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Apenas pasa un día sin que los medios informen sobre los últimos sorprendetes avances  en Inteligencia Artificial. ¿Pero siempre estamos hablando de lo mismo?

El propósito de la inteligencia artificial es realizar ciertas funciones cognitivas en lugar de los humanos. Pero, ¿se utiliza el mismo tipo de inteligencia artificial en un videojuego o una red social, o para ayudar a realizar un diagnóstico médico, realizar una operación militar u operar un centro de control de tráfico aéreo?

El progreso espectacular que leemos en los medios de comunicación está ocurriendo principalmente en las aplicaciones de inteligencia artificial de los consumidores. Estas aplicaciones utilizan algoritmos como el aprendizaje profundo, que correlacionan vastas cantidades de datos para resolver ciertos problemas, como el reconocimiento de patrones.

La inteligencia artificial utilizada para la gestión del tráfico aéreo o las operaciones militares no es la misma que la utilizada para los videojuegos o las redes sociales.

Pero una empresa como Thales tiene clientes y socios que participan en actividades particularmente complejas de vital importancia para los ciudadanos individuales y la sociedad en general: ciudades inteligentes, redes de transporte, servicios de seguridad y sistemas de defensa. Deben tomar decisiones sensibles al tiempo en entornos extremadamente limitados, y esas decisiones tienen un impacto directo en la vida humana, la seguridad física y la capacidad de las empresas y las principales infraestructuras para operar. Eso hace toda la diferencia cuando se trata de desarrollar y utilizar tecnologías de IA.

La naturaleza crítica de estas tareas plantea toda una gama de desafíos específicos que muy pocas empresas de tecnología son capaces de afrontar.

Al principio fue el algoritmo. Bajo el capó de cada forma de IA hay algoritmos matemáticos, algunos de ellos basados ​​en datos, otros basados ​​en modelos, leyes de la física y principios matemáticos. La IA de la que más se habla, la AI para aplicaciones de consumo, está basada en datos. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo que necesitan ser alimentados con cantidades ingentes de datos de manera permanente.

En entornos críticos, la situación es un poco más compleja. En algunos casos, los sistemas críticos y sus  sensores generan incluso más datos que las aplicaciones de los consumidores. Pero en otros casos, puede haber muy poca información disponible, o ninguna en absoluto, simplemente porque las situaciones que estamos tratando de entender y dominar nunca han ocurrido antes. La inteligencia artificial basada en datos puede funcionar bien en esos primeros casos, pero tiene un defecto fundamental en que no explica lo que está haciendo. De hecho, incluso puede producir resultados falsos o ser "engañada" por sus datos, y nadie entiende por qué. En estos casos, la IA basada en modelos puede ser extremadamente útil.

Una de las principales fortalezas de Thales es la capacidad de desarrollar estos dos tipos de algoritmos complementarios, respaldados por la experiencia en las tecnologías que impulsan la revolución digital actual, a saber, la conectividad, la IoT y la ciberseguridad. La experiencia en ciberseguridad, en particular, es un diferenciador clave para el Grupo Thales, que hace posible capturar, analizar y transmitir datos de forma segura y fiable en aplicaciones donde la seguridad es un requisito fundamental.

Los investigadores de Thales que trabajan en el futuro de la inteligencia artificial también están ayudando a salvar el planeta.

Un aspecto de la IA que recibe menos atención de los medios es el consumo de energía. En aplicaciones de inteligencia artificial para el consumidor, los datos se almacenan y analizan en gigantescos centros de datos, preferiblemente ubicados en climas fríos debido a la enorme cantidad de energía que consumen.

En los mercados de Thales, las restricciones de energía son aún más críticas, particularmente para los sistemas a bordo. ¡Imagine la complejidad, por ejemplo, de incrustar aplicaciones de inteligencia artificial a bordo de un avión de combate!

Aquí también, los equipos de investigación de Thales están explorando nuevas vías de investigación. En particular, el laboratorio de física conjunto CNRS / Thales, dirigido durante muchos años por el ganador del premio Nobel Albert Fert, está investigando formas de minimizar la cantidad de energía que consume AI para poder utilizarla en entornos restringidos, como la cabina de un avión.

El desafío energético es crucial para el futuro, y no solo en el mundo digital. Internet consume más energía hoy que el "difamado" sistema de transporte aéreo. Y un sistema de IA consume entre 10.000 y 1 millón de veces más energía que las neuronas de un cerebro humano.

¡No es tan extraño decir entonces que los investigadores de Thales que trabajan en el futuro de la inteligencia artificial también están ayudando a salvar el planeta!