DataForGoodBCN

Después del último evento de DataForGoodBCN "Explorando estrategias para un uso responsable de la IA", Cristian Pachón García nos deja una píldora sobre su charla y doctorado: "𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠". En ella encontraréis: - Introducción al campo de explainable AI - Ventajas y limitaciones de este campo - Artículos y links más relevantes Gracias Cristian, por compartir tu conocimiento con la comunidad DataForGoodBCN! #explainableAI #dataforgood #AItransparency

El pasado miércoles tuvo lugar el evento DataForGoodBCN, "𝐄𝐱𝐩𝐥𝐨𝐫𝐚𝐧𝐝𝐨 𝐞𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞𝐠𝐢𝐚𝐬 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐮𝐧 𝐮𝐬𝐨 𝐫𝐞𝐬𝐩𝐨𝐧𝐬𝐚𝐛𝐥𝐞 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐈𝐀". 🙌 Muchas gracias a todas las personas que asistieron al evento, y en especial, a Cristian Pachón García y Axel Brando Guillaumes por compartir tanto conocimiento con vuestras charlas y responder muchas preguntas en durante el panel final. Agradecemos también a Adevinta Spain, magníficos anfitriones como siempre. La charla "𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠: 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎, 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑎𝑠 𝑦 𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠" de Cristian Pachón García empezó con un bonito ejemplo de intentar predecir la raza de su gata, que derivó a una gran pregunta "¿Se puede interpretar un modelo como Google lens?". La necesidad de poder entender las predicciones de los modelos viene por los riesgos de sesgo y discriminación, barreras en el uso de predicciones por no entender el porqué de éstas, o en casos de uso específicos como la conducción autónoma. Además, mejorar la interpretabilidad del modelo nos permite entender mejor qué ha aprendido y asegurar que eso tiene sentido, y que no hay un problema de falta de diversidad en los datos, sesgos claros, etc. La charla "𝐼𝐴 𝑇𝑟𝑢𝑠𝑡𝑤𝑜𝑟𝑡ℎ𝑦 𝑒𝑛 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑎𝑙𝑒𝑠: 𝑢𝑛𝑖𝑒𝑛𝑑𝑜 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑, 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎 𝑦 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑" de Axel Brando Guillaumes, empezó con una pregunta fundamental: "¿Qué es la duda?". Si los humanos dudamos, porqué las predicciones no deberían dudar y ser capaces de expresar la duda y el motivo de ésta (¿es porque el caso es una anomalía, es algo que no se ha visto nunca antes, hay un empate en las clases posibles, ...?). A partir de esta idea, defendió la necesidad de una colaboración máquina - humano, donde el humano supervisa las decisiones de la máquina, especialmente para aquellos casos en los que se expresa una duda en la predicción. 📸 📸 Os dejamos con algunas fotos del evento 📸 📸 #dataforgood #explainableAI #trustworthyAI

¿De qué nos hablará Axel Brando Guillaumes en el próximo evento DataForGoodBCN, "𝐸𝑥𝑝𝑙𝑜𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜 𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑡𝑒𝑔𝑖𝑎𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑢𝑛 𝑢𝑠𝑜 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝐼𝐴"? En su charla, "𝐼𝐴 𝑇𝑟𝑢𝑠𝑡𝑤𝑜𝑟𝑡ℎ𝑦 𝑒𝑛 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑎𝑙𝑒𝑠: 𝑢𝑛𝑖𝑒𝑛𝑑𝑜 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑, 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎 𝑦 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑", Axel resaltará la importancia crucial de modelizar la confiabilidad en los sistemas basados en inteligencia artificial (IA) dentro de sistemas críticos. Abordando aspectos fundamentales como la seguridad, fiabilidad y responsabilidad, la charla delineará estrategias clave para asegurar la integración responsable de la IA. En ella se emfatizará la importancia de atributos como la detección de las distintas fuentes de incertidumbre, la colaboración humano-IA y la adherencia regulatoria, este discurso tiene como objetivo proporcionar una visión general sucinta pero exhaustiva de los enfoques y consideraciones esenciales para fomentar la confianza en las aplicaciones de IA a través de los sistemas industriales. 🗓️ Fecha: Martes 7 Mayo 2024 🕒 Hora: 18.30h (18:00 abrimos puertas) 📍 Ubicación: c/ ciutat de Granada 150 (Glòries), Adevinta Spain ¡Apúntate aquí! ⬇ #trustworthyAI #dataforgood #responsibleAI

