El Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Tecnologías de la Información y la Comunicación ha sido concedido en su duodécima edición a Isabelle Guyon, Bernhard Schölkopf y Vladimir Vapnik, por sus “contribuciones fundamentales al aprendizaje automático”, afirma el acta del jurado.

Los métodos que han desarrollado en inteligencia artificial están contribuyendo a la “transformación de nuestro mundo cotidiano, mejorando campos tan diversos como el diagnóstico médico, la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y la vigilancia del cambio climático”. “Vapnik, Guyon y Schölkopf han llevado a cabo de manera conjunta una investigación que trasciende las fronteras tradicionales de las ciencias de la computación, y merecen figurar entre los innovadores de mayor impacto a escala mundial”, añade el acta.

Los galardonados han desarrollado métodos para que los ordenadores adquieran una habilidad humana básica y crucial: reconocer patrones en grandes cantidades de datos, y poder así clasificarlos en categorías. El objetivo es que la máquina aprenda a partir de numerosos ejemplos.

Vapnik y Guyon, en concreto, crearon las llamadas Máquinas de Vectores Soporte (SVM, por sus siglas en inglés), y Schölkopf potenció aún más estas herramientas matemáticas aplicando los denominados métodos de núcleo (kernel), que permiten establecer categorías mucho más específicas y por tanto multiplican las aplicaciones. Estos modelos representan hoy “uno de los principales paradigmas en aprendizaje automático, tanto desde el punto de la investigación
como en las aplicaciones”, resalta el jurado.

Gracias a las SVM y los métodos de núcleo (kernel), las máquinas inteligentes pueden hoy ser entrenadas para clasificar conjuntos de datos con una precisión humana o, en ocasiones, incluso mejor. Esto les permite reconocer desde la voz y la escritura hasta rostros, células cancerosas o usos fraudulentos de una tarjeta de crédito.

Las SVM se emplean hoy día en genómica, en investigación del cáncer, en neurología, en la interpretación de imágenes médicas –diagnóstico por imagen– e incluso en la optimización de tratamientos contra el sida. También se aplican en la investigación del clima, en geofísica y en astrofísica.

Recientemente Schölkopf, director del Instituto Max Planck para Sistemas Inteligentes, en Tubinga (Alemania), ha aplicado estos métodos para analizar los datos del satélite de la NASA Kepler 2, y ha hecho posible así el descubrimiento de 21 planetas extrasolares, uno de los cuales, además, cuenta con una atmósfera en la que por primera vez se han hallado indicios de vapor de agua.

Como explica en su carta de nominación Martin Stratmann, presidente del Instituto Max Planck, el aprendizaje automático es una disciplina central en la inteligencia artificial moderna, y consiste en “el estudio de cómo extraer patrones y regularidades a partir de los datos empíricos”. Vapnik, Guyon y Schölkopf son “los tres científicos que han forjado el campo del aprendizaje automático”, afirma Strattman.