Programa Ciber & IA

El II Programa Especializado en Políticas para el Ciberespacio e Inteligencia Artificial es una iniciativa académica conjunta organizada por Neurometrics, el Centro de Altos Estudios Nacionales (CAEN) con el apoyo institucional del Capítulo de Ingeniería Electrónica del CIP CD Lima y del Jack D. Gordon Institute for Public Policy – Florida International University y con el auspicio de Palo Alto Networks. El Programa tiene como objetivo proporcionar a altos funcionarios de instituciones privadas y públicas una comprensión estratégica sobre el estado actual del debate relacionado al ciberespacio y la inteligencia artificial a nivel internacional. Los participantes explorarán conceptos clave, aspectos legales, tecnológicos, económicos y geopolíticos vinculados al ciberespacio.

OBJETIVOS

• Fortalecer competencias estratégicas: Los participantes tomarán conocimiento del desarrollo, líneas de discusión y los retos en el ciberespacio y de la inteligencia artificial.
• Actualizar conocimientos sobre amenazas emergentes: El programa proporcionará una visión actualizada de las tendencias y amenazas en el ciberespacio
• Fomentar la colaboración interinstitucional: El programa promoverá el intercambio de mejores prácticas, creando un entorno colaborativo para abordar desafíos comunes en el ciberespacio.

DIRIGIDO A

Profesionales del sector público con responsabilidad estratégica relacionados a proyectos de inteligencia artificial y el ciberespacio. Líderes empresariales con foco en el desarrollo nacional, profesionales del ámbito académico en temas de digitales, ciberespacio y afines. Oficiales superiores de las Fuerzas Armadas con responsabilidades estratégicas. El programa tiene vacantes limitadas y se considera el orden de solicitud de inscripción.

AGENDA

El evento contará con traducción simultánea para las ponencias dadas en inglés.

MARTES 03 MARZO (presencial – por invitación)
Ceremonia de inauguración

MIÉRCOLES 04 MARZO (virtual por Zoom – para todos los inscritos)

08:55 – Bienvenida
Dr. Miguel Martín Kuan Garay
Director General – Centro de Altos Estudios Nacionales – Escuela de Posgrado (CAEN-EPG)

09:05 – Introducción
Dr. Freddy Linares Torres
Director – Neurometrics

09:10 – El camino de la digitalización de Estonia y el enfoque hacia la Inteligencia Artificial
Petra Holm (Estonia)
Digital Transformation Adviser – e-Estonia
Esta ponencia abordará la trayectoria de Estonia como referente global en transformación digital, destacando los hitos estratégicos que consolidaron su ecosistema de gobierno digital. Desde la arquitectura de interoperabilidad X-Road hasta la identidad digital y los servicios públicos 100% en línea, se analizarán los pilares de su modelo. Asimismo, se explorará la evolución del país hacia una estrategia nacional de Inteligencia Artificial, enfocada en eficiencia estatal, innovación y competitividad. Finalmente, se reflexionará sobre las lecciones replicables para América Latina y otras regiones en proceso de digitalización.

10:10 – Panel Implicaciones de Seguridad Sobre Tecnologías Espaciales para la Defensa
Alexandra Bishop & Julian Hernandez (EE.UU)
Research Assistant and Cyber Threat Intelligence Fellow – Jack D. Gordon Institute for Public Policy FlU
Modera: Mike Asencio, Director del Cyber Policy Program en el Jack D. Gordon Institute for Public Policy de Florida International University (FIU)
Se abordarán capacidades como satélites, sistemas de posicionamiento, vigilancia y comunicaciones seguras en el marco de la competencia geopolítica. Asimismo, se examinarán los riesgos emergentes en el dominio espacial, incluyendo ciberamenazas y vulnerabilidades en infraestructuras críticas orbitales. Finalmente, se discutirán implicancias para la seguridad nacional y la cooperación internacional en el ámbito espacial.

11:00 – Human Centered AI Command
Mike Asencio (EE.UU)
Director del Cyber Policy Program en el Jack D. Gordon Institute for Public Policy de Florida International University (FIU)
La ponencia abordará el concepto de Human Centered AI Command, destacando la integración estratégica de la inteligencia artificial en entornos de seguridad y defensa con el ser humano como eje central de decisión. Se analizará cómo diseñar sistemas de IA que potencien el juicio, la ética y la responsabilidad en operaciones complejas. Asimismo, se explorarán modelos de gobernanza, confianza y supervisión humana en arquitecturas de mando apoyadas por IA.

12:00 – Negociaciones internacionales sobre armas autónomas
Dra. Olga Cavalli (Argentina)
Decana de la Facultad de Defensa Nacional (FADENA) – Universidad de la Defensa Nacional
Las negociaciones internacionales sobre armas autónomas, particularmente los Sistemas de Armas Autónomas Letales (SAAL), están en curso principalmente en el marco de la Convención sobre Ciertas Armas Convencionales (UN-CCW) de la ONU. Estas discusiones buscan regular o prohibir el desarrollo, producción y uso de armas autónomas que operan sin control humano directo debido a sus riesgos humanitarios y éticos. Al menos 120 países apoyan iniciar negociaciones para un tratado jurídicamente vinculante, pero se carece aún de consenso pleno debido a la oposición de algunas potencias militares. Países de América Latina han participado activamente en estas negociaciones.

