecnologías como por ChatGpt evolucionaron a nuevas versiones cada vez más potentes y cada vez más integradoras de soluciones pero además otras tecnologías que forman parte de la empresa OpenAI, además de otras empresas, van desarrollando día a día, y de manera muy acelerada, nuevas soluciones para todo tipo de desafíos que está dispuesta a afrontar la Inteligencia Artificial”. CRECIMIENTO ACELERADO “Este crecimiento tan acelerado, tan exponencial y que, mirando hacia futuro, parece acelerarse aún más, llevó a IFES a pensar en no sólo la necesidad de continuar con el proyecto de centro de investigación en IA sino en un proyecto de Comunidad de Inteligencia Artificial de Neuquén (comAInqn). Por eso elaboró un proyecto en el marco del cual fue acompañado por el Polo Tecnológico de Neuquén, que es promovido desde el Municipio de la Ciudad de Neuquén y también por la Cámara de Empresas Tecnológicas de Neuquén, llamada Infotech. Estas tres organizaciones, a partir del 2023, se dispusieron a desarrollar un curso de formación en Inteligencia Artificial destinado no sólo a programadores sino a cualquier tipo de profesión que habitualmente trabaje con manejo de datos desde otros lugares, como puede ser un ingeniero, un contador o bien un experto en Matemática. Ese curso abordó temáticas esenciales del área, tales como la mencionada Ciencia de Datos, Machine Learning, Computer Visión y Natural Language Processing” informó Cabrera. COMUNIDAD IA El Director del Campus Educativo resaltó que “esa capacitación intensa, muy completa y muy profunda, se desarrolló durante nueve meses del año 2023 con el objetivo de, desde este presente 2024, iniciar las acciones de la Comunidad IA de Neuquén destacando que “esta comunidad tiene como objetivo investigar permanentemente todas las tecnologías vinculadas con Inteligencia Artificial para estar al tanto de las nuevas tendencias, desarrollar aplicaciones en las cuales implementarlas y compartir todo este conocimiento con toda nuestra comunidad. Es muy importante agregar que este proceso incorporará también espacios de investigación sobre aquellas tecnologías destinadas a personas que no son programadoras, justamente para poder darles conocimientos a ellos también de cómo manejar esas herramientas y cómo incorporarlas a su trabajo habitual para poder trabajar de manera más eficiente”. PROYECTOS “Los proyectos para el presente año son varios y entre ellos podemos citar, en primer lugar, volver a capacitar otro grupo de profesionales para poder sumar gente a todo lo que es el ámbito de

Alejandro Sosa es, Artificial Intelligence Specialist | Profesor Coderhouse | Jefe de Coordinadores Regionales SAIA | Founder CodificAr Dev | Python Developer | Backend | API | Mysql | POO Alejandro Sosa, un emprendedor de 39 años nacido en la provincia de Jujuy, ha dejado una marca significativa en el mundo empresarial y tecnológico a lo largo de su carrera. Con una trayectoria que abarca dos décadas, fundó y dirigió exitosamente empresas destacadas como Soluciones Informáticas Marcando La Diferencia (MLD). Después de su exitoso paso al frente de MLD, Sosa optó por una nueva dirección profesional como Desarrollador Python, donde inicialmente trabajó en la reconocida empresa GestionST. Su experiencia se ha consolidado en el campo de la inteligencia artificial, especializándose en áreas clave como asistentes virtuales, chatbots, automatizaciones y aprendizaje automático. Además de sus logros empresariales, es conocido por su liderazgo en el ámbito tecnológico. Fundó CodificAr Dev, una empresa dedicada al desarrollo de software e inteligencia artificial, consolidando su posición como un referente en el sector. Su compromiso con el avance de la inteligencia artificial se refleja también en su papel como Jefe de Coordinadores Regionales en la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial, donde contribuye activamente a la promoción y desarrollo ético de esta disciplina en todo el territorio nacional. Además de su trabajo en el ámbito empresarial y tecnológico, comparte su pasión y conocimientos como profesor en Coderhouse Argentina, donde inspira y capacita a la próxima generación de talentos en el campo de la programación y la inteligencia artificial. Ante la pregunta sobre la historia detrás de CodificAr Dev y cuál fue la inspiración o el impulso inicial que llevó a la creación de la empresa, Sosa expresó que “esa pregunta es tan simple de