Journées Scientifiques Inria Chile 2024: Un puente al AI Action Summit de París para el ecosistema franco-chileno de inteligencia artificial

Siendo el primer acto oficial de Inria Chile tras la firma del Acuerdo para la creación del Centro Binacional franco-chileno en IA, se llevó a cabo la tercera edición de las Journées Scientifiques Inria Chile en el Centro Cultural Gabriela Mistral (GAM): Shaping the future of the Franco-Chilean Ecosystem on Artificial Intelligence, un evento puente hacia el AI Action Summit.

El evento representó una oportunidad única en la que investigadores franceses y chilenos y representantes del ecosistema franco-chileno de IA se reunieron para abordar los complejos desafíos y oportunidades en inteligencia artificial (IA) en torno a temáticas actuales:

• IA generativa y modelos fundacionales

• Avances en IA

• IA e Interés Público 

• Usos de la IA

• IA para la Ciencia

Durante los tres días, los participantes asistieron a charlas de renombrados científicos, escucharon a representantes del sector público y privado de Chile y Francia en mesas redondas, y pudieron compartir experiencias e ideas, con paneles sobre: 

• El desafío de la infraestructura para la inteligencia artificial, en particular en Latinoamérica y en Chile. 

• Los Desafíos e Impactos de la IA, en regulación, innovación, cultura, futuro del trabajo y medioambiente. 

• La revolución que está viviendo la Ciencia y la investigación, a raíz del desarrollo de la IA.

El evento fue inaugurado el 4 de diciembre de 2024 por Nayat Sánchez-Pi, directora general de Inria Chile; el Señor Embajador de Francia en Chile, Cyrille Rogeau; la Ministra de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación de Chile, Aisén Etcheverry; y el Presidente Director General de Inria, Bruno Sportisse. 

Karteek Alahari, Director científico adjunto a cargo de la inteligencia artificial en Inria, dio inicio a las las Journées Scientifiques 2024 con el keynote de apertura. 

Con un panorama de las actividades de investigación en inteligencia artificial llevadas a cabo por los equipos-proyectos de Inria actualmente, destacó los desafíos científicos actuales y el trabajo que se está haciendo en machine learning, comprensión visual, robótica y vehículos autónomos, procesamiento de lenguaje natural, grandes modelos de lenguaje (NLP/LLMs), inteligencia artificial generativa, cognición y neurociencias, fiabilidad y confiabilidad, representación del conocimiento, web semántica, ciencia de datos y optimización. “En Inria, tenemos una estimación de que hay aproximadamente 2/3 de los 228 equipos-proyectos que están de alguna manera vinculados a la IA. Y hay muchos de ellos que contribuyen a mejorar las herramientas. Por ejemplo, equipos dedicados a trabajar en temas como aprendizaje automático, en procesamiento de imágenes y equipos en robótica que están vinculados a temas de IA. En resumen, nuestros equipos trabajan en Machine learning, imágenes y visión, audio, robótica, neurociencia, NLP/LLMs, sociedad, web semántica, representación de conocimiento, ciencia de datos, optimización y estadística.” explicó Karteek Alahari.

La Sesión 1.1 “Generative AI and Foundation Models” que fue moderada por Luis Martí, Director científico de Inria Chile, estuvo dedicada a la inteligencia artificial generativa y a los modelos fundacionales de la disciplina. 

En particular, con la charla de Cristobal Guzmán (Pontificia Universidad Católica de Chile), se recogieron las temáticas de los riesgos de privacidad en el aprendizaje automático (ML), la privacidad diferencial, y las técnicas de optimización y aceleración para el ML, además de presentar su Equipo Asociado FOAM que lidera junto al equipo-proyecto SIERRA del Centro Inria de París. 

En cuanto a Aidan Hogan (Universidad de Chile / Instituto Milenio Fundamentos de los Datos, IMFD), realizó una comparación entre  los Grandes modelos de lenguaje (LLM), los grafos de conocimiento y los motores de búsqueda, sus debilidades, fortalezas, y alucinaciones, para alentar a investigar al cruce de estas tres técnicas complementarias. 

