En un mundo impulsado por la inteligencia artificial (IA) y la visión por computadora, pocas voces resuenan con la autoridad y el impacto de Karen Ann Panetta (en la fotografía superior).
Ingeniera eléctrica e informática de renombre mundial, Panetta diseñó las tecnologías que hoy escanean nuestro equipaje en aeropuertos y guían la toma de decisiones médicas.
También se erigió como una cruzada incansable por la diversidad en el campo STEM, sigla en inglés por el enfoque educativo que integra ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas para desarrollar habilidades prácticas, críticas y creativas en los estudiantes.
Desde su posición como profesora y decana en la Universidad Tufts, y como fundadora del movimiento global «Nerd Girls», galardonada con la medalla IEEE Mildred Dresselhaus, Panetta es una referente para entender el futuro de la tecnología.
En una entrevista que le realicé, la experta desglosa cómo sus invenciones, desde la corrección de imágenes bajo el agua hasta el primer simulador de «gemelos digitales», redefinen la eficiencia corporativa, la seguridad pública y el desafío ético de la inteligencia artificial.
-Sus invenciones en visión por computadora están presentes en sistemas que usamos a diario, desde el escaneo de equipaje en los aeropuertos hasta las imágenes médicas y dentales. ¿Cómo proyecta que evolucionará esta tecnología en los próximos cinco años dentro del sector corporativo y de salud?
-Tradicionalmente, estas tecnologías aparecen primero en la industria o en aplicaciones gubernamentales debido al alto costo de inversión y a los estrictos requisitos de procesamiento en tiempo real para obtener respuestas precisas. Por ejemplo, en la seguridad aeroportuaria, como el escaneo de equipaje, es fundamental procesar imágenes rápidamente para gestionar el gran volumen de pasajeros y cargas.
Muy pocas pequeñas empresas podían afrontar estas inversiones en el pasado. Sin embargo, hoy tanto grandes como pequeñas organizaciones pueden aprovechar la potencia y accesibilidad de la computación para aplicar estas tecnologías en múltiples disciplinas y mejorar sus operaciones. Esto se ha convertido en un motor clave para abrir nuevas economías y emprendimientos.
Basta pensar cómo, años atrás, la computación móvil y el desarrollo de aplicaciones transformaron la vida de miles de millones de personas, permitiéndoles crear y gestionar negocios desde sus teléfonos. Hoy estamos entrando en una evolución similar con la inteligencia artificial y la computación en la nube.
A medida que desarrollamos más herramientas de análisis de imágenes, aprendemos que el mayor desafío no es analizar la imagen en sí, sino operar dentro de las estructuras rígidas que imponen distintos sectores. En salud, por ejemplo, es necesario considerar la privacidad y desarrollar protecciones contra ciberataques o fraudes.
En proyectos de gestión de tránsito, observamos que diferentes ciudades, estados y países tienen normativas distintas sobre qué imágenes se pueden capturar y cómo utilizarlas.
Esto genera desafíos significativos: no se trata solo de mejorar imágenes eliminando lluvia o nieve, sino de garantizar que los datos se recolecten y procesen de forma ética, responsable y conforme a la legislación local. La tecnología puede resolver problemas complejos, pero no es el único factor para considerar.
-Fue cocreadora del primer simulador de «gemelos digitales» (digital twins). ¿Cuál es el verdadero potencial de esta herramienta para optimizar costos y transformar la eficiencia operativa de las empresas?
-Hoy existe una gran fascinación por la inteligencia artificial, pero todavía enfrenta desafíos importantes en cuanto a la explicabilidad de sus resultados y la validación de su precisión. Los gemelos digitales permiten observar qué ocurre «dentro» de un sistema y entender qué variables llevaron a un determinado resultado.
En ingeniería, siempre se utilizó la simulación para asegurar que un diseño cumpliera con especificaciones y funcionara en condiciones previstas. Sin embargo, los fallos más graves suelen ocurrir en escenarios inesperados, fuera de las condiciones normales.
Mi investigación doctoral estuvo motivada por el desastre del Therac-25, donde pacientes murieron por sobredosis de radiación debido a supuestos erróneos en el software tras una actualización del hardware. Se asumía que el hardware tenía mecanismos de seguridad que en realidad ya no estaban presentes.
Los gemelos digitales permiten explorar millones de escenarios que los humanos no podríamos anticipar debido a la complejidad de los sistemas actuales. Su verdadero potencial es crear productos más robustos, optimizar procesos y detectar fallas críticas antes de que afecten a pacientes, clientes o a la sociedad.
Un ejemplo cotidiano son los chatbots: muchas veces no pueden resolver problemas que se salen de los casos frecuentes. Esa falta de contemplación de escenarios únicos es especialmente crítica en el sector salud, donde intervienen múltiples actores en la atención del paciente.
-Sus innovaciones en mejora de imágenes ayudan a los equipos de rescate en desastres naturales, como incendios forestales y huracanes, al permitirles ver a través del humo, la lluvia y la nieve. En un mundo con climas cada vez más extremos, ¿cómo pueden los gobiernos de países emergentes adoptar más rápidamente estas herramientas vitales para proteger a sus ciudadanos y socorristas?
-Trabajando con equipos de emergencia, nos sorprendió descubrir que muchos deben adquirir su propio equipamiento de seguridad. Los sistemas más complejos dependen de presupuestos municipales, por lo que deben ser de bajo costo.
Además, estos equipos deben funcionar en condiciones extremas, lo que encarece su fabricación. Una forma de avanzar es mediante estándares que obliguen a invertir en estas tecnologías. Pero aún más importante es financiar la reducción de costos de producción.
La transferencia tecnológica desde sectores como el aeroespacial y de defensa ha sido clave para el ámbito comercial, y necesitamos profundizar ese proceso. Un ejemplo es el Dr. Asad Madni, quien logró adaptar tecnología costosa a soluciones accesibles, salvando millones de vidas. Las inversiones públicas deberían generar caminos para que estas tecnologías sean accesibles y económicas para todos.
-Desarrolló algoritmos pioneros de corrección de color y métricas para visualizar objetos bajo el agua en condiciones de turbidez y poca luz. ¿Cuál fue la mayor barrera técnica que tuvo que romper para llevar la visión artificial a las profundidades del océano?
-El océano es uno de los entornos más fascinantes y desafiantes. Los principales problemas fueron la pérdida de color con la profundidad, la turbidez (o «nieve marina») y la identificación de materiales.
El mayor desafío fue reconocer objetos cuando están cubiertos por crecimiento marino. Para resolverlo, dejamos de pensar como humanos y aprovechamos el potencial de los sensores, que detectan mucho más de lo que podemos percibir.
Mi investigación permite extraer información relevante para la percepción humana, pero también utilizar datos invisibles para responder preguntas. Por ejemplo, hoy podemos distinguir entre metal, madera, plástico, óxido y evaluar la salud del coral.
Nota de R.: Puedes leer el resto de la entrevista que publiqué en iProfesional aquí.
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