¿Cómo se fue dando ese proceso de dedicarte a la investigación, era algo que pensabas mientras eras estudiante?
No me lo esperaba, más bien se fue dando. Sin embargo, recuerdo que en el último año en la universidad un profesor me dijo que seguramente volvería a la academia, y así fue. Estuve un tiempo en la industria del software y me fui dando cuenta de que tenía ganas de hacer algo que tuviera cierto aporte en los temas que me parecían importantes.
Cuando comencé a involucrarme en trabajos de investigación me apasioné y desde entonces tuve bien claro lo que quería hacer. En gran parte ese proceso se dio gracias a Martín Rocamora y a mis supervisores Pablo Cancela y Guillermo Moncecchi.
¿Cómo fue ingresar a universidades tan prestigiosas?
En la academia encontré mucha gente dispuesta a ayudarme y a colaborar. De la misma forma hoy yo intento ayudar a todos lo que puedo cuando me escriben o me piden apoyo.
En mi caso, las veces que me postulé creo que mi perfil se ajustaba muy bien a lo que se requería. Esto no siempre sucede, depende un poco de lo que uno esté buscando y las oportunidades que hay en el momento.
El grupo donde realicé el doctorado, Music Technology Group del Departamento de Tecnologías de la Información y la Comunicación de la Universitat Pompeu Fabra, es uno de los más grandes que hay enfocado en música y tecnología. Desde el primer día me encontré muy a gusto, es un grupo que prioriza lo humano y tiene excelentes investigadores.
En tanto, Mila, Quebec Artificial Intelligence Institute, es un centro de investigación que agrupa varias universidades de Montreal, entre ellas la McGill University, a la cual estoy asociado. En Mila se realiza investigación en temas de inteligencia artificial y está dirigido por Yoshua Bengio (Premio Turing por su trabajo en aprendizaje profundo), uno de los científicos más influyentes dentro de la computación.
De todas formas, el motivo por el que decidí postularme para entrar en Mila es el foco que se pone sobre el impacto social de la inteligencia artificial. Dentro de los valores principales se encuentra diversidad, equidad e inclusión, también ética y conciencia social.
Se intenta realizar un aporte a la sociedad, considerando el impacto que los algoritmos pueden tener en diferentes grupos de personas. Por ejemplo, el proyecto Biasly AI desarrolla una herramienta que permite identificar sesgos en textos, se puede utilizar sobre textos automáticamente generado o escrito por personas.
Se ve un denominador común en tus investigaciones y tiene que ver con la música. Tu trabajo final de carrera tuvo como objetivo crear una herramienta web para funcionar como nexo entre personas con interés musical.
Siempre tuve interés por temas relacionados a la música. Sin quererlo, en el trabajo de fin de carrera, fue la primera vez que empecé a preguntarme cómo se podía hacer un sistema de recomendación musical y hoy, algunos años después, es en lo que me especializo.
¿Cómo surge ese interés y de qué se trata la investigación?
El trabajo que estoy realizando es la continuación de lo que hice durante el doctorado en Barcelona en 2018. Cuando tuve que definir el tema de tesis empecé a preguntarme qué problema me interesaba trabajar y creía que sería importante.
En los últimos años se comenzó a crear conciencia sobre el impacto que puede tener la inteligencia artificial en las personas y me decidí sobre esto, ya que hasta el momento no se le había puesto tanta atención desde el punto de vista de la música.
En concreto, la tesis se enfocó en estudiar cómo los algoritmos pueden influir sobre qué música consumimos y cómo eso afecta desde el punto de vista de los artistas.
Uno de los trabajos que realicé estudiaba cómo ciertos algoritmos pueden generar una menor recomendación de artistas mujeres. Esto tuvo bastante repercusión, la noticia salió en varios medios de todo el mundo y tuvimos entrevistas en radio y televisión. Fue todo un poco inesperado, pero es bueno ver que la gente se interesa por lo que uno trabaja.
demás, la importancia de lograr difusión fuera del ámbito académico es que genera conciencia en la gente y es una posibilidad de exigir cambio a las plataformas y a la industria.
Hoy formo parte de un equipo interdisciplinario enfocado en sistemas de recomendación musical con objetivos que van más allá de lo comercial. Estoy supervisado por Fernando Diaz, profesor asociado en McGill e investigador en Google.
Somos parte de un proyecto más grande que involucra investigadores de todo el mundo. Se trata de un proyecto ERC (European Research Council), liderado por Georgina Born de University of Oxford y tiene como objetivo estudiar el uso de la inteligencia artificial en la música, no solo en cuanto a recomendación sino también en la forma de producción. Esto incluye, por ejemplo, el uso de inteligencia artificial en instrumentos, consolas de grabación, etc., utilizadas para producir música y también su uso para generar música automáticamente.
¿Cómo valorás las herramientas que te dio la carrera de Ingeniería en Sistemas de ORT?
Primero vale destacar que en Uruguay tenemos muy buenas universidades y muy buenos profesores. Lo demuestra la cantidad de uruguayos que hay haciendo trabajos muy reconocidos, dentro y fuera del país.
Una de las cosas que siempre valoro de la carrera en ORT es el curso de ética que realizamos, creo en el tercer año. Fue algo que a priori no entendía mucho el objetivo, pero hoy me doy cuenta de la importancia de formar profesionales que puedan tener un sentido crítico.