13:00 – Pausa

14:00 – Toma de decisiones en contextos de cibercrisis
Leandro Álvarez Figueroa
Director de ciberdefensa – Banco Central de Reserva del Perú
En un contexto de cibercrisis, ya no hay espacio para la improvisación: las decisiones deben ejecutarse con rapidez, claridad y responsabilidad previamente definidas. Esta ponencia abordará la importancia de contar con protocolos robustos, roles claramente asignados y equipos entrenados bajo escenarios simulados de alta presión. Desde la experiencia en ciberdefensa, se analizarán los desafíos estratégicos y operativos en la gestión de incidentes críticos. Asimismo, se reflexionará sobre la preparación institucional como factor determinante para proteger la estabilidad financiera y la confianza pública.

15:00 – Casos reales Ciberseguridad en Perú, Retos y Acciones
Ing. César Farro Flores
Miembro del Comité especializado de Ciberseguridad – CIP LIMA – Capítulo de Ingeniería Electrónica
La ponencia analizará los casos más emblemáticos de ciberseguridad registrados en el Perú, examinando su impacto, las vulnerabilidades explotadas y las lecciones aprendidas. Se revisarán las medidas técnicas, normativas y organizacionales adoptadas para mitigar estos incidentes y fortalecer la resiliencia institucional. Asimismo, se abordarán los desafíos pendientes en torno al factor humano, la adopción de tecnologías adecuadas y la implementación de estándares internacionales.

16:00 – Ciberseguridad en la era de la IA
José Luis Ríos
Major Account Manager – Palo Alto Networks Perú & Bolivia
La ponencia ofrecerá una visión estratégica del estado actual de la ciberseguridad en el Perú, en un contexto donde los ciberataques crecen en volumen, sofisticación y afectan de manera diferenciada a los distintos sectores. Se analizarán las principales tendencias de amenaza y las brechas más críticas que enfrentan organizaciones públicas y privadas. Asimismo, se plantearán las prioridades que el país debe adoptar en los próximos años en materia de prevención, arquitectura de seguridad y gestión del riesgo.

17:00 Palabras de clausura

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PONENTES

Agradecemos a los ponentes y sus instituciones por el tiempo brindado.

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Esta segunda edición, sin costo de participación, es posible gracias al esfuerzo y apoyo de las instituciones involucradas. En caso solicite constancia, se usarán los nombres y apellidos que haya indicado en la solicitud de inscripción.

Consultas vía WhatsApp en la esquina inferior derecha.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿El evento tiene costo?
No, es un evento gratuito.

¿Otorgarán constancia de participación?
Sí, a solicitud del participante, se otorgará una constancia digital solo a los que cumplan con asistir a al menos el 90% del programa virtual según el reporte de Zoom.

¿El evento será grabado?
No, el evento será transmitido en vivo.

¿Qué relación tiene este evento con la Misión Tecnológica a Estonia?
Son eventos independientes. La Misión Tecnológica a Estonia, es una experiencia internacional intensiva de una semana, orientada a conocer de primera mano el ecosistema digital, la ciberseguridad y los mecanismos de interoperabilidad y gobernanza de datos que han posicionado a Estonia como el país más digitalizado del mundo. Puede postular y obtener mayor información en https://neurometrics.la/estonia2026/

Si quiero presentar algún tema o investigación, ¿puedo sugerirlo?
Sí, puede escribirnos a eventos@neurometrics.la con el tema propuesto

Misión Tecnológica a Estonia 2026

Programada desde el 18 hasta el 22 de mayo.

La Misión Tecnológica a Estonia, es un programa académico internacional intensivo de una semana, orientado a conocer de primera mano el ecosistema digital, la ciberseguridad y los mecanismos de interoperabilidad y gobernanza de datos que han posicionado a Estonia como el país más digitalizado del mundo. Los participantes asistirán a visitas y reuniones en instituciones que impulsan el ciberespacio de Estonia.

AGENDA*

LUNES
09:00 Salida del hotel
09:30 Bienvenida a la Delegación
10:15 Presentación Overview of the digital government ecosystem
12:00 Presentación Digital Government coordination principles.
13:00 Almuerzo
14.30 Presentación sobre «Introducing the Estonian X-Road Solution«
16:00 Regreso al hotel

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MARTES
09:00 Salida del hotel
09:30 Presentación sobre Electronic Identity Management
10:45 Presentación Importance of cyber security in all fields of governance
12: 00 Visita al Ministry of Foreign Affairs. Reunión con Ambassador at Large for Cyber Diplomacy
13:00 Almuerzo
14.30 Visita al Ministry of Justice. Reunión con Head of Government Strategy & the Government Chief Data Officer
16:00 Regreso al hotel

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MIÉRCOLES
09:00 Salida del hotel
09:30 Presentación sobre Importance of data quality and standard to develop new services
11:30 Presentación Digitalization of services
12: 00 Presentación Digital Government coordination principles.
13:00 Almuerzo
14.30 Practical session on service design
16:00 Regreso al hotel

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JUEVES
09:00 Salida del hotel
10:30 Presentación sobre IA – Does AI help in governance?
11:30 Presentación Regulatory framework in digital society
13:00 Almuerzo
14.30 Practical visit to Milrem Robotics Defence equipment & Advanced Robotics.
16:00 Regreso al hotel

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VIERNES
09:00 Salida del hotel
09:30 Sesión de conclusión y debate
10:30 Clausura y entrega de constancias
12:30 Retorno al hotel

*Agenda sujeta a cambios según disponibilidad de los anfitriones o de las instituciones anfitrionas. Se enviará la agenda confirmada una semana antes del evento.

