“Actualmente se generan una cantidad de datos sin precedentes, lo que empuja a las empresas a recurrir a la inteligencia artificial con el objetivo de automatizar la toma de decisiones y hacerla más eficiente”, explica el coordinador de los postgrados, el Dr. Sergio Yovine, y continúa “un ejemplo paradigmático es el aprendizaje profundo mediante redes neuronales, pero para entrenar estos modelos con grandes volúmenes de datos se requiere una infraestructura computacional de gran escala, y eso lo logramos con el nuevo centro de cómputos”.
Esta nueva infraestructura logra proporcionar alto rendimiento para la carga de trabajo computacional requerida en cursos, talleres y proyectos que se realizan en la facultad.
“Ofrece una plataforma personalizable y escalable de inteligencia artificial, un servicio que los usuarios pueden acceder en todo momento a través de cualquier navegador”, dice Yovine.
“El centro de cómputos podría dar soporte de forma simultánea a 12 grupos de investigación o un workshop con 108 asistentes o a un grupo de 27 estudiantes”, explica la coordinadora de Laboratorios e Infraestructura de la facultad, Lic. Marta Castro.
La plataforma, implementada sobre JupyterHub y Kubernetes, disponibiliza entornos basados en notebooks Jupyter. Estas constituyen hoy una herramienta de trabajo esencial en ciencia de datos e inteligencia artificial, tanto en la práctica profesional como en educación.
“La notebook permite combinar código, texto, imágenes y videos, para crear informes de análisis de datos con visualizaciones dinámicas de resultados y material educativo de aprendizaje activo, como notas de clase y laboratorios interactivos”, explica el coordinador.
Plataformas similares han sido adoptadas por prestigiosas universidades, contribuyendo significativamente a mejorar la comprensión de los contenidos y la participación en clase de los estudiantes.