Hacia Afuera con Omar Espejel ELIA

Anna Muñoz fue Senior AI Scientist en BenevolentAI y líder en Medicina de Precisión Clínica. Presentó su investigación en TS4H (Time Series for Health) en NeurIPS 2022. Cuenta con una patente para la expansión de cohortes usando Modelos de Lenguaje en historiales clínicos. Recientemente su investigación fue publicada en ICML 2023, por lo que su trabajo ha estado presente en las dos conferencias más importantes de Machine Learning.



En este episodio, Anna nos cuenta cómo la IA está transformando la medicina. Cómo modelos de lenguaje como BERT y GPT-3, mejoran diagnósticos, personalizan tratamientos y procesan datos médicos. Exploramos cómo el aprendizaje federado aborda preocupaciones éticas y de privacidad. Aunque prometedor, la regulación y ética son desafíos clave para un uso responsable.



La IA avanza en medicina, detectando enfermedades y prediciendo problemas cardiovasculares.

Sergio Prada (⁠@sergioprada666⁠ en Twitter) es Co-Fundador y CTO de Metal (YC23), empresa especializada en la implementación de aplicaciones de Machine Learning para descifrar significado en datos no estructurados a través de incrustaciones. Fue Software Engineer en Meta y en Kustomer, empresa adquirida por Meta.



Sergio nos cuenta en este episodio la compleja intersección entre la inteligencia artificial y la gestión de la memoria. Su empresa ha desarrollado Motorhead, un servidor open source de recuperación de memoria e información para modelos de lenguaje grandes (LLM).



En el podcast, Sergio profundiza en el papel fundamental que desempeñan los "embeddings" - representaciones numéricas de datos que permiten encontrar similitudes - y cómo se asemejan a la memoria humana en su función. Estos conceptos son pieza clave en el desafío de mejorar la retención de contexto y la memoria a corto plazo en los chatbots.



Además, Sergio analiza la evolución de la IA y destaca la importancia de las soluciones de código abierto y su impacto en el panorama tecnológico actual.

Sergio Pérez (@sergiopprz en Twitter) es ingeniero de Inteligencia Artificial en Graphcore (@grafcoreai) donde se enfoca en implementar y optimizar aplicaciones de ML de última generación utilizando la tecnología Poplar SDK e IPUs.



Este episodio aborda el desarrollo y la necesidad de hardware especializado para las demandas de la inteligencia artificial (IA), destacando el trabajo de empresas como Graphcore. Se destaca la relevancia de la colaboración internacional, especialmente en la Unión Europea, para establecer una sólida industria de semiconductores independiente.



El episodio también hace hincapié en la democratización de la IA, facilitando su uso por personas no especializadas en programación a través de modelos de IA generativa y lenguaje natural.



Se exploran los retos y las soluciones en la fabricación de chips de IA, incluyendo los límites cuánticos en el tamaño de los transistores y nuevas aproximaciones para superarlos. Se enfatiza la diversidad, la colaboración y la innovación en el ámbito de la IA y el hardware, y la necesidad de un ecosistema que facilite el desarrollo de soluciones más eficientes y accesibles.

Omar Flores (@OmarUFlorez en Twitter) es un experto en Modelos de Lenguaje, empleando señales sociales para optimizar la interpretación y expresión semántica de estos modelos. Sus métodos han fortalecido notablemente tareas como la búsqueda y recomendación. Ha trabajado como Machine Learning Research Scientist en Twitter, Senior Research Manager en Capital One y Research Scientist en Intel. Recibió el Premio a la Innovación de IBM Research en Análisis de Datos Escalables que financió su tesis doctoral.



Este episodio profundiza en los avances y retos de la inteligencia artificial (IA), desde el modelo maestro, hasta los progresos en los modelos de lenguaje y la gestión de memoria. Se discute sobre la integración social de la IA y la capacidad de los modelos generativos para resolver problemas. Se aborda sobre memoria in context, la estrategia de IA de Perú, la diversidad de datos y las implicaciones éticas.

Atocha Aliseda es una filósofa de la ciencia especializada en inteligencia artificial y medicina, enfocándose en las implicaciones éticas y filosóficas de la inteligencia artificial en el campo médico. Su trabajo ha sido reconocido y premiado por su destacada labor académica.

Es doctora en "Filosofía y Sistemas Simbólicos" de la Universidad de Stanford y actualmente es investigadora titular en el Instituto de Investigaciones Filosóficas de la Universidad Nacional Autónoma de México, habiendo realizado también investigaciones en la UNED (Universidad Nacional de Educación a Distancia) en España.

En este episodio, se exploran las implicaciones filosóficas de la inteligencia artificial en el campo médico, abordando temas como la similitud de experiencias y la importancia de la empatía en la relación médico-paciente. Se destaca la necesidad de ver a la inteligencia artificial como un colaborador en lugar de un reemplazo total de los médicos, resaltando la importancia de la interpretación humana y la atención personalizada en el cuidado médico. La filosofía desempeña un papel crucial en la reflexión y comprensión de estos temas.

En este episodio, Luis David Tolentino Barrera nos cuenta sobre la trayectoria no lineal de su carrera. Desde su graduación en nanotecnología hasta su actual rol como Director de Software en Green Tech Innovation, donde se enfoca en la detección y combate de incendios forestales mediante el uso de inteligencia artificial.



A lo largo de su camino, Luis ha explorado diversos ámbitos, desde emprendimientos tecnológicos hasta incursionar en el mundo de los NFT y participar en concursos organizados por el MIT. En este episodio comparte con nosotros la importancia de la perseverancia, así como la relevancia de la introspección, el crecimiento personal y la motivación para impulsar a quienes nos rodean y cómo superar la falta de confianza en los generalistas por parte de las empresas.



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