INVERSIÓN

Afiliación	Inversión*
CAEN-EPG / CIP Lima	USD 2800 (hasta el 10 de Marzo)
General	USD 3000

*Los ciudadanos peruanos pueden entrar a Estonia con pasaporte biométrico con vigencia no menor a 6 meses, revisar requerimientos solicitados en escalas. El monto no incluye ticket aéreo. A solicitud de cada participante, se puede hacer la coordinación para el ticket aéreo en la fecha de salida sugerida.

Precios y rutas de vuelos en Google Flights

Incluye

• 5 días de visitas y reuniones en Tallin
• 6 noches de alojamiento en hotel en habitación doble compartida (de Domingo a Sábado)
• Transporte a las reuniones según corresponda
• Desayunos incluidos de lunes a sábado.
• Almuerzos o box lunch incluidos de lunes a jueves.
• Invitación al grupo de networking en WhatsApp
• Kit de bienvenida
• Acceso a traducción a español según cada caso.
• Constancia emitida por Neurometrics y el Jack D. Gordon Institute for Public Policy de la Florida International University.

No incluye

• Ticket aéreo u otros gastos del participante.

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CONSTANCIA

A NOMBRE DE NEUROMETRICS Y JACK D. GORDON INSTITUTE FOR PUBLIC POLICY DE LA FIU

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PREGUNTAS FRECUENTES:

Sobre la delegación, ¿hay una cantidad mínima de participantes para la Misión?
Sí, la delegación debe estar compuesta por al menos 20 participantes.

¿Podemos llegar antes?
Sí es posible. Pero recuerde que el alojamiento del programa inicia el domingo a las 4pm y termina el Sábado a las 10am.

¿En qué idioma se llevará a cabo del programa? 
En estonio e inglés pero con acceso a traducción al español durante las presentaciones según cada caso.

¿Está diseñado para algún perfil en específico?
Para altos funcionarios de instituciones públicas y directores de políticas públicas interesados en conocer y comprender la evolución del ciberespacio y la influencia de la inteligencia artificial.

¿Necesito visa para entrar a Estonia? 
No se requiere visa. Los ciudadanos peruanos pueden entrar a Estonia con pasaporte biométrico con una vigencia no menor a 6 meses.

Reserve su vacante para este importante evento.

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I Programa Especializado en Políticas para el Ciberespacio e Inteligencia Artificial

El I Programa Especializado en Políticas para el Ciberespacio e Inteligencia Artificial es una iniciativa académica conjunta organizada por Neurometrics, el Ministerio de Defensa del Perú y el Centro de Altos Estudios Nacionales (CAEN) con el auspicio de Palo Alto Networks y el apoyo del Jack D. Gordon Institute for Public Policy – Florida International University. El Programa tiene como objetivo proporcionar a altos funcionarios de instituciones privadas y públicas una comprensión estratégica sobre el estado actual del debate relacionado al ciberespacio y la inteligencia artificial a nivel internacional. Los participantes explorarán conceptos clave, aspectos legales, tecnológicos, económicos y geopolíticos vinculados al ciberespacio.

Este evento se llevará a cabo del lunes 22 de setiembre al jueves 02 de octubre de 2025, en modalidad virtual vía Zoom.

Vinton Cerf, nacido el 23 de junio de 1943) es un pionero de Internet estadounidense y es reconocido como uno de “los padres de Internet”. Ha recibido títulos honoríficos y premios que incluyen la Medalla Nacional de Tecnología, el Premio Turing, la Medalla Presidencial de la Libertad, el Premio Marconi y la membresía de la Academia Nacional de Ingeniería. Lea su biografía completa.

OBJETIVOS

• Fortalecer competencias estratégicas: Los participantes tomarán conocimiento del desarrollo, líneas de discusión y los retos en el ciberespacio y de la inteligencia artificial.
• Actualizar conocimientos sobre amenazas emergentes: El programa proporcionará una visión actualizada de las tendencias y amenazas en el ciberespacio
• Fomentar la colaboración interinstitucional: El programa promoverá el intercambio de mejores prácticas, creando un entorno colaborativo para abordar desafíos comunes en el ciberespacio.

DIRIGIDO A

• Por invitación: Funcionarios con responsabilidad estratégica de instituciones públicas y privadas y aquellos que participen en políticas para la defensa, seguridad, política exterior y gobernanza digital. El Centro de Altos Estudios Nacionales está a cargo del envío de los oficios de invitación a las instituciones para que designen a sus representantes.
• Vía solicitud de inscripción: Profesionales del sector público con responsabilidad estratégica relacionados a proyectos de inteligencia artificial y el ciberespacio. Líderes empresariales con foco en el desarrollo nacional, profesionales del ámbito académico en temas de digitales, ciberespacio y afines. Oficiales superiores de las Fuerzas Armadas con responsabilidades estratégicas. Pueden completar el formulario en este enlace. Cada solicitud será parte de un proceso de selección considerando la experiencia y la trayectoria profesional. El programa tiene vacantes limitadas y se considera el orden de solicitud de inscripción. Se notificará a los participantes seleccionados a partir del 15 de setiembre al correo electrónico indicado en la solicitud de inscripción.

Esta primera edición, sin costo de participación, es posible gracias al esfuerzo y apoyo de las instituciones involucradas.

