{"id":21477,"date":"2026-07-05T14:39:51","date_gmt":"2026-07-05T12:39:51","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/aprender-a-afrontar-lo-inesperado-entrenar-a-la-inteligencia-artificial-para-gestionar-la-incertidumbre\/"},"modified":"2026-07-05T14:41:29","modified_gmt":"2026-07-05T12:41:29","slug":"aprender-a-afrontar-lo-inesperado-entrenar-a-la-inteligencia-artificial-para-gestionar-la-incertidumbre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/articulos\/aprender-a-afrontar-lo-inesperado-entrenar-a-la-inteligencia-artificial-para-gestionar-la-incertidumbre","title":{"rendered":"Aprender a afrontar lo inesperado: entrenar a la inteligencia artificial para gestionar la incertidumbre"},"content":{"rendered":"

Saber cu\u00e1ndo no se sabe algo hace que las personas act\u00faen con cautela. La inteligencia artificial (IA) epist\u00e9mica utiliza marcos matem\u00e1ticos para incorporar la conciencia de la incertidumbre en el aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/i><\/p>\n

Es un hecho ampliamente reconocido que la IA tiene aplicaciones en todos los aspectos de la vida humana. La IA de pr\u00f3xima generaci\u00f3n, un motor econ\u00f3mico que ya est\u00e1 revolucionando nuestros hogares, colegios y puestos de trabajo, deber\u00e1 mejorar su capacidad para realizar predicciones en situaciones distintas a las de los datos con los que se ha entrenado. El equipo del proyecto E-pi(se abrir\u00e1 en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, ha desarrollado un paradigma de IA epist\u00e9mica que permite afrontar mejor las incertidumbres.<\/span><\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico epist\u00e9mico<\/h2>\n

La epistemolog\u00eda es el estudio filos\u00f3fico del conocimiento. Esta definici\u00f3n implica la facultad de reconocer cu\u00e1ndo el conocimiento es insuficiente. Esa capacidad de tomar conciencia es una caracter\u00edstica inherente a la inteligencia humana, pero en el caso de la IA, la capacidad de saber cu\u00e1ndo no se sabe algo debe ser construida mediante marcos te\u00f3ricos y matem\u00e1ticos.<\/span><\/p>\n

\u00abEn el aprendizaje autom\u00e1tico actual, el proceso de aprendizaje se centra m\u00e1s en explicar un conjunto de datos de entrenamiento relativamente peque\u00f1o que en el conjunto completo de datos que el mundo puede generar\u00bb, explica el coordinador del proyecto, Fabio Cuzzolin. \u00abCon los modelos tradicionales de IA aparecen dificultades para realizar predicciones fiables cuando las distribuciones de probabilidad que generan los datos difieren de las utilizadas durante el entrenamiento\u00bb.<\/span><\/p>\n

El consorcio de E-pi sostiene que la teor\u00eda de la incertidumbre de segundo orden(se abrir\u00e1 en una nueva ventana) es el marco m\u00e1s prometedor para abordar los retos de la IA. Con el objetivo de desarrollar un ecosistema epist\u00e9mico internacional de IA, las ponencias del proyecto en congresos especializados han tenido una acogida entusiasta y Cuzzolin ha sido seleccionado para participar en varias propuestas relacionadas con el programa Horizonte Europa.<\/span><\/p>\n

Pruebas con veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/h2>\n

La validaci\u00f3n en veh\u00edculos aut\u00f3nomos (VA)(se abrir\u00e1 en una nueva ventana) result\u00f3 ser una prueba perfecta de la IA epist\u00e9mica. Las condiciones de conducci\u00f3n pueden volverse impredecibles en cualquier momento debido a factores como el comportamiento de los peatones, las condiciones meteorol\u00f3gicas extremas o los trazados inusuales de las carreteras. Los errores que comete la IA actual pueden ser muy costosos y, en el peor de los casos, provocar lesiones mortales.<\/span><\/p>\n

El proyecto utiliz\u00f3 el programa Conjunto de datos sobre la detecci\u00f3n de incidentes en carretera para la conducci\u00f3n aut\u00f3noma (ROAD)(se abrir\u00e1 en una nueva ventana) para entrenar la IA y probar sus nuevos detectores de objetos epist\u00e9micos. Desarrollado por primera vez en 2022 y ampliado posteriormente, ROAD se compone de v\u00eddeos y conjuntos de datos creados en Europa, Norteam\u00e9rica y, m\u00e1s recientemente, en Dub\u00e1i y Abu Dabi, lo que lo convierte en un referente verdaderamente mundial.<\/span><\/p>\n

Rob\u00f3tica y otras aplicaciones de la IA epist\u00e9mica<\/h2>\n

Con la IA epist\u00e9mica los veh\u00edculos aut\u00f3nomos ser\u00e1n m\u00e1s seguros, pero los coches aut\u00f3nomos no son la \u00fanica aplicaci\u00f3n de esta nueva tecnolog\u00eda. Los robots industriales y quir\u00fargicos, en los que la IA afronta la imprevisibilidad de los agentes humanos, se beneficiar\u00e1n enormemente de una IA entrenada para gestionar la incertidumbre.<\/span><\/p>\n

Otra de sus aplicaciones tiene que ver con la fusi\u00f3n nuclear. \u00abEstamos trabajando en el desarrollo de modelos de operadores neuronales que tengan en cuenta la incertidumbre, con el fin de predecir c\u00f3mo fluir\u00e1 el plasma de fusi\u00f3n dentro de un tokamak(se abrir\u00e1 en una nueva ventana) y qu\u00e9 zonas de los reactores se ver\u00e1n m\u00e1s afectadas por \u00e9l\u00bb, explica Cuzzolin.<\/span><\/p>\n

El futuro del aprendizaje epist\u00e9mico est\u00e1 por escribir. Cuzzolin prev\u00e9 aplicaciones relacionadas con la teor\u00eda de la mente, la evoluci\u00f3n a trav\u00e9s del aprendizaje continuo y el desarrollo de una IA generativa epist\u00e9mica. \u00abSe sabe que los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) de \u00faltima generaci\u00f3n generan afirmaciones falsas\u00bb, afirma Cuzzolin. \u00abLos LLM epist\u00e9micos pueden mitigar de forma significativa el exceso de confianza de esos modelos\u00bb.<\/span><\/p>\n

El equipo del proyecto E-pi ha allanado el camino para unos veh\u00edculos aut\u00f3nomos y robots m\u00e1s seguros, una IA generativa sin alucinaciones y un ecosistema din\u00e1mico de expertos en aprendizaje autom\u00e1tico. El potencial a largo plazo de la IA epist\u00e9mica va camino de transformar el mundo en el que vivimos y nuestra forma de vivir.<\/span><\/p>\n

\u00a0Illustration of the concept of epistemic artificial intelligence.\u00a0<\/span><\/i>Epistemic AI\u2019s notion of learning (right), as opposed to that of traditional machine learning\/artificial intelligence (left).\u00a0<\/span><\/i><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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