Un clorindense triunfa en el mundo de la inteligencia artificial

Él ve su papel como un cambio en el mundo de la seguridad móvil mediante el uso de técnicas avanzadas de modelado para resolver problemas de seguridad complejos.

Pellegrino se formó inicialmente como ingeniero nuclear con un título del Instituto Balseiro. Su papel como científico en jefe es desarrollar la solución de seguridad de su equipo en el espacio móvil.

Pellegrino, quien triunfa en el mundo de la inteligencia artificial, trabaja con los equipos de investigación, desarrollo y productos para encontrar las soluciones adecuadas que sean lo suficientemente flexibles para futuras arquitecturas de aplicaciones y dispositivos conectados, donde el aprendizaje automático podría ser parte de la solución, o no.

Aprendizaje automático, dijo Pellegrino, combina "varias áreas de la ciencia" para encontrar soluciones a problemas de ingeniería e industriales. Los ingenieros de aprendizaje automático deberían ser capaces de "incorporar fácilmente nuevos conocimientos de diversas áreas de la ciencia y las matemáticas". También deberían, añadió Pellegrino, sentirse cómodos buscando soluciones a problemas no resueltos.

DATOS SUFICIENTES

Lo más importante para una organización para los ingenieros de aprendizaje automático es el acceso a suficientes datos en el alcance del problema que la organización está tratando de resolver.

"Es una especie de problema de huevo/gallina", dijo Pellegrino, "porque los algoritmos de aprendizaje automático deben evaluarse antes de tener una respuesta clara si es la tecnología correcta y si los datos disponibles son suficientes, y se necesita un ingeniero de aprendizaje de máquinas para eso".

Los ingenieros de Machine Learning quieren ser lo suficientemente creativos para encontrar soluciones listas para usar y construir modelos de datos con representaciones de aprendizaje útiles para resolver el problema de manera eficiente, agregó.

"Este podría ser un proceso iterativo único para la organización que va a cambiar la infraestructura para adaptarlo mejor a las arquitecturas adecuadas para una extracción de datos eficiente, procesamiento y aprendizaje en la línea de trabajo", indicó finalmente el flamante científico clorindense.