'Piensa primero, crea el modelo después', un investigador de la Politécnica de Zúrich recomienda comprender los datos antes de programar IA

Alejandro Cisterna, investigador de la ETH Zürich, la politécnica más prestigiosa de Europa, impartió el pasado miércoles en la Escuela de Industriales de la UPCT la charla 'Think First, Model Later: Beyond Accuracy', en la que destacó la importancia de comprender, analizar e interpretar adecuadamente los datos antes de abordar cualquier proceso de modelización basado en inteligencia artificial.

El ponente explicó que el éxito de un modelo de IA no depende únicamente de su precisión, sino también de la calidad y el conocimiento del sistema que representa.

La ponencia incluyó diversos casos prácticos que mostraron la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en ámbitos tan variados como la biomedicina y el sector agroalimentario. A través de ejemplos reales, los asistentes pudieron conocer los retos asociados al tratamiento de datos y la construcción de modelos fiables, así como las oportunidades que estas herramientas ofrecen para la investigación y la innovación.

El evento reunió tanto a estudiantes de distintos grados, entre ellos de Ingeniería Electrónica y Automática y de Ciencia e Ingeniería de Datos, como a investigadores de diversas áreas.