(Todas las vacantes ya fueron tomadas)

AGENDA

El evento contará con traducción simultánea para las ponencias dadas en inglés.

LUNES 22 DE SEPTIEMBRE (presencial – por invitación)

18:00 Bienvenida
Dr. Juan Ormachea Montes
Director Académico
Centro de Altos Estudios Nacionales – Escuela de Posgrado (CAEN-EPG)

18:15 Introducción
Mg. Freddy Linares Torres
Director General
Neurometrics

18:30 Ponencia de apertura
Sr. César Torres Vega
Viceministro de Políticas para la Defensa
Ministerio de Defensa del Perú

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MARTES 23 SEPTIEMBRE (virtual por Zoom – para todos los inscritos)

18:00 Gobernanza de Internet y el Modelo de Múltiples Partes Interesadas
Rodrigo De La Parra (MX)
Vicepresidente y Director Ejecutivo para América Latina
Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN)

19:30 Ciberseguridad para el resguardo de los derechos de los ciudadanos en la era de la IA
Juan Pablo Gonzáles Gutiérrez (CL)
Líder Data & Privacy
HD Group

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JUEVES 25 SEPTIEMBRE (virtual por Zoom – para todos los inscritos)

18:00 La ciberguerra como potencializador de la guerra híbrida
Luis Alejandro Velásquez (CO)
Experto en guerra de información y seguridad

19:30 GeopoliTICs: la tecnología de la información y comunicaciones (TIC) como dimensión de la geopolítica
Alejandro Prince (AR)
Docente
Universidad de Buenos Aires.

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VIERNES 26 SEPTIEMBRE (virtual por Zoom – para todos los inscritos)

18:00 Creación de capacidades en América Latina: el rol del Global Forum on Cyber Expertise
Carlos Álvarez
Americas & Caribbean Hub Director
Global Forum on Cyber Expertise (GFCE)

19:30 Políticas públicas y ciudadanía digital
Gisella Aragón (PE)
Jefa del Observatorio de Políticas Públicas
Universidad del Pacífico

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LUNES 29 SEPTIEMBRE (virtual por Zoom – para todos los inscritos)

18:00 Panel: Building the next generation of cyber professionals *
LTC Elvin Zapata, MAJ Gerardo Grau & CPT Rubén Rodríguez
US ARMY Cyber Command

19:30 Amenazas emergentes con IA
Mike Asencio
Director, Cyber Policy Program en el Jack D. Gordon Institute for Public Policy
Florida International University (FIU)

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MARTES 30 SEPTIEMBRE (virtual por Zoom – para todos los inscritos)

18:00 Retos para el poder espacial
Brian Fonseca
Director del Jack D. Gordon Institute for Public Policy
Florida International University

19:30 Ciberseguridad Global
Jesús Cruz Ortiz
Regional Cortex Consultant
Palo Alto Networks

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MIÉRCOLES 01 OCTUBRE (virtual por Zoom – para todos los inscritos)

18:00 Conferencia Magistral: History and future of the Internet
Vinton Cerf (US)
Vice President & Chief Internet Evangelist
Google

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JUEVES 02 OCTUBRE (presencial – por invitación)

18:00 Panel: Conversando sobre ciber
Kenneth Tovar Roca, Country Manager en Palo Alto Networks
Leandro Álvarez, CISO del Banco Central de Reserva del Perú
Moderador: Mg. Freddy Linares Torres, Director General en Neurometrics

18:30 Himno nacional del Perú

18:35 Conclusiones y balance del programa
Mg. Freddy Linares Torres, Director General de Neurometrics

18:45 Palabras de agradecimiento
Dr. Miguel Martín Kuan Garay, Director General del Centro de Altos Estudios Nacionales (CAEN) – EPG

18:50 Palabras de clausura
Sr. General de División Walter Astudillo Chávez*
Ministro de Defensa
Ministerio de Defensa del Perú

*Por confirmar

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PONENTES

Conoce más de nuestros ponentes invitados aquí.

CERTIFICACIÓN

Se otorgará una constancia digital solo a los participantes que cumplan con asistir a al menos el 90% del programa virtual según el reporte de Zoom.

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Consultas vía WhatsApp en la esquina inferior derecha.

Inteligencia artificial y otras herramientas digitales para la educación

Según la UNESCO (2023), la adopción de herramientas digitales permite transformar la educación y el aprendizaje, pero para impulsar su uso, especialmente en países menos desarrollados, las discusiones sobre la adopción de la tecnología deben centrarse más en la educación en lugar de la tecnología. Por lo tanto, promover el acceso a internet y especialmente la integración efectiva de las tecnologías en las actividades educativas son actividades críticas. 

El reporte “Inteligencia artificial y otras herramientas digitales para la educación” presenta una aproximación del escenario docente de educación básica regular y técnico-productiva en el Perú en cuanto al uso de herramientas digitales, lo que nos dará una mayor comprensión del estado de su adopción y las oportunidades posibles. 

¿Qué son las herramientas digitales?

Son todo software, programa impalpable y componente intangible que puede estar ubicado en máquinas u otros dispositivos y tecnologías que se usan para realizar o facilitar diversas tareas cotidianas realizadas digitalmente (como creación, acceso, distribución y gestión de contenido digital).

¿Cómo se hizo este reporte?

