Llevar la educación en IA a cada escuela universitaria y disciplina

Las universidades desempeñan un papel importante en la preparación de la próxima generación de graduados para trabajar con la tecnología. No obstante, las limitaciones de presupuesto y la competencia corporativa por los profesores e investigadores especializados en la IA dejan a muchas universidades rezagadas.

El cultivo del talento y el conocimiento de la IA en la universidad se reducen a menudo a una dicotomía entre "ricos" y "pobres".

Con acceso limitado al hardware, los datos y el software de IA, y pocos profesores formados en IA, muchos estudiantes se están graduando sin las habilidades que necesitan para tener éxito en un mundo cada vez más impulsado por la IA. Las universidades públicas que carecen de la sólida financiación de las universidades privadas se encuentran especialmente en riesgo.

Con el objetivo de crear igualdad de oportunidades para que los estudiantes se formen y participen en el futuro impulsado por la IA, el Comité de Dirección de la IA de la UF invitó a cada una de las 16 facultades a planificar y financiar conjuntamente iniciativas de IA en toda la universidad. 

Para comenzar, la universidad necesitaba recaudar fondos para apoyar la creación de nuevas infraestructuras, software y laboratorios de computación de IA y reclutar nuevos talentos.

El estado de Florida aportó 100 millones de dólares para que la UF construyera un nuevo centro de datos y 15 millones de dólares por año para contratar a 100 profesores nuevos especialistas en IA para apoyar la formación sostenida en IA.

El Comité de Dirección también recurrió a su red de inversores para recaudar más fondos.

La UF invirtió 15 millones de dólares en actualizar la capacidad de su centro de datos. 

Con los preparativos a punto, los arquitectos de soluciones e ingenieros de producto de NVIDIA trabajaron localmente para instalar HiPerGator AI, un NVIDIA DGX SuperPOD™ que consta de 140 sistemasNVIDIA DGX™ A100, cada uno con ocho GPU NVIDIA A100 Tensor Core y 17 920 CPU adicionales. Finalizada en 90 días, la instalación se convirtió en el mayor superordenador de IA instalado en una universidad. 

Gracias a SuperPOD DGX, la UF desarrolló el modelo de lenguaje clínico más grande hasta la fecha, GatorTron, con 3,90 mil millones de parámetros. Más de 10 veces mayor que el segundo modelo clínico, este redujo la clasificación incorrecta en un 24 por ciento respecto a BERT-large en el índice de referencia de reconocimiento de la entidad con nombre i2b2-2010.

HiPerGator AI ha estado en producción desde enero de 2021 y ya está ayudando a la Universidad de Florida a difundir los beneficios de la formación en IA, realizar investigaciones de repercusión y preparar mejor a los estudiantes para los trabajos demandados hoy en día.

Para fomentar el compromiso de la IA más allá de las disciplinas tradicionales de STEM (por sus siglas en inglés), la Universidad de Florida creó un fondo catalizador de investigación en IA para ayudar a los equipos a buscar aplicaciones imaginativas de IA. En la primera convocatoria de propuestas, se presentaron 133 solicitudes de financiación. Veinte fueron seleccionadas como las que tienen el mayor potencial para elevar el perfil investigador de la universidad. Los proyectos financiados incluyeron: IA para detectar biomarcadores para el Alzhéimer Aprendizaje automático para rastrear el uso pasado y presente, y los patrones de la tierra en Florida para medir el impacto del desarrollo IA para ayudar a los profesores a identificar a estudiantes con bajo rendimiento académico IA para identificar nematodos parásitos que dañan los productos agrícolas La universidad combinó las bases de datos existentes y las fortalezas del análisis de datos con nuevas fortalezas de computación de IA para impulsar estos proyectos. Al asociarse con las 12 universidades públicas del sistema universitario del estado de Florida, la Universidad de Florida está contribuyendo a aumentar el acceso a los recursos de IA, lo que incluye a los grupos históricamente subrepresentados en la ciencia y la ingeniería.

La UF está llevando a cabo iniciativas de investigación ambiciosa e innovadora: proyectos complejos destinados a abordar los problemas más apremiantes del mundo.

Uno de los primeros ejemplos se basa en el desarrollo de GatorTron por parte de la universidad, un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) que permite a los ordenadores leer e interpretar el lenguaje médico en las notas clínicas que se almacenan en los registros médicos electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés). Al extraer automáticamente información precisa de estas notas, los investigadores esperan acelerar la investigación clínica y la toma de decisiones médicas.

La UF y NVIDIA utilizaron HiPerGator AI para entrenar el modelo de PLN de GatorTron en 82 mil millones de palabras y 8,9 millones de parámetros contenidos en registros médicos. La formación se llevó a cabo en siete días, lo que superó al modelo anterior más grande, ClinicalBERT.

Este amplio acervo de conocimientos médicos puede aplicarse a numerosos casos de uso, como las aplicaciones que combinan de manera más eficiente a los pacientes con los ensayos médicos, lo que contribuye a acelerar el descubrimiento de fármacos. 

Como proyecto de seguimiento, NVIDIA y la UF están desarrollando SynGator, una red neuronal que genera datos clínicos sintéticos para entrenar modelos de IA para la atención médica. SynGator puede generar registros médicos de pacientes digitales con cáncer, que los investigadores pueden usar para crear herramientas y modelos sin arriesgar la privacidad de la información sanitaria protegida.

La UF fue la primera universidad del país en introducir la IA en los planes de estudios todas las disciplinas, y materias optativas de IA en todas las carreras universitarias. Entre las nuevas materias optativas, se incluyen las siguientes:

• Ciencia de datos biomédicos 
• IA en ciencias agrícolas y biológicas
• IA en el entorno de la
• construcción IA en los medios de comunicación y la sociedad

La universidad ofrece un certificado de IA de nueve créditos para que los estudiantes universitarios adquieran unos conocimientos básicos sobre la IA. El certificado requiere que los estudiantes aprueben una asignatura de fundamentos de la IA, una asignatura sobre la ética de la IA y otra asignatura de especialización.

Para ayudar a difundir el conocimiento de la IA más allá de los muros de la universidad, la UF también ha lanzado una microcredencial diseñada para profesionales en activo, que proporciona formación y certificados digitales para demostrar las habilidades, el conocimiento y la experiencia de IA más demandados.