El Hilo Noticias #011 ANA ISABEL OVIEDO. Inteligencia Artificial y TIC 6yx53

Programa de Radio Bolivariana, de la Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia.

El Hilo Noticias, un espacio con invitados que te transportarán al universo científico de la innovación.

El Hilo Noticias, investigamos sobre inteligencia artificial e informamos con humanidad.

Con la presentación y dirección de la periodista Selene Botero.

Ya nos conectamos.

Es un gusto darle la bienvenida a la investigadora, consultora y docente Ana Isabel Oviedo.

Les comparto un breve perfil de nuestra invitada.

Doctora en Ingeniería Electrónica, Magíster en Ingeniería, Ingeniera de Sistemas con Alta Experiencia Académica, Investigativa y Consultorías Empresariales en las áreas de Inteligencia Artificial y Ciencias de Datos.

Investigadora Senior en Minciencias.

Posee también una amplia trayectoria en la realización de investigaciones y el desarrollo de proyectos innovadores.

Sus intereses se concentran en la Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Analítica de Datos, Aprendizaje Automático, Procesamiento de Lenguaje Natural, áreas todas en las cuales ha desarrollado competencias claves para el avance y éxito de las organizaciones en la era digital.

Damos pues inicio con esta gran experta a nuestra conversación, agradeciendo a Ana Isabel Oviedo su tiempo y atención a este espacio.

Ana, en la actualidad haces parte del Grupo de Investigación y Desarrollo de Aplicaciones en Tecnologías de la Información y la Comunicación, JIDATIC.

Como el espectro de frentes en el que te desenvuelves es tan amplio, comencemos con el área de la investigación.

Investigación, entonces vamos a hablar y en especial sobre energética.

En un trabajo que aborda la predicción de demanda para el 2030, ¿cómo es esta investigación con la intervención de la Inteligencia Artificial? Claro que sí, primero que todo muchas gracias por esta invitación.

Sobre este proyecto de investigación les quería contar que inició más o menos para el año 2018, fue un proyecto financiado por MinCiencias que tenía con la intención de diseñar una estrategia de cómo sería la transformación en el sector energético colombiano hacia el año 2030.

Era una investigación en la que participaban diversas universidades, fueron como tres años más o menos la investigación, diversas universidades y además empresas del sector energético.

Específicamente yo trabajé con un estudiante de maestría que hizo su tesis de maestría precisamente en crear un modelo predictivo que pudiera determinar en un futuro a corto plazo cuánto iba a ser la demanda de energía eléctrica teniendo en cuenta la presencia de generación solar.

Entonces creó un modelo con técnicas de inteligencia artificial que podía determinar en los siguientes meses cuánto iba a ser esa demanda.

Tú estás diciendo a corto plazo, pero entonces si yo me devuelvo al 2018 y es para el 2030, estamos hablando que están haciendo unas predicciones para dentro de 12 años.

¿Cómo es esto Ana? Los modelos se entrenan a partir de datos.

Yo necesito tener un histórico de datos que me permite determinar en un futuro próximo o un futuro lejano cómo va a ser el comportamiento de lo que yo estoy estudiando.

Entonces en este caso yo podría tener modelos que me predigan día a día cuánto va a ser la demanda o podría tener modelos que me digan mes a mes cuánto va a ser la demanda o año a año cuánto va a ser la demanda.

Todo dependerá de qué tipo de datos tenga yo.

Si tengo datos con suficientes años de históricos que me digan día a día cómo se ha comportado la demanda de energía eléctrica, yo puedo crear un modelo con esas especificaciones.

Todo depende de los datos.

¿Y cómo está proyectado para el 2030? ¿Ustedes están interesados en mirarlo en el 2030 o están interesados en saber esa proyección cómo viene y desde hoy ya lo están usando? El proyecto tenía como objetivo poder identificar al año 2030 qué iba a pasar con la transformación en el campo energético.

Entonces el modelo que creamos fue entrenado, fueron diversas áreas, eran muchas investigaciones.

Específicamente les cuento la que yo participé, era poder determinar día a día cómo iba a ser el comportamiento.

Esos modelos se ven, es decir, los modelos tienen una fecha de caducidad, por así decirlo, en el que tienen que ser reentrenados porque es que el día a día cambia, los datos cambian con el tiempo.

Entonces no es que el modelo vaya a funcionar hasta el 2030.

Esos modelos tienen que ser reentrenados todo el tiempo.

Hay empresas que tienen que reentrenar modelos cada tres meses, cada seis meses, cada año, dependiendo de la velocidad con la que se tengan nuevos datos.

Digamos que el alcance del estudio inicial era poder determinar qué iba a pasar hasta el 2030.

Y estamos hablando de este modelo en especial y tú te maravillas de la incorporación.