4. Oportunidades y lecciones aprendidas

El participar en la convocatoria Alianza Huawei-UNAM nos dejó varios aprendizajes. En la investigación, aprendimos a elaborar propuestas de investigación utilizando una metodología de innovación centrada en las personas. Aplicar la metodología nos ayudó a identificar el impacto socio-ambiental del proyecto, describir el problema central, determinar sus causas y objetivos, definir el segmento meta y actores clave, así como su nivel de involucramiento.

Lo anterior, permitió generar un plan de investigación para identificar la naturaleza y contexto de la problemática que se pretende resolver. Así como articular las metas del proyecto con indicadores alineados a los objetivos de desarrollo sustentable y medios de verificación. Finalmente, aprendimos a plantear una propuesta de valor que pudiera ser transmitida a diversas audiencias.

En lo que respecta a capacitación consideramos que es necesario reforzar los conocimientos de los participantes con respecto a la propiedad intelectual. Con el objetivo de que los diseños, productos o desarrollos tecnológicos resultantes de los proyectos se registren ante el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI).

También se desarrollaron capacidades digitales en los miembros del equipo, que reforzaron conocimientos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y profundo. Además, se obtuvieron conocimientos técnicos sobre la arquitectura Da Vinci de los procesadores Ascend, la infraestructura de nube Huawei, el despliegue de aplicaciones en contenedores (Docker¹), y el marco de cómputo de inteligencia artificial Mindspore².

Lo anterior, nos permitió identificar los siguientes nichos de oportunidad: (1) Implementar algoritmos de clasificación o detección de objetos no implementados aún en el marco de desarrollo Mindspore; y (2) Proponer nuevos algoritmos que aprovechen la arquitectura Da Vinci de los procesadores Ascend para realizar tareas de clasificación o detección de objetos.

Así mismo, se identifica como oportunidad mejorar el manejo de errores en el marco de desarrollo Mindspore, con esto nos referimos a que si un programador comete un error en el código de su aplicación, el marco debe ofrecer mensajes de error descriptivos que le ayuden a recuperarse del error con facilidad. Consideramos que si no se atiende este aspecto puede tener como resultado que el programador abandone su uso. También es importante que se proporcione documentación en otros idiomas además del inglés y chino, ya que esto fomentaría su rápida adopción en la comunidad académica y científica.

Finalmente, en relación con el sector primario, a fin de que los agricultores de palma datilera, pudieran comprender claramente el alcance que tiene actualmente la inteligencia artificial y como está facilitando las tareas en el mundo moderno, el principal reto para este grupo de investigación, fue ejemplificar de la forma más sencilla y clara posible, la terminología y cultura computacional. Por otra parte, los productores de dátil, mostraron una total disposición y ofrecieron todas las facilidades para el desarrollo de nuestro proyecto.