Los sesgos de la inteligencia artificial también se abordaron con Valentin Barrière (Universidad de Chile / Centro Nacional de Inteligencia Artificial, CENIA), quien presentó un nuevo método para la detección de sesgos en inteligencia artificial generativa. El investigador mostró que utilizar nombres como representantes permite detectar el sesgo relacionado con un país en LLMs; que el sesgo de un modelo multilingüe depende del idioma de la oración (xenofobia de la IA); y que los sesgos están vinculados a la perplejidad y están conectados con los datos utilizados para el pre entrenamiento, pero que esto no explica completamente el sesgo negativo. En efecto, los sesgos pueden deberse a relaciones de baja correlación y los modelos generativos también son útiles para crear datos y reducirlos. 

Hernán Lira (Inria Chile), por su parte, presentó el proyecto HUEMUL, traductor de español-mapudungún que utiliza aprendizaje por transferencia para lenguas de escasos recursos. 

Por la tarde, en la sesión 1.2. moderada por Pablo Barceló (Pontificia Universidad Católica de Chile / CENIA), “Breakthroughs in AI”,  fue el turno de Cristián Buc, jefe del equipo de investigación del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) quien exploró en la segunda keynote del día cómo la neurociencia cognitiva, específicamente el control cognitivo, puede inspirar avances en IA. Destacó investigaciones que abordan problemas como el olvido catastrófico y la capacidad de las máquinas para generalizar a nuevos contextos. 

Concluyendo su presentación, Cristián Buc indicó, “hay valor en mirar la neurociencia y no necesariamente a un nivel muy detallado. Existen niveles funcionales en neurociencia que son muy útiles para construir máquinas más inteligentes y tan sencillos como agregar una capa de abstracción de tareas, que puede estructurar la información en un modelo de backbone y luego ser utilizada a través de los gradientes para recomponer esa información con el fin de adaptarse a una nueva tarea.” 

Una nueva aplicación de una Red Neuronal Bayesiana Probabilística (PBNN) para estimar variables de la función vocal, mejorando el monitoreo ambulatorio no invasivo de la voz, fue el trabajo central que presentó Matías Zañartu (Universidad Técnica Federico Santa María / Advanced Center for Electrical and Electronic Engineering, AC3E), mientras Elizabeth Montero (Universidad Técnica Federico Santa María) presentó sus investigaciones sobre el diseño automático de algoritmos metaheurísticos con aprendizaje. 

Por su parte, Nicolas Tabareau (equipo-proyecto GALLINETTE, del centro Inria de la Université de Rennes), destacó la importancia de combinar el rigor de los probadores de teoremas interactivos (Interactive Theorem Provers, ITP) con las capacidades de automatización de los LLMs, como una vía para evitar las alucinaciones y errores de estos, y llegar a sus evaluaciones y certificaciones. 

Para finalizar esta sesión, Romina Torres (Universidad Adolfo Ibáñez / CENIA) presentó su trabajo en ciberseguridad y en particular en el desafío de predecir las amenazas persistentes avanzadas (Advanced Persistent Threats - APT) en entornos donde la IA también es vulnerable. 

La primera Mesa Redonda “The AI <-> HPC infra landscape”, con la participación de Felipe Bravo, director de la Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial (IDIA) de la Universidad de Chile e investigador del IMFD y CENIA; Ginés Guerrero, Director Ejecutivo del Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento (NLHPC); Roberto Musso, presidente de la empresa Digevo; y Thierry de Saint Pierre, en representación de la Asociación Chilena de Empresas de Tecnologías de Información ACTI cerró la Jornada 1 de estas Journées. 

En esta mesa moderada por la directora de Inria Chile Nayat Sánchez-Pi, tres temáticas fundamentales fueron abordadas por los panelistas en relación con la infraestructura para la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento (HPC): 

• la brecha digital en América latina y en particular en Chile, y cómo enfrentarla, desde la academia, el sector público y privado; 

• el posicionamiento de Chile como un hub digital para la región; y

• el rol de la colaboración público-privada, pero también bilateral e internacional para lograr reducir esta brecha. 

La jornada del 5 de diciembre, moderada por Karteek Alahari (Inria), tuvo un foco importante en políticas públicas de inteligencia artificial. 

