SoldAI Research

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SoldAI Research nace a finales de 2017 como la división de investigación en la empresa SoldAI. Es un área encargada tanto del desarrollo del impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en los productos internos de la empresa, como de la generación de conocimiento y el aporte al desarrollo en esta rama de la ciencia.

Las ventajas que hemos desarrollado en el departamento de investigación, son fundamentales para la operación y crecimiento de la empresa, esto a pesar de ser un equipo compacto y de no haber tenido un camino fácil para llegar a donde nos encontramos hoy. El equipo comenzó integrado por 2 personas trabajando en el análisis y mejoras de los algoritmos base de SoldAI, así como el desarrollo de métricas para el análisis de la precisión de los resultados.

Algunos logros fueron optimizar el algoritmo de detección de intenciones y comenzar a investigar sobre corrección de errores de posprocesamiento en sistemas de reconocimiento del habla. Con el tiempo, el equipo creció a 3 personas a mediados de 2018, año en donde se dio la primera participación del equipo de investigación en el Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial, con el artículo “Corrección de errores del reconocedor de voz de Google usando métricas de distancia fonética”, el cual fue galardonado en el congreso como uno de los mejores artículos presentados.

Ese trabajo nos permitió mejorar el reconocimiento de audio para dominios específicos, logrando reducir el error de reconocimiento en un 5.8% a nivel global y la tecnología fue implementada en los productos de SoldAI. Posteriormente se trabajaron en nuevas características para la tecnología de nuestra empresa, permitiendo mejorar su precisión en expresiones cortas, la detección de intenciones múltiples y el agrupamiento de las mismas.

Hasta aquí las cosas parecían ir bien, pero nos dimos cuenta que carecíamos de estructura y que los objetivos del departamento no eran del todo claros y por ello los esfuerzos en ocasiones, se terminaban dispersando. Para lograr un impacto real y tangible era indispensable generar un cambio de paradigma con respecto a la forma tradicional de hacer las cosas.

Lo anterior era complejo de determinar ¿Cómo debíamos hacerlo? ¿Cuál debe ser nuestro foco: la investigación aplicada o la teórica?, ¿Debemos seguir programando o no?, ¿Cuánto tiempo debemos invertir en difundir el conocimiento?, ¿En dónde encontramos investigadores capacitados con presupuestos limitados?, ¿Qué metodologías de investigación debo usar y cómo debo de relacionarlas con la empresa?, etc.

A finales de 2018 Facebook organizó un laboratorio de innovación en la Ciudad de México, en donde tuvE la oportunidad de conocer a Joaquín Quiñonero Candela, director de aprendizaje automático en Facebook y debo decir que su plática fue impactante. La sencillez con la que explicaba los conceptos y la afabilidad que expresaba, distaban mucho de los ejemplos que normalmente se ven en la Academia.

Se notaba que el objetivo de Joaquín era dar a entender su mensaje a la audiencia y no demostrar lo superior que es y las calificaciones que tiene. Además compartió valiosas experiencias para la estructuración de un departamento de investigación desde la empresa, explicó cómo el concepto de selflessness y la colaboración, eran una parte fundamental de su equipo de trabajo.

Esto marcó un punto importante de inflexión, que nos dio a entender que no debemos buscar hacer las cosas como las hace Facebook, Google o MIT, sino hacerlas a nuestra manera, pero manteniendo un enfoque nítido de  los resultados que debemos lograr y eliminando egos que pudieran afectar en el departamento.

A raíz de esto, reestructuramos el departamento definiendo claramente nuestra misión:

Fomentar el desarrollo tecnológico e incentivar la investigación y el emprendimiento en colaboración con la academia, la industria y la sociedad en general.

Una vez definido esto, fue mucho más fácil plantear nuestros objetivos:

  • Desarrollar nuevas tecnologías que resuelvan problemas de ingeniería en SoldAI.
  • Avanzar el impacto de la IA y el aprendizaje automático en los productos de SoldAI.
  • Construir herramientas que ayuden a ingenieras e ingenieros, en la adopción tecnológica de un modo autosuficiente (bibliotecas, frameworks, algoritmos, repositorios de datos, etc.).
  • Cerrar la brecha entre ciencia e ingeniería.
  • Publicar nuevos desarrollos, experimentación y aplicaciones en distintos medios (blogs, conferencias, revistas científicas, etc.), tanto científicos para ampliar la frontera de la ciencia contribuyendo con generación de conocimiento, como de difusión para la comunidad académica y divulgación para la sociedad en general.

Y para hacerlo decidimos que los elementos culturales que necesitábamos para el departamento eran: Innovación, colaboración, solidaridad y conciencia mutua.

A partir de ello, integramos la metodología Lean y OKR’s para asegurarnos de no perder el enfoque, esto ocasionó que nuestros resultados mejoraran significativamente.

A finales del 2018 se comenzó a trabajar en el desarrollo de un módulo de aprendizaje semi automático a partir de las respuestas de un agente humano, así como en la generación de herramientas internas para el equipo de SoldAI. De igual manera se fortaleció la vinculación con la comunidad académica, buscando colaboraciones con universidades locales y nacionales, así como la incorporación de research interns para el desarrollo de temas de la agenda de investigación.

En el mismo 2018 se comenzó el desarrollo de un marco de experimentación para formalizar la medición del desempeño de diferentes técnicas y probar con certeza estadística la mejora de productos dentro de la empresa.

También se extendió el trabajo presentado en 2018 para la implementación de métricas de comparación, una mejora del algoritmo de corrección fonética con la exploración de 72 nuevas variantes y algoritmos genéticos para optimizar su funcionamiento interno. Éste se presentó a la comunidad científica en la edición 2019 del Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial con el título; “Optimización evolutiva de contextos para la corrección fonética en sistemas de reconocimiento del habla. A partir de este trabajo establecimos un partnership con Google y participamos en diferentes eventos de capacitación, en los cuales hemos obtenido conocimiento y experiencias valiosas de miembros de Google AI.

En 2019 presentamos nuestra primera patente ante el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI), colaboramos en distintos foros de universidades y comunidades, impartiendo talleres y dando conferencias. Participamos también en la evaluación de programas académicos de universidades locales, presentamos nuestro artículo “MITS: sistema de tutoría inteligente para asistir al profesorado en el uso de Moodle“en al revista de innovación educativa, y utilizamos la investigación previa para optimizar el reconocimiento de voz de nuestros clientes en Voxia.

Actualmente estamos trabajando en diferentes líneas de investigación que permitan mejorar aún más la calidad de nuestros productos, así como el impacto de nuestra investigación para participar en los foros en donde se exponen los mejores avances de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) a nivel mundial.

Queda un camino largo por recorrer, sin embargo, por ahora hemos estado cosechando los frutos de nuestro esfuerzo realizando investigación al estilo de SoldAI, empresa 100% mexicana.

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