En 2016, la NASA lanzó un desafío: desarrollar un método de aprendizaje automático que pueda ayudarnos a evitar el mismo destino que los dinosaurios. Por aquel entonces, la arquitecta española Gema Parreño ya había comenzado a formarse en temas de programación y probó suerte. Su proyecto, Deep Asteroid, quedó entre los cinco mejores del mundo.
Tras llamar la atención de la NASA, Parreño trabajó como científica de datos, pasó una temporada en Silicon Valley (Estados Unidos) y ha terminado centrándose en un sector que ha marcado gran parte de su trayectoria, el de los videojuegos. Uno de sus últimos trabajos es ‘Mempathy’, un videojuego en el que se mezclan inteligencia artificial, las estrellas y las buenas conversaciones.
— Empecemos por el principio. ¿Cómo llegó una arquitecta a diseñar una aplicación premiada por la NASA?
Parece un camino que no es nada lineal, pero, por mi carrera, yo ya tenía una base de física y matemáticas. Formé una start-up con unos compañeros y, por aquel entonces, empecé a experimentar con temas de programación. En un momento de reciclaje y búsqueda, surgió la oportunidad de presentarme al hackaton ‘Space Apps Challenge‘ de la NASA. El desafío sobre el impacto de asteroides me llamó muchísimo la atención.
«Llegué hasta allí buscando oportunidades y transfiriendo habilidades que venían de otros campos».
Deep Asteroid fue seleccionado a nivel nacional y después finalista a nivel global. Quedó entre los 25 proyectos más innovadores del mundo y entre los cinco mejores en cuanto al uso de datos. Así que podemos decir que llegue hasta allí buscando oportunidades, trabajando para crear exploraciones controladas para resolver problemas y transfiriendo habilidades que venían de otros campos.
— ¿En qué consiste Deep Asteroid?
Es una arquitectura de red neuronal que detecta el impacto de asteroides. Toma datos de las características físicas y químicas de los cuerpos y da como resultado una fecha y un lugar de impacto. Está inspirado en las neuronas biológicas, pero es un sistema matemático que optimiza la solución a un problema.
— Al pensar en asteroides, nos vienen a la mente imágenes apocalípticas, pero esta app puede tener un uso diario, ¿es así?
La NASA lleva midiendo el impacto de asteroides desde 1920, por lo que tiene ya un histórico de más de un siglo. Cuando pensamos en su impacto, nos imaginamos los ‘potencially hazardous asteroids’, aquellos peligrosos, pero es cierto que a lo largo del año hay impactos de muchos pequeños asteroides de apenas un centímetro de diámetro.
Estos cuerpos tienen su propia órbita en el sistema solar y van recogiendo muchas muestras sobre el universo, como polvo estelar. Cuando impactan, y la muestra todavía está fresca, los científicos pueden recoger estos cuerpos para analizarlos y descubrir aspectos sobre el universo y nuestro sistema solar.
— La película ‘No mires arriba‘, que presenta una situación apocalíptica en la que un asteroide puede chocar la Tierra, ha dado mucho de qué hablar. ¿Cómo hubiese sido la trama si sus protagonistas tuviesen acceso a Deep Asteroid?
No la he visto, pero por lo que he escuchado, el impacto del asteroide es solo una excusa para mostrar qué está pasando actualmente con la sociedad. Lo que sí puedo decir es que la NASA lleva mucho tiempo estudiando el impacto de asteroides. Es un tema muy importante y recurrente para ellos.
— La app quedó entre las cinco finalistas de mejor uso de datos de todo el mundo. ¿Qué crees que tenía de especial?
Yo creo que otros proyectos proponían algoritmos de tipo supervisado. En nuestro caso, nos centramos en un problema que existe en relación con los asteroides, que es la detección de falsos positivos (aquellos que parece que van a impactar, pero finalmente no lo hacen). Nuestra arquitectura de red está preparada para descartarlos.
Por lo tanto, creo que Deep Asteroid destacaba por dos motivos. Por un lado, los tipos de dataset que elegimos para resolver el problema. Por el otro, la arquitectura de la red neuronal.