La mañana inició con el keynote de Fabien Le Voyer, director del Programa de Inteligencia Artificial de Inria. Con su charla, los participantes pudieron conocer los detalles de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de Francia, su génesis y estado actual,  la reciente Agencia de Programas de Inria creada en apoyo a las políticas públicas del país, el Programa de IA de Inria y sus proyectos actuales, y la dimensión internacional de la política pública francesa, enfocada en la preparación del AI Action Summit de París. 

En esta Sesión 2.1 “AI and Public Interest", Rodrigo Durán, gerente general de CENIA presentó el rol de este centro en el ecosistema chileno de inteligencia artificial, además de los resultados del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, resaltando el posicionamiento de Chile en la región. 

En el marco del Programa de Inteligencia Artificial de Inria, Juana Torres-Cierpe (Inria), presentó el trabajo realizado en el marco de LaborIA, un programa lanzado por Inria y el Ministerio del Trabajo de Francia en 2021 sobre el futuro del trabajo. 

Para terminar la Sesión, Pedro Maldonado (Universidad de Chile / CENIA) presentó los desafíos éticos asociados con el desarrollo de neurotecnología e inteligencia artificial, abordando también sus consecuencias en la cognición humana, así como las recomendaciones éticas sugeridas por la UNESCO para ambas áreas, la IA y la neurotecnología.

En la sesión 2.2 “AI Applications”, moderada por Luis Martí (Inria Chile), se presentaron los usos o aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en sectores como energía, transporte, minería, prensa escrita, biología marina y robótica médica. 

Los temas incluyeron optimización bilevel, aprendizaje profundo para robótica móvil y minería, robótica quirúrgica adaptativa, sistemas de recomendación para editores de periódicos, y reconocimiento de imágenes de plancton para problemas de biodiversidad.

Luce Brotcorne (Inria)  presentó el equipo asociado franco-chileno de Inria Chile BIOSEL, sobre los modelos de optimización biniveles como herramientas para modelar la toma de decisiones jerárquica, donde las elecciones de un líder anticipan las reacciones de un seguidor. Se utiliza en economía, teoría de juegos y otros campos, y la investigadora presentó aplicaciones en problemas de precios de la energía en el complejo contexto actual y restricciones de evasión tarifaria, entre otros casos de uso, destacando la colaboración entre el equipo INOCS que lidera en el centro Inria de la Université de Lille e investigadores y estudiantes chilenos, en el marco de programas de Inria Chile.

Para ilustrar su investigación, presentó el caso de las redes eléctricas inteligentes: “Consideramos el caso sencillo en el que tienes un proveedor (un vendedor o productor) de electricidad, y el objetivo es determinar los precios para cambiar los hábitos de las personas y maximizar – o más bien, minimizar – un pico de demanda. El seguidor es un agregador de red inteligente. Si estás en tu comunidad local y estás conectado a un agregador de red inteligente, este agregador se encarga de todas las personas en la comunidad. Pregunta a las personas qué les gustaría hacer durante el día, su horario preferido para lavar platos o cualquier otra cosa que hagan – los electrodomésticos que quieren usar en diferentes ventanas de tiempo y las características de estos electrodomésticos. El objetivo del operador de la red inteligente es programar los electrodomésticos de los clientes para maximizar la suma de costos. Esto se puede modelar como un programa de optimización bi-nivel.” 

Con Javier Ruiz del Solar (Universidad de Chile / Advanced Mining Technology Center, AMTC), se trató de aprendizaje profundo para robótica móvil y minería, en una charla donde repasó los fundamentos del aprendizaje profundo (DRL) y los retos que hay que afrontar para su uso en el mundo real, con demostraciones de aplicaciones de DRL en robótica. 

Siguiendo en la temática de la robótica, Yinoussa Adagolodjo (Université de Lille, Inria, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189 CRIStAL), presentó su trabajo, aplicado al sector de la salud, desde las simulaciones biomecánicas, a la robótica quirúrgica adaptativa, pasando por la simulación en tiempo real de interacción de objetos con el software SOFA. También presentó el desafío detrás de los robots deformables para en la vida real poder disminuir los impactos de la cirugía sobre los pacientes, apoyando a la vez al cirujano en su trabajo. 

