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Se realizó el encuentro "El futuro de la Ciencia de Datos en LATAM"

Con la participación de organizaciones públicas y privadas, de la academia,  la industria y expertos nacionales e internacionales se llevó adelante el encuentro “El Futuro de la Ciencia de Datos en LATAM) con el objetivo de posicionar al país como un referente en la aplicación de soluciones de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, fortalecer la red regional y obtener una visión de los desafíos a abordar para impulsar el desarrollo en Uruguay. 

En el marco del Sistema Nacional de Transformación Productiva y Competitividad (Transforma Uruguay) se está implementando una hoja de ruta en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (CD/AA) que busca colocar para 2030 a Uruguay como un referente en la aplicación de soluciones de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático en sectores estratégicos, y a las empresas del sector TIC de Uruguay como sus generadoras.

Como parte de dicha hoja de ruta, y con el apoyo del BID y del IDRC, se realizó el 16 de setiembre en el Hotel Own Montevideo este encuentro buscando obtener una visión sobre los desafíos a abordar para impulsar el desarrollo de la CD/AA aplicada en Latinoamérica, y en particular en Uruguay, promoviendo la colaboración entre diferentes actores de la academia, la industria y el gobierno, creando oportunidades para el relacionamiento e intercambio de conocimiento.

La jornada comenzó con palabras del Ministro de Industria, Energía y Minería, Guillermo Monccechi, y continúo con ponencias de expertos internacionales que dieron cuenta de casos de éxitos aplicados en sus países. 

Pablo Sprechmann, investigador senior en DeepMind, presentó un caso de éxito de uso de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático aplicado. Por su parte, Sandra Avila, Profesora titular de la de Campinas de Brasil, habló de inteligencia artificial, agricultura y salud. Avila comentó un sistema con drones que se utiliza para identificar frutas y plagas por planta. Este sistema lo están aplicando con uvas y manzanas. En lo que respecta a salud, Avila ganó el Google Research Award por la aplicación de ciencia de datos en detección de cáncer de piel y además desarrolló otras aplicaciones para diagnosticar diabetes y patologías cardiológicas. 

Luciana Benotti, Profesora Asociada en Ciencias de la Computación en la Universidad Nacional de Córdoba e investigadora en inteligencia artificial en CONICET Argentina, presentó cómo llevar la ciencia de la computación al aula. Hizo énfasis en que para tener más recursos humanos en áreas como aprendizaje automático y ciencia de datos es necesario ingresar a los sistemas educativos desde las edades más tempranas. 

Por último, Ben A. Petrazzini, Especialista Senior en IDRC Canadá, mostró un estudio sobre la repercusión de la inteligencia artificial y los riesgos del impacto. Planteó la necesidad de hacer una transición con cautela, de avanzar consciente analizando las repercusiones en el trabajo.

Luego de las ponencias los participantes trabajaron en cuatro mesas para intercambiar ideas en base a preguntas disparadoras sobre los desafíos regionales. La mesa uno tuvo como eje el tema Recursos Humanos en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático. La mesa dos Ética, datos y regulación en la Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, mientras que la mesa tres abordó el tema Sensibilización hacia el sector productivo en la Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.  Por último, la mesa 4 abarcó el tema Sensibilización hacia el sector público en la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. 

La actividad finalizó pasado el mediodía con la puesta en común de los resultados obtenidos en cada grupo.
 




 
 

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