Los resultados mostrados se basan en una encuesta aplicada a personal docente a nivel nacional en 2024. Este reporte fue elaborado por Neurometrics en colaboración con el Centro de Educación y Formación – EDURED.  La encuesta consistió en preguntas sobre la experiencia y opiniones del personal docente sobre el uso y la capacitación de las herramientas digitales para la educación.

Las respuestas se agruparon en las siguientes secciones principales:

• Acceso a Internet
• Herramientas digitales
• Valoración de las TIC
• Aprendizaje de nuevas herramientas
• Inteligencia artificial para la educación

Algunos resultados del reporte:

Uso de herramientas digitales para la labor docente

Desafíos percibidos por los docentes al usar herramientas digitales en clase

Interés de los docentes en aprender a usar herramientas basadas en Inteligencia artificial

EDICIONES

2024

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Machine learning y comportamiento del consumidor

Compartimos un extracto de la columna de opinión del director de Neurometrics, Freddy Linares, para la revista digital Infobae.

«La digitalización y el uso creciente de internet impulsan nuevos métodos para comprender el mercado. Conocer al consumidor moderno implica plantear nuevos métodos y recursos con los que se le estudia, destacando en la actualidad como pieza clave a los datos que, son sinónimo de poder a medida que su influencia y complejidad se va organizando.

Ya en el 2021 cerca del 90% de la población mundial accedía a Internet desde un celular y empresas como Meta o Google aprovechan esta expansión al analizar y explotar datos para el desarrollo de nuevos servicios. Muchos expertos predicen que las siguiente revoluciones tecnológicas serán disrupciones basadas en datos por lo que comprender su gestión y potencial es una necesidad. Es por ello, que disciplinas como el machine learning (ML) han ganado relevancia.»

Para seguir leyendo, acceder a la columna completa aquí.

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Vulnerabilidad en el sector público y la urgencia de pensar en ciberseguridad

Compartimos un extracto de la columna de opinión del director de Neurometrics, Freddy Linares, para el Espacio de Reflexión del boletín Punto de Equilibrio n°24 de la Universidad del Pacífico.

«A mitad del siglo XX, la tercera revolución industrial dio luz a elementos trascendentales como los microprocesadores y el internet (Pinheiro et. al, 2019). La masificación de este último y el acelerado desarrollo de tecnologías ha llegado a transformar los conceptos de infraestructura tradicional para el sector privado y público. El gran valor de los recursos digitales (como la información, sistemas y programas) para la gestión exige modernizar la infraestructura interna para facilitar la gestión pública. Países como EE.UU. o Inglaterra, que buscan liderar en servicios públicos digitales, invierten en sistemas de diseño enfocados en propiciar una eficiente experiencia del ciudadano. En Perú, iniciativas como la “Ley de Gobierno Digital” (Decreto Legislativo N° 1412, 2018) afronta esta realidad priorizando servicios digitales para impulsar la gestión dentro de instituciones públicas. Sin embargo, aliarse con las nuevas tecnologías involucra también nuevos retos.»

Para seguir leyendo, acceder a la columna completa aquí.

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Image Animation: Animación de personajes históricos

A propósito de Fiestas Patrias, ¿te gustaría animar el retrato de un personaje histórico peruano? Ahora es posible, gracias a algoritmos de Deep Learning y Computer Vision que permiten que los retratos puedan hacer movimientos y gestos a partir de un video. A esta técnica se le denomina Image Animation y está teniendo un gran impacto en la generación de nuevos contenidos digitales a partir de imágenes.

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¿QUÉ ES IMAGE ANIMATION?

Esta técnica consiste en generar una secuencia de video para que algún objeto (rostro, persona, animal, caricatura, escultura, entre otros) en una imagen se anime de acuerdo al movimiento de un video de contexto similar (es decir, que contenga el mismo objeto) de manera automática.

Este algoritmo fue desarrollado por investigadores del  Departamento de Ingeniería de la Información y Ciencias de la Computación (DISI) de la Universidad de Trento. Luego, fue presentado como artículo de investigación en una de las conferencias destacadas de Inteligencia Artificial denominada NeurIPS en el 2019 bajo el nombre de First Order Motion Model for Image Animation. Los resultados que alcanzaron los investigadores son impactantes, pues parece que los videos de los retratos son reales si se les mira de manera independiente. Cabe resaltar, que el algoritmo no solamente se utiliza para animar retratos de personas, sino que también se aplica para caricaturas, estatuas y esculturas.

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¿CÓMO FUNCIONA ESTE ALGORITMO?

Para que este algoritmo, basado en una red neuronal artificial, sea capaz de animar una imagen, primero se le entrenó con una gran colección de videos. Estos contienen objetos de rostros de personas, de caricaturas o de dibujos con diversos gestos, así como animales y personas en movimiento, entre otros, para aprender a transferir las animaciones a una imagen de contexto similar. Por ello, en cada frame del video se identificó puntos claves del objeto (para el caso de rostros se tiene las coordenadas de los ojos, cejas, nariz, boca, etc) para luego transferir esa posición a una imagen. Este proceso se hace de manera iterativa hasta que el video original finalice y hasta que se genere un video a partir de la imagen.

Para ver más sobre el aprendizaje y funcionamiento de este algoritmo se puede consultar a First Order Motion Model for Image Animation.