Con Sebastián Gallardo (equipo-proyecto BIOVISION del centro Inria de la Université Côte d'Azur), los asistentes se sumergieron en el mundo de los editores de prensa, con la presentación de su tesis de doctorado que aborda tres aplicaciones principales: la exploración de diseños de periódicos; la mejora de la legibilidad para personas con baja visión y la selección de plantillas para artículos, dado el impacto que la digitalización ha tenido sobre el trabajo de editor y de periodista. 

Sofía Callejas (Inria Chile), presentó el proyecto OcéanIA, un Inria Challenge liderado por Inria Chile, y específicamente el trabajo realizado sobre conjuntos de datos extensos y desequilibrados para abordar el reconocimiento de imágenes de plancton empleando algoritmos de transfer learning basados en transformers.

La segunda mesa redonda trató sobre "Los desafíos e impactos de la IA", y contó con la participación de Sebastián Amaral, Director Asociado en Idemax; Isidora Cabezón, Directora Ejecutiva del Centro para la Revolución Tecnológica en Industrias Creativas (CRT+IC); Rodrigo Durán, Gerente General de CENIA; Fabien Le Voyer, Director del Programa de inteligencia artificial de Inria; y Julián Herman, Director General y Socio de Boston Consulting Group en Sudamérica y miembro del Círculo de Innovación de ICARE. 

El panel moderado por Nayat Sánchez-Pi, fue la ocasión de debatir de temáticas claves hoy día, desde distintas perspectivas. El tema de la regulación de la inteligencia artificial y de su impacto en la innovación, tomando como ejemplo la legislación europea y el proyecto de ley actualmente en debate en Chile, fue uno de los temas centrales de la discusión. También el impacto de la IA sobre las industrias culturales y creativas y sobre los artistas y autores fue abordado en todas sus aristas, positivas y negativas, además del impacto sobre el trabajo y la preparación de las sociedades desde lo público como lo privado para enfrentarlo.

La jornada final inició con la sesión 3.1 “AI for Science”. Los temas incluyeron la evolución química de galaxias, uso de telescopios de gran escala para la exploración del universo, el modelado matemático de olas costeras, la predicción personalizada de respuestas fisiológicas a la altitud y redes neuronales informadas por física para estudios cardiovasculares.

La primera keynote del día fue realizada por Paula Jofré, directora del Núcleo Milenio ERIS (Evolutionary Reconstruction of the Interstellar medium) y directora del programa de doctorado en Astrofísica de la Universidad Diego Portales. En su charla, presentó su proyecto “Galactic Phylogenetics” explorando la idea interdisciplinaria de utilizar la biología evolutiva para estudiar la evolución química de las galaxias, usando elementos químicos de estrellas de baja masa como registros fósiles de la evolución galáctica. Este enfoque, que enfrenta el desafío de analizar grandes y complejos conjuntos de datos de la Vía Láctea, plantea aplicaciones interesantes para la inteligencia artificial. Paula Jofré sintetizó “Las estrellas son los registros fósiles de la Vía Láctea, preservando la historia del medio interestelar. Al combinar datos observacionales, simulaciones y enfoques interdisciplinarios, buscamos desentrañar la historia evolutiva de nuestra galaxia. Aunque quedan desafíos, este trabajo destaca el potencial de la colaboración interdisciplinaria para avanzar en nuestra comprensión del cosmos.” agregando también la necesidad de colaborar de manera interdisciplinar, en particular con grupos de investigación en inteligencia artificial, para nutrir tanto la investigación en IA como la investigación en los otros campos científicos: “Todo lo que sé sobre IA son cosas que he aprendido a través de este tipo de colaboraciones y discusiones con la comunidad, como esta de aquí (con Inria Chile). En esta charla, quise presentarles una idea que, en este momento, no se está beneficiando tanto de la IA, pero creo que hay un gran potencial para avanzar y construir, con su colaboración.”