contestar pero a la misma vez extremadamente difícil de hacerlo. Para poder hacerlo bien, deberían meterse en lo más profundo de mi corazón pero voy a tratar de sacarlo para afuera para que puedan darse cuenta de la dimensión de todo esto” detallando que “mi familiaridad con la tecnología no es casual; desde muy chico me desenvolví en ese ambiente, lo que me llevó a crear Soluciones Informáticas MLD (Marcando La Diferencia). Mi enfoque era simple; ayudar al usuario común para que pueda solventar todas sus necesidades tecnológicas entonces me convertí en una especie de asesor informático al que mis clientes pagaban una suscripción mensual, y en vez de recurrir a Google o YouTube, era requerir de Alejandro. Luego tuve un paso por la Seguridad Física y el Transporte de Caudales como custodio en unidades blindadas. Luego de catorce años en ese ambiente, me surgió la posibilidad de mudarme a la provincia que me vio nacer, Jujuy, en el año 2019.  En ese lapso, conocí a Marcos Colombo, una parte fundamental en mi camino al desarrollo de software. En determinado momento, Marcos me invita a formar parte de su empresa de desarrollo Gestión ST en donde pude aprender de primera línea el desarrollo de software. Y fue ahí cuando conocí a Python. Mi lenguaje principal. Luego de dos años, seguí mi camino de forma independiente. Nuevamente en ese lapso, conozco a la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial (SAIA). Entré como coordinador regional de Jujuy y al día de hoy me desempeño como Jefe de Coordinadores Regionales SAIA”. NACIMIENTO DE CODIFICAR DEV Sosa relató que “un día se me ocurre la idea de hacer un bot en Telegram, que llamé CodificAr. Este bot acopia en un solo lugar una cantidad enorme de cursos de programación que están dando vueltas en la órbita de Telegram. Recuerdo el día que estaba escribiendo un código y algo me hizo clic; una pausa que llevó varios minutos que derivaron en la idea de incorporar a desarrolladores trainee para que puedan participar de este proyecto y puedan adquirir esa experiencia real en un proyecto real. Luego de una convocatoria más que exitosa, comenzaron los primeros desarrolladores a trabajar en el proyecto (que al día de hoy seguimos desarrollando). Y así nació CodificAr Dev, la parte comercial y empresarial que va a dar ese respaldo a ese primer proyecto y a todos los demás” agregando que “como soy un convencido de que dos cabezas piensan mejor que una, decidí invitar a formar parte de esto a Marcos, por lo que se convierte en el Co-Fundador de CodificAr Dev, y desde ese día, junto a nuestro equipo de desarrollo, llevamos adelante los proyectos de nuestro clientes”. FUNDADORES DE WWW.CODIFICARDEV.COM.AR ALEJANDRO SOSA El Fundador y CEO Alejandro Sosa lidera comunidades orientadas a la programación y es conductor del podcast tecno.random, donde exploran el mundo de la tecnología. Su lema “Encode Your Life” refleja su convicción de que la tecnología nos empodera para dar forma activa a nuestro destino. Valores como la ética, la honestidad y el amor por la familia son fundamentales para él, mientras persigue el constante aprendizaje, la enseñanza y el crecimiento personal. El ser, saber y enseñar a ser persona definen sus objetivos personales. Fundador del proyecto CodificAr, proyecto que al día de hoy le da la oportunidad a 15 Developer´s Trainee a desarrollar software desde cero, con la finalidad de adquirir habilidades y experiencias en un entorno colaborativo real. Y hoy se desempeña como Jefe de Coordinadores Regionales y como Coordinador Regional de Jujuy para la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial (SAIA). MARCOS COLOMBO El Co-Fundador de CodificAr Dev, Marcos Colombo es además fundador de Gestiòn + Seguridad en Tecnología. Como desarrollador fullstack con experiencia en una variedad de tecnologías, incluyendo PHP, MySQL, HTML5, CSS, JavaScript, Angular, Ionic, React, Express.js, CodeIgniter y Laravel, tiene la capacidad de crear sistemas y aplicaciones ágiles y seguras para diversos propósitos. Su enfoque se centra en la creación de soluciones robustas que satisfagan las necesidades del cliente, optimizando el rendimiento y la experiencia del usuario. Utilizando frameworks y bibliotecas modernas, puede desarrollar tanto el frontend como el backend de manera eficiente y escalable. Tiene habilidades en el diseño de bases de datos, la creación de interfaces de usuario atractivas y responsivas,