La metodología data-driven, propia de la Inteligencia Artificial (IA), es un enfoque que permite tomar decisiones estratégicas basadas en análisis de datos e interpretación, lo que conduce a las empresas aumentar su productividad, mejorar la calidad de sus productos y ofrecer nuevos servicios, entre otros. Sin embargo, su rendimiento depende de diversos factores, como el cambio de pautas en los datos de entrada, datos incompletos o eventos inesperados. Estas alteraciones reducen el rendimiento y la calidad de las predicciones e incluso pueden provocar que los modelos desarrollados no sean útiles en un entorno de producción.
En este contexto, el centro tecnológico ITI, especializado en TIC, ha desarrollado AITANA-MoMo. La finalidad de este innovador proyecto es el desarrollo de herramientas de monitorización y detección de la degradación de los modelos de Inteligencia Artificial. Esta iniciativa posibilitará a los desarrolladores poder tomar decisiones sobre estos modelos puestos en producción, así como investigar la causa de los errores y re-entrenarlos en caso de ser necesario.
“AITANA-MoMo tiene como objetivo controlar estos factores que pueden alterar el rendimiento de las herramientas de Inteligencia Artificial, así como completar la necesidad crucial e importante en el ciclo de vida de estos modelos”, ha explicado el investigador científico de ITI, David Millán.
La iniciativa AITANA-MoMo, financiada por IVACE y los fondos FEDER, ha establecido unos objetivos específicos para desarrollar estas herramientas de IA, entre los que se encuentra la realización de un análisis que permita la identificación de variables; el diseño de un conjunto de funcionalidades para la monitorización; o la implementación de las interfaces gráficas necesarias para dar soporte a las nuevas funcionalidades desarrolladas. Estos objetivos se sustentan en dos pilares clave: el análisis del estado de algoritmos de monitorización y la definición de las variables KPI’s.
La funcionalidad de AITANA-MoMo se pondrá en práctica con la creación de una prueba piloto demostrativa que permita a empresas TIC de la Comunitat Valenciana poder probar las nuevas funcionalidades desarrolladas en el proyecto en un entorno lo más realista posible. “La aplicación tendrá una importante repercusión económica y, dada la tipología de empresas que podrán beneficiarse de ella, es esencial realizar una demostración en conjunto para que se familiaricen con la herramienta”, afirma el investigador.
Detección de la degradación de los modelos
Mediante AITANA-MoMo se pretende obtener un estudio detallado de las técnicas y procesos que se llevan a cabo para poder detectar la degradación de los modelos, así como dar respuesta a la enorme cantidad de librerías, herramientas y lenguajes de desarrollo, donde las y los científicos de datos encuentran dificultades debido a que las soluciones existentes abordan problemas parciales y no cuentan con la flexibilidad necesaria.
“Esta herramienta pondrá a disposición de los especialistas modelos que permitan varias formas de trabajar, aumentando su productividad y comodidad”, concluye Millán.
Finalmente, el proyecto AITANA-MoMo, con expediente IMDEEA/2022/50, ha sido cofinanciado el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).