Itziar de Gregorio-Monsalvo (Observatorio Europeo Austral, ESO), después de hacer un recogido por los hitos en la historia de ESO y de presentar el Extremely Large Telescope (ELT), enfatizó sobre el rol revolucionario que va a tener la inteligencia artificial en la operación misma de los observatorios pero también en los hallazgos científicos sin precedentes que esta tecnología permitirá alcanzar en astronomía. Para la jefa de la Oficina de Ciencia en el Observatorio Europeo Austral, “la inteligencia artificial (IA) desempeñará un papel crucial en las operaciones de telescopios y la investigación científica. Por ejemplo, la IA puede optimizar los horarios de observación para hacer un mejor uso del tiempo y los recursos del telescopio. También puede mejorar las predicciones meteorológicas, ayudando a evitar pérdidas de observación debido a condiciones adversas. El mantenimiento predictivo impulsado por IA puede monitorear la salud del equipo, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando la eficiencia. En la ciencia, la IA puede ayudar a procesar y analizar grandes conjuntos de datos, detectar objetos tenues y automatizar la identificación de características en imágenes.”

José Galaz (CIGIDEN) presentó su trabajo de doctorado realizado en Inria recientemente sobre los métodos de acoplamiento de los modelos de oleaje costero, mientras María Rodriguez-Fernandez (Pontificia Universidad Católica de Chile / IHealth) y Francisco Sahli (Pontificia Universidad Católica de Chile / IHealth) presentaron aplicaciones al sector de la salud. 

María Rodriguez-Fernandez presentó su trabajo sobre predicción personalizada de las respuestas fisiológicas y cognitivas a la exposición a grandes altitudes geográficas, un campo de investigación emergente que combina datos biomédicos, técnicas de aprendizaje automático y modelos fisiológicos para predecir cómo diferentes individuos reaccionan a condiciones de alta altitud. 

Francisco Sahli exploró cómo las redes neuronales informadas por la física (PINNs, por sus siglas en inglés) pueden resolver una variedad de problemas inversos con datos dispersos en la biomecánica cardiovascular.

La sesión 3.2 “AI and Modeling: Model- and data-driven approaches”  se centró en metodologías que combinan enfoques basados en datos y modelos físicos. Se discutieron temas como explicabilidad en sistemas de decisión, avances en modelado oceánico en la Patagonia chilena, aprendizaje automático centrado en datos y redes neuronales informadas por física para resolver problemas complejos.

Leopoldo Bertossi, profesor e investigador en la Universidad San Sebastián, profesor Emeritus Carleton University e investigador IMFD, abordó en su keynote el área de la Explainable AI (XAI), destacando su importancia no sólo en la ética de la IA, sino también en la toma de decisiones y clasificación en sistemas de aprendizaje automático. El investigador comentó que “ha surgido una nueva área de la IA: la IA explicable. Además, se ha formado una disciplina conocida como IA ética, que intersecta áreas como el derecho, la sociología, la filosofía, la informática y la propia IA. El propósito principal aquí es crear sistemas de IA más transparentes, confiables, justos, imparciales e interpretables.” Para intentar resolver este problema de la IA de confianza, presentó métodos de explicación basados en puntajes, enfatizando la necesidad de razonar con explicaciones y la conexión con métodos tradicionales de explicación en IA.

Andrés Sepúlveda, investigador de la Universidad de Concepción presentó los desarrollos actuales en el modelamiento numérico de las aguas de la Patagonia chilena, un estudio que se está realizando hace años, especialmente utilizando el modelo CROCO (CROCO: Coastal and Regional Ocean Community model), mostrando a la vez cómo la sinergia entre instituciones francesas y chilenas ha respaldado las actividades de modelamiento oceánico en Chile y otros países latinoamericanos. A pesar de los importantes avances en modelamiento numérico, Andrés Sepúlveda destacó las oportunidades que el desarrollo de la IA trae para obtener resultados más rápidos y optimizados, enfatizando también sobre la necesidad  de formar talentos en inteligencia artificial para las geociencias. 

Paul Escapil-Inchauspé (Inria Chile) abordó las tendencias emergentes en ingeniería centrada en datos y aprendizaje automático científico, con énfasis en el aprendizaje automático informado por la física (PIML). Destacó el impacto del nuevo paradigma en la academia y las empresas, y presentó avances en el entrenamiento de esquemas PIML mediante optimización de hiperparámetros y cálculo distribuido, logrando mejoras significativas en el desempeño. Concluyó con proyectos actuales de Inria Chile, como optimización multiobjetivo y simulación de océanos.