— Antes de esto, cofundaste una start-up en el sector de los videojuegos. ¿Por qué te centraste en este mundo?
Cubicus fue una start-up creada junto a mis compañeros Julián Fernández y Gonzalo de la Cruz Lovera. Hacíamos muchos proyectos de innovación dentro del campo de la arquitectura y teníamos dominio de ciertas herramientas, sobre todo de diseño 3D. Nos animamos a crear un proyecto transfiriendo parte de las habilidades que teníamos y aprovechando lo que sabíamos hacer.
Cubicus estaba dentro del género ‘edutainment’, juegos educativos para niños y sus familias. Se basaba en cinco cubos que representan las actividades diarias de un niño. Un cubo era para el juego, otro para la alimentación, otro para el sueño… Cada uno ayudaba a crear actividades familiares.
La start-up ya no está en activo, pero llegamos ganar un concurso de emprendedores, pasamos por una aceleradora y ganamos un concurso de PlayStation.
— ¿En qué consiste ‘Mempathy’?
Los videojuegos son como una línea argumental que define mi trayectoria. Cuando volví de Silicon Valley, tenía la motivación de hacer un juego con cierto trasfondo, que fuese una experiencia en la que el jugador pudiese explorar algo.
‘Mempathy’ es una conversación con las estrellas. Es un juego de point and click, en el que al clicar en las estrellas se van descubriendo palabras. Además, hay principios de la conversación embebidos en el juego: puedes tomar diferentes caminos, hacer preguntas, etcétera. La conversación se da con un agente de inteligencia artificial, por lo que cada vez que juegas, la conversación es única.
Explora temas como el perfeccionismo, la ansiedad, la empatía y el diálogo interior. Es un proyecto bonito, al que tengo mucho cariño. A nivel de juego es muy sencillo, porque se basa en hacer caminos con estrellas, pero lo importante es la idea de progreso, de centrarse en una conversación, de relajarse… Está acompañado por una transición de acuarelas que muestra el progreso y el avance.
‘Mempathy’ tiene 5000 visualizaciones y se ha jugado unas 1500 veces, lo cual está muy bien para un prototipo. Además, ha tenido muchos hitos en el mundo de la investigación, sobre todo en Estados Unidos. He publicado tres papers con descripciones del proyecto y experimentos sobre el mismo.
— ¿Por qué decidiste centrarte en temas como la ansiedad y el diálogo interior?
Esta decisión vino por una doble vía. Por un lado, a nivel técnico me resultaba interesante tratar temas delicados y frágiles a través de la tecnología. Quería explorar las conversaciones beneficiosas entre humano y máquina, entender si la inteligencia artificial puede generar una conversación positiva y constructiva con el humano.
Por otro lado, aposté por este tema por la situación de la pandemia. Me hizo sentir interés por buscar solución a algunos de los problemas que estaban surgiendo en aquel momento.
«Me ha ayudado mucho plantearme retos pequeños, que tienen un principio y un fin. Esto permite cerrarlos y sentir la satisfacción de haberlo conseguido»
— A lo largo de tu carrera, el autoaprendizaje ha tenido mucha importancia. ¿Qué consejo le darías a jóvenes y no tan jóvenes que están atascados y no saben si animarse a cambiar de sector, e incluso atreverse con la programación?
Buena pregunta. Yo creo que el aprendizaje funciona como una cebolla, por capas, por niveles de abstracción. Hay que ir aprendiendo capa a capa, no hay por qué saberlo todo a los dos días. Otra cosa que a mí me ha ayudado mucho es plantearme retos pequeños, que tienen un principio y un fin. Esto permite cerrarlos y sentir la satisfacción de haberlo conseguido.
En cada proyecto se aprende algo, hasta con los más pequeños. Poco a poco, se puede pasar a otros más grandes o más complejos. Lo importante es disfrutar siempre del camino.
Imágenes | Gema Parreño, Unsplash/Andy Holmes