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ANIMANDO LO RETRATOS DE PERSONAJE HISTÓRICOS PERUANOS MEDIANTE IMAGE ANIMATIONS

A propósito de la celebración de Fiestas Patrias, Neurometrics ha utilizado este novedoso algoritmo para recrear los retratos de algunos personajes históricos del Perú. Se hizo un video corto de una persona moviendo la cabeza y realizando algunos gestos y luego se transfirió estos patrones de movimiento al retrato de cada personaje. Debido al costo computacional del algoritmo de Deep Learning, fue necesario utilizar una GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico) para el procesamiento. Estas tarjetas gráficas permiten acelerar el procesamiento de los algoritmos y obtener en corto tiempo los resultados.

Asimismo, en la animación participaron personajes como Jorge Basadre, José Olaya, Francisco Bolognesi y Miguel Grau. En la animación se puede observar que cada personaje se mueve de la misma manera en que lo hace la persona del video. Cabe resaltar que existen condiciones para obtener buenos resultados como la posición del rostro y la calidad tanto del retrato como del video.

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UN DATO MÁS SOBRE IMAGE ANIMATION

Esta técnica se está usando para suplantar identidades en diversas reuniones virtuales como el caso de las plataformas Zoom, Skype, Teams y Slack. Y es que algunos desarrolladores han creado una extensión denominada Avatarify para habilitar una extensión de Image Animation en estas plataformas en tiempo real. En tal sentido, se puede usar el retrato de alguna persona conocida para que se mueva de acuerdo a los movimientos, gestos y audio del verdadero participante de la reunión.

Por otro lado, es cierto que aún se puede diferenciar entre un video animado con Inteligencia Artificial y uno real. Sin embargo, a medida que pasa el tiempo, la tecnología computacional sigue avanzando y los algoritmos de Deep Learning se vuelven más sofisticados aún. Todo esto hará que los algoritmos alcancen un mayor rendimiento y mejor calidad en los resultados haciendo que en algún momento pasen desapercibidos con mucha facilidad por el ojo del ser humano.

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CONCLUSIONES

Poco a poco, la Inteligencia Artificial va tomando un papel importante en nuestra vida, ofreciendo nuevas experiencias. El hecho de que un algoritmo pueda animar a un retrato de manera automática tiene un gran impacto en diferentes ámbitos de la industria que van desde el entretenimiento hasta la política. La mejora y precisión constante de estos algoritmos hacen que muchas de las habilidades del ser humano sean replicadas exactamente e incluso mejor.

Se pueden hacer cosas maravillosas con la Inteligencia Artificial, Image Animation es una de las tantas bondades que ofrece esta área de investigación. Por ello, es posible utilizar estas tecnologías para resolver grandes problemas sociales, pero también pueden generar confusión y caos en la sociedad si se usan de una manera inapropiada, como en el caso del algoritmo creador de videos falsos, hablamos de los Deepfakes.

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Deepfake: AI vs AI

¿Alguna vez has pensado ver a tu actor favorito interpretando una película donde no era el protagonista? Bueno, algoritmos de Inteligencia Artificial ahora tienen la capacidad de recrear a personas reales haciendo y diciendo cosas ficticias. Es un gran hito, sin embargo, esta tecnología denominada deepfake está siendo usada para la manipulación de videos y propagar la desinformación.

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DEEPFAKE

Esta tecnología es la combinación de los términos Deep Learning y fake (falso) y tiene la capacidad de superponer el rostro de una persona en el rostro de otra persona para falsificar sus gestos. Esto con el fin de recrear escenas que no sucedieron en la realidad. Así pues, con esta herramienta se puede manipular videos en diversos sectores que van desde el entretenimiento hasta la política. Y es justo ahí donde lo impresionante se convierte en aterrador, pues los efectos de los deepfakes en la política y la sociedad pueden ser de los más desastrosos.

https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA&feature=youtu.be

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LA LUCHA CONTRA LA DESINFORMACIÓN

Como vemos, esta tecnología puede engañar y crear confusión entre la sociedad a partir de la difusión de información errónea y peligrosa. Los deepfakes han generado mucha preocupación en investigadores y en sectores donde se puede dañar la imagen de una marca o de una persona. La política es un claro ejemplo, ya que se puede recrear a políticos para que digan palabras de otras personas en sus bocas o para que participen en situaciones en las que no han asistido.

Aunque, por ahora, es fácil para el ojo humano detectar este tipo de falsificaciones, varios informes indican que la cantidad de deepfakes publicados en línea ha ido aumentando rápidamente; son las redes sociales su principal medio de salida. Además, todo parece indicar de que un futuro no muy lejano, los humanos no tendrán la capacidad suficiente para distinguir las falsificaciones; esto se debe a los grandes avances en la Inteligencia Artificial. Por ello, Facebook a lanzando el “Deepfake Detection Challenge” para dar frente a este problema.

Nada mejor que una inteligencia artificial para frenar a otra inteligencia artificial en la prevención de la desinformación y el posible caos y confusión que se puede generar. Por ello, hay que tener mucho cuidado con el tipo de información que se ve en las redes sociales; quizá algunas de ellas pueda haber sido generado por algoritmos de deepfakes.

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La Inteligencia Artificial vs el Covid-19

Desde el primer reporte de contagio por coronavirus (Covid-19) en Wuhan, China, la enfermedad se ha esparcido por todo el mundo, obligando a la Organización Mundial de la Salud (OMS) a declararla como una pandemia mundial. En los más de 100 países en los que se ha propagado el virus, se han tomado medidas extremas para evitar el contagio y tomar mayor precaución sobre las personas en situación de riesgo. 

