Victoria Elosua de Madariaga

El pasado jueves celebramos el segundo encuentro de nuestras comunidades meetup Data Science Spain & IoT Analytics Spain donde hablamos sobre la aplicación de Big Data e Inteligencia Artificial para hacer frente a problemas de nuestro planeta reflejados en los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU. El encuentro tuvo lugar en el auditorio Ágora de Wayra el pasado 4 de abril donde nos reunimos alrededor de 70 profesionales amantes de los datos. Comenzamos con una breve introducción de Richard Benjamins, embajador de Data & AI en LUCA. Richard nos habló sobre las oportunidades que tiene el uso de Big Data para sumar al bien social de una comunidad y entró en detalle para explicar cómo está Telefónica involucrada en varios proyectos a nivel global y en concreto en varios proyectos en desarrollo en Latino América. Además, explicó como la aplicación de Big Data sirve como una medida de progreso y anima a la sociedad y a empresas privadas a desarrollar políticas sociales. La jornada continuó con la participación de Pedro A. de Alarcón, Head de BD4SG en LUCA, que tras hablar sobre las emergencias y conflictos que vemos y sufre nuestro planeta día a día, como el cambio climático, resaltó la importancia de poner los datos al uso para resolver conflictos sociales. Para ello primero abordando dos problemas; el primero la necesidad degenerar datos de uso público de calidad y el segundo la capacidad de traducir un problema social a un problema técnico. Figura 2: Frontera entre los objetivos de la ONU y la aplicación de nuevas tecnologías. Pedro nos explicó cómo se obtienen los datos a través de los móviles y los insights que podemos obtener de ellos para hacer frente a un problema social como pueden ser las migraciones forzosas en Colombia debidos a la sequía sufrida durante años. Destacó las variables que necesitamos entender ante un problema de esta envergadura que son: segmentación, estimación de volumen, monitorización de flujos o rutas de migración, asentamiento e impacto en las comunidades de alojamiento. Para cerrar la jornada con una sesión más técnica, invitamos a Carlos López Sobrino y Germán Cabrera Martínez para que nos contaran su proyecto "Predicción y Clasificación de accidentes de Tráfico de Madrid". Tras conocer que cada hora hay un accidente por distrito en la comunidad de Madrid y afirmar que la gestión de recursos y el despliegue de servicios es vital a la hora de ayudar en un accidente nos contaron los principales objetivos de su proyecto: clasificación de accidentes, clasificación por gravedad de los mismos y predicción del número de accidentes. Continuaron explicando el modelo que han desarrollado con el fin de mejorar el tiempo de respuesta ante un accidente, las variables que tuvieron en cuenta, cómo realizaron la clasificación de los datos y concluyeron mostrando los resultados del modelo. Si quieres saber más, puedes consultar todas las presentaciones de la jornada o ver las fotos del encuentro. ¡Y no olvides unirte a las comunidades para participar o asistir al próximo meetup que organizaremos en Julio!

El pasado jueves 7 de febrero organizamos el primer encuentro meetup con las comunidades técnicas Data Science Spain & IoT Analytics Spain. Las comunidades surgen como punto de encuentro para perfiles técnicos interesados en hablar sobre materias como Big Data, Inteligencia Artificial, Deep Learning u otras disciplinas técnicas dónde queremos presentar proyectos o generar debates. “Hacia una Inteligencia Artificial Responsable” fue la temática del primer encuentro del año que celebramos en las oficinas de nuestro partner KSchool, para debatir sobre cómo son de justos los algoritmos que empezamos a ver aplicados en herramientas que se valen de IA para tomar decisiones por nosotros. El encuentro comenzó con la bienvenida de Richard Benjamins que explicó como la IA está cada vez más presente en nuestra sociedad y cómo su crecimiento exponencial pone en duda consecuencias no deseadas de su aplicación. Richard nos mostró varios ejemplos actuales de discriminación, como la creación de un algoritmo de reclutamiento de una empresa que discriminaba a las mujeres, o el sesgo racial que se había experimentado en la aplicación de reconocimiento de imágenes. Resaltó la actuación de grandes empresas y organizaciones gubernamentales que empiezan a regular este tipo de aplicaciones y presentó el LUCA Challenge organizado en noviembre, que premiaba herramientas que detectaran si un algoritmo estaba tomando decisiones sesgadas. Tras su intervención, se procedió a la entrega de los premios de la primera edición de este concurso y se dio la oportunidad a los dos primeros ganadores de presentar su proyecto. El primero en hablar fue Guido García, representando al equipo ganador con el proyecto “Detección de sesgos en el algoritmo de búsqueda de Google y medición de sus efectos en la polarización política”. Guido nos demostró como a través de registrar nuestra actividad diaria y nuestras búsquedas de información, recibimos recomendaciones o publicidad sesgada que afecta a nuestro juicio y toma de decisiones, como puede ser un voto a favor de un partido político determinado. Figura 2: Guido García @ Meetup Hacia Una IA Responsable. Nos mostró el análisis cuantitativo que hizo tomando como muestra los resultados de las búsquedas de personas durante las elecciones en Alemania en 2017 y otras variables que se tuvieron en cuenta en el estudio, para demostrar su teoría de que existe un sesgo político que nos muestra resultados favorables a un partido. Además, abrió el debate a cómo este sesgo polariza la opinión pública.Viendo los resultados, cerraba su intervención haciendo una llamada a la necesidad de crear un código ético que guiara a los científicos de datos en saber qué deben conseguir con su trabajo más allá de lo que puedan hacer con los datos. El segundo proyecto “Análisis y mitigación de sesgos en el aprendizaje automático” fue presentado por Alexander Benítez y Antón Makarov en representación de su grupo de trabajo, que comenzaron explicando el concepto de ‘Fair Machine Learning’ Esta disciplina busca saber si las máquinas toman decisiones discriminatorias, para explicar como se detecta este problema. A través de un ejemplo real, señalaron cómo identificar el sesgo en el resultado de un análisis y explicaron los pasos a seguir a nivel técnico para mitigar este sesgo y así ayudar a diseñar algoritmos justos. Figura 3: Alexander Benítez y Antón Makarov presentando su proyecto. Depués de la presentación de ambos proyectos, concluimos el evento abriendo el debate a todo el público, dónde, en líneas generales, todos compartimos la preocupación por diseñar algoritmos justos y requerimos el apoyo de que organizaciones gubernamentales impulsen leyes como la reciente aplicación de la GDPR que vela por la protección de datos. Si quieres participar en próximos encuentros o unirte a nuestro grupo meetup, apúntate a las comunidades Data Science Spain & IoT Analytics Spain.

