Nuestra compañera Irene Unceta ha presentado su tesis “Adapting by copying. Towards a sustainable Machine Learning”, que ha realizado con la Universitat de Barcelona. Durante este fructífero trayecto, Irene trabajó con nosotros gracias a un programa de doctorando industrial, que permite desarrollar un proyecto de investigación guiado por una institución académica, pero contando con el conocimiento y la aplicación a problemas reales que ofrece una institución como BBVA.
Congratulations Irene Unceta @ireneunceta! Enjoy your PhD!! pic.twitter.com/nxtmGc40ck
— Oriol Pujol Vila (@oriolpujolvila) March 2, 2021
Por nuestra parte, ha sido un enorme placer tener a Irene como compañera y acompañarle en los pasos que ha ido dando. Estamos convencidos del valor que aportan estos proyectos de investigación y su aplicación a necesidades reales de la compañía. Este tipo de proyectos nos permiten seguir innovando en las soluciones y productos basados en IA que proponemos a nuestros clientes y a otros equipos del banco.
Por último, nos gustaría reflejar aquí el resumen original del trabajo realizado por Irene, junto a Oriol Pujol y Jordi Nin:
A pesar del rápido crecimiento del aprendizaje automático en últimas décadas, la implementación de sistemas automatizados para la toma de decisiones sigue siendo un reto para muchas empresas. Los científicos de datos se enfrentan a diario a numerosas barreras a la hora de desplegar los modelos en producción. Los entornos de producción son ecosistemas complejos, mayoritariamente basados en tecnologías on- premise, donde los cambios son costosos. Es por eso que las empresas tienen serias dificultades para mantenerse al día con las últimas versiones de software, los cambios en la regulación vigente o las nuevas tendencias del mercado. Como consecuencia, el rendimiento del aprendizaje automático está a menudo muy por debajo de las expectativas. Y lo que es más preocupante, esto puede derivar en riesgos para los usuarios, para las propias empresas e incluso para la sociedad en su conjunto, en la medida en que el impacto negativo de dichos riesgos se perpetúe en el tiempo. En este contexto, la adaptación se revela como un elemento necesario e imprescindible para asegurar la sostenibilidad del desarrollo industrial del aprendizaje automático.
Este trabajo está dedicado a desarrollar las herramientas teóricas y prácticas necesarias para posibilitar la adaptación de los modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. En concreto, nos centramos en concebir mecanismos que permitan reutilizar el conocimiento adquirido por los modelos para entrenar futuras generaciones que estén mejor preparadas para satisfacer las demandas de un entorno altamente cambiante. Introducimos la idea de copiar, como un mecanismo que permite replicar el comportamiento decisorio de un modelo utilizando un segundo que presenta características diferenciales, en escenarios donde el acceso tanto a los datos como al propio modelo está restringido. Es en este contexto donde discutimos las implicaciones teóricas de esta metodología y demostramos como las copias pueden ser entrenadas y evaluadas en la práctica. Bajo el marco de la responsabilidad accionable, exploramos también cómo las copias pueden explotarse como herramienta para la mitigación de riesgos en circunstancias en que el despliegue de una solución basada en el aprendizaje automático pueda tener un impacto negativo sobre las personas o las organizaciones.
Se puede leer completo en este enlace.