Tanto el sector público como el privado están tomando cartas en el asunto para brindar ayuda a los más afectados o una posible solución ante esta crisis. Es así que empresas como Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Apple, entre otras, se encuentran trabajando de la mano con diversos gobiernos para, a través de la Inteligencia Artificial (IA), enfrentar este desafío global. Pero, ¿de qué forma puede ayudarnos la IA para evitar contagios o llegar a una cura?

A continuación, repasamos algunas de las tecnologías incorporadas con inteligencia artificial más prometedoras para dar frente al Covid-19.

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LECTURA DE NOTICIAS AUTOMÁTICAS

Por ejemplo, la compañía canadiense BlueDot, dedicada al procesamiento de data, advirtió sobre el riesgo de posibles contagios 9 días antes de que el Centro de Control y Prevención de Enfermedades de la OMS hiciera pública la información del peligro de esta enfermedad. BlueDot uso técnicas de Natural Language Processing para analizar noticias en 65 idiomas, junto con datos de aerolíneas y reportes de brotes de enfermedades.

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PREDICCIÓN DE SECUENCIAS GENÉTICAS

Con relación a la genética del Covid-19, en la actualidad, existen virus de similar comportamiento como el ébola, la influenza o el VIH. Frente a este reto, compañías como Baidu, han puesto al alcance público un algoritmo creado por ellos mismos. Este es significativamente más rápido en realizar predicciones de posibles estructuras secundarias de cadenas de ARN (Ácido ribonucleico) relacionadas con el coronavirus, llegando a hacer el análisis hasta 120 veces más rápido que otros algoritmos. 

Otra gran innovación es la que presenta Google DeepMind. En enero, presentaron AlphaFold un sistema de aprendizaje profundo que permite predecir la estructura 3D de una proteína en función de su secuencia genética. Y en marzo, este sistema ha hecho predicciones de la estructura de varias proteínas poco estudiadas asociadas con el SARS-Cov-2, el virus que causa el Covid-19, para ayudar a los investigadores a comprender mejor el virus. Muchos investigadores están usando esta tecnología para desarrollar posibles vacunas y nuevos medicamentos.

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ANÁLISIS HISTORIAL CLÍNICO

Este asistente médico incorporado con inteligencia artificial guía al paciente (usuario) a través de un cuestionario que se construye de manera personalizada en base a los síntomas y respuestas. Además del Covid-19, se puede obtener un listado de posibles enfermedades (776) de acuerdo a los síntomas y una recomendación indicando qué se puede hacer al respecto.

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ANÁLISIS DE RADIOGRAFÍAS DE TÓRAX

Investigadores de la Universidad de Waterloo y DarwinAI han desarrollado una red neuronal convolución llamada COVID-Net para identificar signos de Covid-19 usando radiografías de tórax.

Ellos han utilizado aproximadamente 5000 imágenes de casi 3000 pacientes con afecciones pulmonares. No obstante, esta red neuronal sirve como base para que otros investigadores puedan perfeccionarla y pre-diagnosticar la enfermedad de manera fiable.

Por lo anterior, la inteligencia artificial permite crear soluciones para enfrentar al Covid-19 desde diferentes ángulos y frentes. Su uso para luchar contra esta pandemia nos recuerda que es una tecnología con mucho potencial si la empleamos para el bien común.

#QuédateEnCasa

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Colorizando fotografías con Inteligencia Artificial

¿Recuerdas aquellas fotografías tomadas en blanco y negro? ¿Se imaginan ahora cómo lucirían a color? Bueno, algoritmos de Inteligencia Artificial, Computer Vision y Machine Learning están permitiendo colorizar aquellos recuerdos memorables.

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LA COLORIZACIÓN Y LAS REDES NEURONALES

Para el proceso de colorización de imágenes, primero, se necesita de especialistas que conozcan o imaginen el contexto en el cual se han tomado las fotografías en blanco y negro y, además, que sepan del manejo de softwares especializados de diseño como Photoshop. Luego, durante días o incluso semanas estos especialistas se vuelcan en una combinación de expertise y paciencia para colorizar de manera adecuada cada porción de la fotografía.

Por otro lado, las redes neuronales desde su invención en la década de los 50 han permitido automatizar una serie de procesos en diferentes industrias. Y el proceso de colorización no ha sido exento a ello. Pues una variante de este algoritmo denominada Redes Adversarias Generativas (GANs) permiten colorizar cualquier imagen dada en blanco y negro en cuestión de segundos.

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¿CÓMO FUNCIONA?

El algoritmo se compone de dos redes neuronales. La primera red tiene como objetivo generar una imagen con píxeles a color dada la imagen en blanco y negro y la segunda, trata de discriminar la imagen generada a color versus la imagen a color original. Así durante varias iteraciones de aprendizaje, la red generadora será capaz de convencer a la red discriminadora de que las imágenes generadas son tan realistas como las originales. Cuando esto suceda, la GAN habrá aprendido a colorizar diversas tonalidades de gris de la imagen en blanco y negro.

Más ejemplos …

Hace unas semanas se usó esta herramienta para colorizar fotografías en blanco y negro tomadas por Martin Chambi. El resultado es increíble, ya que la colorización de las imágenes se asemeja al trabajo hecho por un experto usando un software especializado por varios días.

Las Redes Neuronales son la base del Deep Learning, piedra angular dentro del Machine Learning y de la Inteligencia Artificial. Su uso se está extendiendo a muchas industrias y está prometiendo automatizar varios procesos, como la colorización, de manera confiable y precisa.