El pasado 22 de noviembre se celebró en Telefónica la entrega de premios de la tercera edición de los Data Science Awards Spain 2018, los únicos premios en España que dan un reconocimiento social a los profesionales del mundo de los datos y Data Science. La sala de los Ciria de Telefónica acogió a más 80 personas para hacer pública la entrega de premios en sus tres categorías: Mejor Data Scientist, Mejor Trabajo Periodístico de datos y Mejor iniciativa empresarial. La jornada comenzó con Mercedes Estrada, Product Marketing Manager dentro de LUCA, quien dio la bienvenida y destacó la gran participación de esta edición, con más de 360 proyectos presentados. A continuación, se dio paso a Carme Artigas, fundadora de Synergic Partners, empresa adquirida por Telefónica en 2015, y de donde surge la iniciativa. Artigas presentó la dinámica de los Data Science Awards; la cual comenzó el pasado mayo 2018 con los registros y pasó por distintas fases hasta llegar a conocer a los ganadores de esta edición. Asimismo, Carme Artigas destacó la madurez de los proyectos presentados este año en comparación de las ediciones anteriores: “En esta tercera edición hemos visto la madurez que ha ido adquiriendo la ciencia de datos por los propios proyectos presentados. El ecosistema de tecnologías disruptivas aumenta y evoluciona, se desarrolla continuamente a pasos agigantados” afirmó. David del Val, director de Core Innovation de Telefónica y Consejero Delegado de Telefónica I+D, fue el encargado de la antesala a los premios con una ponencia magistral titulada “GANs y la creatividad de la IA” en la que mostraba el estado del arte en la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial denominados “Redes Generativas Antagónicas”, utilizados para, entre otras cosas, generar contenido (Ya sean imágenes, fotografías, vídeos, etc.) desde cero por las propias máquinas. David del Val, director de Core Innovation de Telefónica y Consejero Delegado de Telefónica I+D. Posteriormente se pasó a la entrega de premios. En primer lugar, el premio a Mejor Data Scientist se lo llevó Pablo López Álvarez, con su proyecto sobre predicción de las fases previas del Alzheimer. Su modelo de aprendizaje automático es capaz de estimar si un paciente se encuentra en una fase temprana de esta enfermedad gracias al estudio de los datos arrojados por una máquina MEG (de manetoencefalografía) basándose en la actividad cerebral de pacientes a través de 102 sensores colocados en la cabeza. Los jueces destacaron la viabilidad de este proyecto que podría ser desarrollado en un entorno médico real. En esta categoría, Manuel López Martín, obtuvo una mención honorífica por su metodología utilizada en el proyecto presentado. El premio a Mejor Trabajo Periodístico de Datos lo obtuvo la Fundación Civio, por su compleja investigación periodística sobre el uso y acceso a los anticonceptivos a nivel mundial teniendo en cuenta variables económicas, sociales y religiosas y por las visualizaciones planteadas para reflejar los resultados obtenidos. Europa Press se alzó con una mención de honor a la mejor estrategia periodística con su propuesta EpData, una plataforma cuyo objetivo es integrar todas las oportunidades que ofrece el Big Data para mejorar la calidad de la información y luchar contra las noticias falsas en Internet de forma colaborativa. Finalmente, el Premio a la mejor iniciativa empresarial Big Data lo consiguió Repsol, con su ambiciosa apuesta de transformación digital que le ha llevado a generar más de 400 iniciativas basadas en analítica y gestión de datos. Esta iniciativa ha dado lugar a un proyecto que predice en tiempo real la calidad del producto que fabrica con una antelación de 15 minutos, lo que permite modificaciones y mejoras antes de su finalización. Proyecto en el que 16 de los centros de producción de Repsol ya se están beneficiando. La Mención de honor a la mejor estrategia empresarial de Big Data la obtuvo Naturgy, por su plan estratégico de incluir tecnologías Big Data e Inteligencia Artificial dentro de la compañía, incluyendo desde la impartición de formación en Big Data a todos los niveles dentro de la empresa hasta la creación de un centro de excelencia analítico donde desarrollar casos de analítica avanzada y Big Data. Elena Gil, CEO de LUCA y Directora Global de Big Data B2B en Telefónica, cerró la jornada agradeciendo a los asistentes y sobre todo a los participantes y ganadores de esta edición por la calidad de los proyectos presentados. Elena Gil, CEO de LUCA y Directora Global de Big Data B2B Para mantenerte al día con LUCA visita nuestra página web, y no olvides seguirnos en Twitter, LinkedIn y YouTube.