¿De qué nos hablará Cristian Pachón García en el próximo evento DataForGoodBCN, "Explorando estrategias para un uso responsable de la IA"? Gracias al avance tecnológico que se ha llevado a cabo en las últimas décadas, hemos sido capaces de desarrollar modelos de aprendizaje automáticos altamente flexibles. A pesar de poseer una gran capacidad predictiva, se han convertido en cajas opacas. ¿Qué implicaciones tiene este hecho? ¿Debemos prestar atención y atender a esta situación? No te pierdas la charla de Cristian, "𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑝𝑟𝑒𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠: 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎, 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑎𝑠 𝑦 𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠", donde exploraremos el campo de la interpretabilidad para modelos de aprendizaje automático. Presentaremos los métodos más conocidos y usados en la comunidad así como sus fortalezas y debilidades. 🗓️ Fecha: Martes 7 Mayo 2024 🕒 Hora: 18.30h (18:00 abrimos puertas) 📍 Ubicación: Adevinta Spain ¡Apúntate aquí! ⬇

Ayer asistimos al evento de BcnAnalytics sobre #DataClimateModelling, donde aprendimos con tres interesantes ponencias: -  Rachel Lowe y Francisco Javier Doblas-Reyes (Barcelona Supercomputing Center): desarrollo de modelos para entender el cambio climático y su impacto en el mundo de cara a influenciar en policy makers, prevención y actuación. - Ignacio Villanueva (RavenWits): avances en el uso de #MachineLearning para la predicción del tiempo, gracias a mayor volumen de datos y disminución de los costes computacionales. - Ferran Alet Puig (Google DeepMind): como Google ha revolucionado la predicción del tiempo con GraphCast (era5 reanalysis dataset, 32 TPUs, Graph Neural Networks). ¡Enhorabuena por el evento! Y de nuevo, gracias BcnAnalytics por dejarnos un espacio para promocionar nuestro próximo evento DataForGoodBCN que tendrá lugar el 7 de Mayo sobre #ExplainableAI y #TrustworthyAI! https://lnkd.in/dawi-4GW

Ayer asistimos al evento de BcnAnalytics sobre #DataClimateModelling, donde aprendimos con tres interesantes ponencias: -  Rachel Lowe y Francisco Javier Doblas-Reyes (Barcelona Supercomputing Center): desarrollo de modelos para entender el cambio climático y su impacto en el mundo de cara a influenciar en policy makers, prevención y actuación. - Ignacio Villanueva (RavenWits): avances en el uso de #MachineLearning para la predicción del tiempo, gracias a mayor volumen de datos y disminución de los costes computacionales. - Ferran Alet Puig (Google DeepMind): como Google ha revolucionado la predicción del tiempo con GraphCast (era5 reanalysis dataset, 32 TPUs, Graph Neural Networks). ¡Enhorabuena por el evento! Y de nuevo, gracias BcnAnalytics por dejarnos un espacio para promocionar nuestro próximo evento DataForGoodBCN que tendrá lugar el 7 de Mayo sobre #ExplainableAI y #TrustworthyAI! https://lnkd.in/dawi-4GW

