Investigador del MIT visita Uruguay
De trabajar en los aviones del futuro a trabajar con estudiantes uruguayos en proyectos
Josh Weisberg es investigador del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y llegó a principios de enero por primera vez a Uruguay como docente de la Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC) con MIT.
En Estados Unidos ayudó a diseñar las fábricas en las que Boeing construiría futuros aviones y hoy se encuentra trabajando en una investigación con Nissan, desarrollando e implementando machine learning
para mejorar la precisión del proceso de planificación de producción de automóviles.
— ¿Por qué eligió la ciencia de datos yel machine learning (aprendizaje automático) en su profesión?
—Es algo que descubrí cuando estaba en mis estudios universitarios. Tomé una clase en tercer año y me encantó. Lo disfruté a pesar de que fue la clase más difícil que había tenido. Fue divertido, disfruté el rompecabezas, el misterio, la búsqueda de información y los datos interesantes. Así que decidí que quería formarme en la temática y trabajar en eso, y tuve la oportunidad de hacerlo al trabajar en Boeing. Después de ese período, volví a la universidad para reforzar mis conocimientos.
— En Boeing ayudó a diseñar las fábricas en las que se construirían los futuros aviones. ¿Puede contar sobre esta experiencia y cómo utilizó
machine learning en este proceso?
— La mayor parte en la que usé machine learning fue en el desarrollo de productos de Boeing. El trabajo, primero, era diseñar el avión, y luego descubrir cómo construirlo. Sin embargo, es importante que se hagan ambas cosas al mismo tiempo para que se pueda construir mejor. Es preciso empezar a descubrir cómo construirlo en medio del proceso de diseño, cuando el avión solo es un concepto. Mi trabajo sirvió cuando estábamos pasando por la fase del concepto. Teníamos algunas métricas de los diseños anteriores, como el tiempo de flujo del avión en términos de construcción, por ejemplo. Es algo que se sabe desde muy temprano. Sin embargo, los metros cuadrados o el espacio que necesita el edificio para construirlo es mucho más difícil de saber porque requiere mucha información de diseño. Entonces, pudimos usar la ciencia de datos para mirar el proceso de construcción de los aviones anteriores, para luego relacionarlo con lo que queremos en el futuro. La ciencia de datos proporciona una conexión que permite encontrar
“La ciencia de datos proporciona una conexión que permite encontrar patrones”
patrones que generan métricas, algunas conocidas y otras completamente desconocidas. Esto es lo que permite pensar en un diseño concreto que mejore la construcción del avión.
— ¿Por qué es importante que haya personas y organizaciones trabajando para crear los aviones del futuro? — El mayor cambio tiene que ver con el costo de un boleto de avión, lo que involucra directamente a las personas. Un avión del futuro, según los estudios de datos, implica vuelos mucho más baratos, incluso pensando en la inflación, y eso la vuelve más rentable para la propia compañía. Considero que viajar es fundamental, tanto para obtener nuevas perspectivas, aprender de otros, explorar el mundo, visitar familiares. Sin embargo, para muchas personas es demasiado costoso. Cuanto menor sea el costo del boleto, más personas pueden viajar, y el costo del boleto depende, en parte, del costo del avión. Por estos motivos son muy importantes los datos de Boeing –y las compañías que trabajan en conjunto– que demuestran cuánto ha mejorado con el tiempo el diseño y construcción de aviones. Además, el costo de operar aviones está directamente relacionado con el combustible y se está pensando en reducir el uso del mismo, hecho que, a su vez, implica crear aviones más sustentables. Entonces, si se pueden hacer mejores aviones, implicará que más personas puedan viajar y con un menor impacto en el planeta.
— ¿Por qué es importante que haya personas capacitadas en ciencia de datos en Uruguay?
— Es emocionante que más personas estén interesadas y quieran aprenderlo e instalarlo en la industria local. Los instructores vemos que algunos de los proyectos de los alumnos de UTEC tienen enfoques estatales. Por ejemplo, hay un equipo que propone trabajar con el Ministerio de Economía y Finanzas -a través de una proyecto llamado Findtech que analiza el panorama de las redes sociales para proporcionar a los bancos estimaciones precisas de la actividad económica de las Fintech uruguayas- y otro que trabaja para mejorar la seguridad del tráfico. Si estas aplicaciones se desarrollan podrían generar un gran impacto en Uruguay. Algunas de las cosas que podemos compartir en Uruguay de nuestra comunidad del MIT parecen tener un impacto en ellos. Puedo ver lamparitas encendidas sobre las cabezas de las personas. Puedo ver cómo incorporan el aprendizaje. Es algo que me entusiasma y me hace feliz.
— ¿Qué es lo que más le gusta de su trabajo como docente?
- Me entusiasma la idea de ayudar a los alumnos a mejorar en base a lo que he aprendido en mi experiencia. También me gusta aprender de sus ideas y experiencias. Por ejemplo, hay un equipo que está trabajando en detectar síntomas o signos de depresión en las voces de los pacientes. Eso es increíble. Han compartido varios artículos académicos conmigo que muestran hipótesis detalladas sobre este tema y aprendí mucho. Me siento afortunado de tener la oportunidad de ser parte de esto.