Pablo A. Marquet (Pontificia Universidad Católica de Chile) trató de los desafíos del sistema terrestre para la Inteligencia Artificial, en particular en relación con el cambio climático y las transformaciones vividas por los ecosistemas ecológicos, la biodiversidad, las corrientes marinas y salinidad del Océano, destacando especialmente la importancia de la IA en ayudar a analizar series temporales de salinidad y temperatura para derivar estimaciones de alerta temprana de puntos de inflexión.

En la última charla de las Journées Scientifiques Inria Chile 2024, Adrián Palacios (Universidad de Valparaíso) presentó su trabajo sobre la retina llevado a cabo de conjunto con otros investigadores de Chile y Francia, y en esta ocasión se refirió a los principales desafíos de la IA en su campo de investigación: la integración de la IA con la neurociencia dada la complejidad del cerebro; la comprensión del procesamiento sensorial; la simulación de la conciencia y la cognición; y las preocupaciones éticas y de privacidad. 

La tercera y última Mesa Redonda, moderada por Luis Martí, Director Científico de Inria Chile, trató sobre "La ciencia en la era de la IA", y la revolución que está viviendo la Ciencia y la investigación, a raíz del desarrollo de la IA, pero también sus desafíos, oportunidades y límites. 

En este panel, participaron Karteek Alahari,  Director científico adjunto a cargo de la inteligencia artificial en Inria; Paula Jofré, investigadora del Instituto de Estudios Astrofísicos de la Universidad Diego Portales; Pablo Marquet, profesor de la Pontificia Universidad Católica de Chile; y Adrián Palacios, Profesor de la Universidad de Valparaíso. 

Las Journées Scientifiques Inria Chile 2024 permitieron compartir investigaciones innovadoras de Chile y Francia en inteligencia artificial, provocando discusiones reflexivas y forjando nuevas colaboraciones. Desde la investigación fundamental hasta el impacto en el mundo real, las intervenciones de los representantes del ecosistema franco-chileno en IA cubrieron casi todo el espectro de la IA, sus desafíos y sus impactos.

Como pre-evento del AI Action Summit de febrero de 2025, permitieron también contribuir en torno a las temáticas principales de la Cumbre: 

• Compartiendo visiones y experiencias de ambos países con la sesión dedicada a las políticas públicas de IA y a la mesa sobre los desafíos e impactos de la IA, destacando también el rol que tendrá el Centro Bi-nacional en Inteligencia Artificial operado para Inria Chile  en apoyo a las políticas públicas de Francia y Chile ;

• Presentando iniciativas y discutiendo de la necesidad de un intercambio internacional de experiencias y de un compromiso público y privado en torno al futuro del trabajo ; 

• Fomentando la colaboración entre la academia y la industria para impulsar la innovación como medio para facilitar la transferencia de tecnología y fomentar la adopción de la IA, promoviendo a la vez su desarrollo y uso ético y responsable de la IA, en particular en el sector de las industrias creativas ; 

• Trabajando en el desarrollo de una IA de confianza, metodologías para evaluar la seguridad y fiabilidad de los modelos de IA, especialmente los grandes modelos lingüísticos (LLMs), métricas y protocolos para evaluar el rendimiento, la equidad y la transparencia de la IA ; 

• Proponiendo nuevos modelos de cooperación bilateral e internacional persiguiendo un trabajo coordinado, al movilizar representantes del sector público, la academia, empresas y startups, y contribuyendo también a resolver desafíos como la temática del impacto ambiental de la IA y la diversidad e inclusión social. 

• LaborIA: ¿qué novedades hay sobre el laboratorio de inteligencia artificial puesto en marcha por el Ministerio de Empleo e Inria?

• OcéanIA: el proyecto que busca encontrar respuestas al calentamiento global en el océano usando inteligencia artificial

• BIO-SEL: la optimización Binivel que resuelve problemas en seguridad, energía y logística

• FOAM: la optimización de primer orden para el aprendizaje automático

• GRAPA: asistentes de prueba más accesibles