❗ 𝐍𝐮𝐞𝐯𝐨 𝐞𝐯𝐞𝐧𝐭𝐨 𝐃𝐚𝐭𝐚𝐅𝐨𝐫𝐆𝐨𝐨𝐝𝐁𝐜𝐧: "𝐸𝑥𝑝𝑙𝑜𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜 𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑡𝑒𝑔𝑖𝑎𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑢𝑛 𝑢𝑠𝑜 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑠𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑙𝑖𝑔𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐴𝑟𝑡𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙"  🗓️ Fecha: Martes 7 Mayo 2024   🕒 Hora: 18.30  📍 Ubicación: C/ de la Ciutat de Granada 150, Barcelona (Adevinta Spain) Cada vez más, la comunidad Data Science es más consciente de los riesgos que conlleva el uso de la Inteligencia Artificial. Regulaciones, noticias con ejemplos fatídicos de modelos con impacto negativo en la sociedad, entre otros, hacen que cada vez se hable más de la importancia de un uso responsable de la IA. Pero, ¿qué herramientas tenemos como trabajadores del sector para entender, mitigar y prevenir estos riesgos? No te pierdas la oportunidad de aprender sobre explicabilidad y trustworthy AI de la mano de dos profesionales expertos en la materia: Cristian Pachón García: doctorando en el departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPC, el campo de la interpretabilidad para modelos de aprendizaje automático.  Axel Brando Guillaumes: Investigador Senior en el grupo CAOS del Barcelona Supercomputing Center (BSC), lidera una nueva dirección de investigación en Trustworthy AI. #aiethics #trustworthyai #dataforgood

📣 We are super happy to announce Ferran Alet Puig will join our next event “Data and Climate Modelling”. Ferran is Research Scientist at Google DeepMind and will talk about “Graph Neural Networks for skilfull weather prediction”. ☀️💨 A short summary of his talk: “We show that GNNs trained on large-scale dataset can predict global weather forecasting at a state-of-the-art level, improving on physics-based models that have been developed for decades. Predictions translate to real world impact like better extreme temperature predictions as well as better tropical cyclone forecasting” All details about the event here 👇🏿 https://lnkd.in/dVfi2tQX

💊 4a Píldora DataForGoodBCN derivada de nuestro último evento "Explorando la intersección de la Inteligencia Artificial, la ética y la legislación". Si te interesa estar al día en relación con las novedades vinculadas a la regulación de la Inteligencia Artificial, privacidad y nuevas tecnologías, Josuan Eguiluz Castañeira, uno de nuestros speakers en el evento, nos recomienda algun@s expert@s de muchísimo interés. ¡Si no les tenías en el radar, no dudes en seguirles! 👀

⚖️ El pasado viernes 2 de febrero, el comité de representantes permanentes de la UE adoptó el texto final de compromiso sobre la #aiact tras el acuerdo político alcanzado entre la Comisión, el Parlamento y la Presidencia española el 8 de diciembre. Esto marca un gran hito para la Unión Europea, con la primera regulación que busca abordar los riesgos vinculados a determinados usos de la IA. Se deberá apostar por un uso de la Inteligencia Artificial lícito, ético y robusto, sobretodo en aquellos sistemas que se consideren de alto riesgo (inmigración, justicia, educación, empleo...). 📢 Desde DataForGoodBCN vemos más importante que nunca promover un espacio para aprender y debatir, combinando mundo tecnológico y de investigación con el legal.  La transformación digital y de IA que estamos viviendo impacta nuestro día a día y nuestro trabajo, en parte haciéndolo más emocionante, pero también con nuevos desafíos y riesgos. No hablamos de riesgos futuristas o apocalípticos, sino de riesgos actuales y tangibles:  modelos aplicados en contextos de alto impacto social, con riesgos de perpetuar sesgos, discriminación, o amenazar derechos fundamentales. 🗓️ Estamos preparando ya nuestro siguiente evento que girará entorno a la mitigación de estos riesgos y promoción de un desarrollo tecnológico responsable. ¡Pronto más información! #dataforgood #trustworthyai #aiforgood Links con más información en los comentarios.