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Inteligencia Artificial para entender funciones del cerebro

Estudio muestra que el aprendizaje por refuerzo de Inteligencia Artificial (IA) también se aplica al cerebro.

Investigadores de IA utilizan al cerebro humano como inspiración para la recreación de arquitecturas de redes neuronales artificiales para la simulación de conexiones neuronales.

Sin embargo, DeepMind, investigadora de Google, publicó un estudio evidenciando un avance en el uso de IA para comprensión de características inexplicables del cerebro humano. En el estudio se aplicaron conceptos de aprendizaje automático al experimento neurocientífico. Se encontraron similitudes entre el sistema biológico de dopamina del cerebro y algoritmos de aprendizaje por refuerzo de IA.

El estudio indica que el aprendizaje por refuerzo intenta imitar el sistema de recompensa de dopamina dentro del cerebro. Este aprendizaje comprende el entrenamiento de algoritmos a través de un sistema de recompensa y castigo, busca maximizar la recompensa y minimizar la penalización. Esta técnica permite al cerebro utilizar la probabilidad de recompensas futuras en lugar de centrarse en acciones que resultan en recompensas inmediatas.

Un avance importante en la resolución del estudio conforme a la predicción de recompensas fue el algoritmo de aprendizaje de diferencia temporal (TD). Este aprendizaje utiliza un truco matemático que en lugar de tratar de calcular una recompensa futura total intenta predecir la combinación de recompensa inmediata y su propia predicción de recompensa en un tiempo más adelante.

Luego, con la nueva información, la nueva predicción se compara con lo que se esperaba que fuera. Si son diferentes, el algoritmo calcula lo diferentes que son y usa esta «diferencia temporal» para ajustar la predicción anterior hacia la nueva predicción. Al esforzarse siempre por acercar estos números en cada momento en el tiempo, haciendo coincidir las expectativas con la realidad, toda la cadena de predicción se vuelve gradualmente más precisa.

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PROBABILIDADES Y PREDICCIONES

Se planteó la siguiente hipótesis: el cerebro representa posibles recompensas futuras no como una sola media, sino como una distribución de probabilidad, representando múltiples resultados futuros simultáneamente y en paralelo. Los investigadores entrenaron a ratones en pruebas de probabilidad variable y en diferentes tareas de magnitud variable. Presentaron olores como estímulos, agua como recompensas y soplos de aire como penalizaciones.

Las predicciones del modelo de TD distribucional reflejaron de cerca las respuestas de las células de dopamina del cerebro a las siete magnitudes de recompensa diferentes. Diferentes células de dopamina mostraron diferentes amplificaciones. Las neuronas dopaminérgicas fueron calibradas para diferentes niveles de optimismo o pesimismo, y operaron juntas como un todo de una manera similar al aprendizaje de refuerzo distribuido.

Se encontró que las neuronas de dopamina en el cerebro están sintonizadas a diferentes niveles de pesimismo u optimismo. Presentaron el ejemplo que si fueran un coro, no todas estarían cantando la misma nota, sino armonizando, cada una con un registro vocal consistente.

En los sistemas de aprendizaje por refuerzo artificial, esta afinación diversa crea una señal de entrenamiento más rica que acelera en gran medida el aprendizaje en las redes neuronales y se especula que el cerebro podría usarlo por la misma razón.

El descubrimiento de la existencia de un aprendizaje por refuerzo distribucional en el cerebro valida que la investigación de aprendizaje por refuerzo en la Inteligencia Artificial está en el camino correcto. Asimismo, plantea nuevas preguntas para la neurociencia y nuevos conocimientos para entender la salud mental y la motivación.

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Acelerando el aprendizaje automático

Desde hace algunos años la Inteligencia Artificial ha ido creciendo sustancialmente. Gran parte de ello gracias al Big Data y a los nuevos avances en la tecnología. Sin duda, las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) se llevan todos los aplausos. Estas han permitido que los algoritmos de Machine Learning “aprendan” aceleradamente (lo cual no indica que no aprenden bien sino de manera más rápida).

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CPUs vs GPU

Sin embargo, para tareas de Machine Learning, este procesador, demora aproximadamente 70 veces más en el entrenamiento de algoritmos en contraste a las GPUs. Esto último porque las GPUs son procesadores de propósito específico y vienen incorporados con miles de núcleos, lo cuales permiten computar operaciones matemáticas extensas casi de forma paralela.

No obstante, las GPUs fueron usadas en un inicio principalmente para mejorar el procesamiento de gráficos en los videojuegos. Más tarde, se descubrió que tenía potencial para hacer operaciones matemáticas complejas y es así que se han manifestado en diferentes industrias como las finanzas computacionales, minado de criptografías y por supuesto en el Machine Learning.

En este sentido, Nvidia Corporation, una de las compañías que mayor aporte dedica tanto al desarrollo de tarjetas gráficas como a la investigación en el campo del Deep Learning, ha posibilitado que se entrenen algoritmos aprovechando al máximo el poder computacional de las GPUs.

Esta aceleración en el entrenamiento de modelos de Machine Learning y Deep Learning sigue contribuyendo en el auge de la Inteligencia Artificial. Procesar millones de datos ahora no solo es asequible, sino que posibilita acercarse más a las habilidades que poseen los seres humanos cada vez de manera más rápida.

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