Agnès Pérez-Millan: “El més interessant de la IA és saber per què pren una decisió o una altra”

La Dra. Agnès Pérez-Millan s’acaba d’incorporar com a professora dels Estudis d’Informàtica, Multimèdia i Telecomunicació de la UOC. Llicenciada en Física per la UB, Màster en Bioinformàtica i Bioestadística per la UOC i doctora en Biomedicina per la UB, la seva línia de recerca se centra en les malalties neurodegeneratives amb models predictius, aprenentatge automàtic i bioestadística. En aquesta entrevista, l’Agnès ens explica la seva trajectòria acadèmica i professional, les aplicacions pràctiques que la intel·ligència artificial (IA) pot tenir per estudiar malalties, i les activitats de divulgació de la ciència que també troba el temps de portar a terme.

Com ha començat la teva nova etapa com a professora de la UOC?

Doncs amb força il·lusió, però també una mica de respecte, perquè jo abans havia sigut professora associada a la UPC i professora col·laboradora a la UOC, però tot canvi implica noves responsabilitats, noves tasques i això al final també imposa una mica de respecte. Però estic molt contenta pel canvi, per l’oportunitat que m’ha ofert la UOC, i amb ganes de poder donar el millor de mi en la docència i també en la recerca. 

Ens podries explicar quin és el contingut de les assignatures que imparteixes?

Per una banda, imparteixo unes assignatures d’àlgebra de grau que són compartides amb més d’un grau, i per altra banda, em fa especial il·lusió ser professora del màster universitari de Bioinformàtica i Bioestadística de la UOC, perquè és un màster que jo havia fet, i en aquest curs en principi portaré les assignatures de genòmica computacional, machine learning (que és una de les meves àrees d’expertesa) i també coordinaré els TFM d’una de les àrees d’aquest màster, precisament la d’estadística i machine learning. 

Quines sortides professionals tenen els estudis d’Informàtica de la UOC?

Jo crec que, avui en dia, limitar-te a una sortida concreta és difícil. Per exemple, jo vaig estudiar Física, que hi ha gent que pensa que només pots acabar com a professor o com a investigador, però en realitat les possibilitats són molt diverses. I en els estudis d’Informàtica passa una cosa similar. És un sector tant en creixement i que es pot aplicar a tantes àrees que pensar en sortides concretes és limitar-nos molt, perquè les sortides són les clàssiques, les no tan clàssiques i algunes que ara ni tan sols se’ns acudeixen. 

En tot el que té a veure amb tecnologia i informàtica pots acabar en qualsevol àmbit. Potser el més lògic seria treballar en empreses del sector tecnològic, però els coneixements també es poden aplicar a empreses que es dediquen per exemple a l’educació o al desenvolupament de medicaments. Tens el peu en qualsevol àmbit que tu vulguis, i això és precisament una de les coses que m’agraden d’aquests estudis. Tu esculls una carrera, però no et limites a una àrea.

I quina ha sigut la teva trajectòria acadèmica i professional abans d’entrar a la UOC? 

Jo vaig estudiar Física a la UB, el màster universitari de Bioinformàtica i Bioestadística aquí a la UOC, i després em van animar a fer el doctorat. A mi m’agrada la física, però també els aspectes més clínics o mèdics, i tenia clar que volia arribar a aquesta àrea, aportant les matemàtiques i la física a aquest sector. Llavors vaig fer el doctorat entre l’Hospital Clínic de Barcelona i la UB, sobre la utilitat dels models matemàtics amb neuroimatge pel diagnòstic i l’estudi de la variabilitat en la malaltia d’Alzheimer i la demència frontotemporal.

Posteriorment, vaig quedar-me com a investigadora postdoctoral a l’Hospital Clínic, i mentre feia el màster i el doctorat a la UOC vaig estar com a professora associada de Física a la UPC, i l’any passat vaig començar com a professora col·laboradora de bioestadística aquí a la UOC. A més, durant l’últim any de doctorat, vaig tenir la sort de fer una estada a Inria Saclay, a França, amb una beca de l’Ambaixada de França a Espanya, i vaig poder integrar-me a un grup de treball sobre intel·ligència artificial que em va servir per arrodonir la tesi doctoral.

Quines aplicacions pràctiques té la intel·ligència artificial per estudiar malalties?

La intel·ligència artificial és una eina molt potent, que té al darrere matemàtiques avançades, però no deixa de ser estadística i probabilitat. Crec que s’ha de vigilar molt amb la IA, està aquí per quedar-se, però encara hi ha molt per fer, per exemple en el que es refereix als aspectes ètics. La IA és molt útil, però moltes vegades no entens per què pren certes decisions. Ara hi ha un boom, però el que he intentat, en els meus articles, és entendre per què la IA, és a dir, l’ordinador o el model, pren una decisió concreta. Per mi la IA és interessant per saber què li faria prendre la decisió de fer un cert diagnòstic, què ha fet que es decanti la balança cap a una banda o cap a una altra. D’això, alguns en diuen explainable machine learning. És a dir, hem d’anar darrere del model i no quedar-nos en el resultat que ens dona, sinó entendre per què ens dona aquest resultat. 

Té sentit. 

Al final, si volem aplicar la IA a la vida real, no ens ha de servir una decisió de cara o creu, sinó entendre els motius de les decisions. Moltes vegades, la gran crítica que es fa a la IA és que és una caixa negra, però el que hem de fer és anar un pas més enllà, obrir aquesta caixa negra i intentar entendre-la. I un cop l’entens, ja es pot començar a aplicar a la rutina. I després, s’ha d’aprofundir molt en els aspectes ètics, tot i que és difícil per com està organitzat el món. Hem d’intentar globalitzar la IA, perquè no es pot entrenar només amb un tipus de dades, no la podem centrar només en europeus o només en homes, perquè llavors no serà globalment explotable. 

També et dediques a la divulgació científica en projectes com Ciència Oberta i Neurones Fregides. Què ens pots explicar d’aquests projectes?

No tothom ho fa, no és que sigui una obligació, però jo animaria a tots els investigadors que comuniquin i divulguin els seus descobriments, per dues raons. En primer lloc, perquè molta investigació es finança amb diners públics, i s’ha de transmetre el que s’està fent amb aquests diners. I, en segon lloc, perquè la població vol conèixer els nous avenços, i sempre és millor que els coneguin per l’investigador que no pas per una notícia de la qual s’ignora la font. 

Jo he pres la decisió de fer la meva divulgació en català, perquè crec que s’ha de fer en el teu propi idioma, i també per defensar la llengua catalana. Acostumo a parlar de temes de les meves especialitats, però a vegades m’animo i també parlo d’altres aspectes. I crec que s’ha de saber divulgar sense considerar els lectors com a nens de P3, que a vegades es fa. 

D’altra banda, jo sempre dic que em vaig animar a dedicar-me a la ciència quan un investigador va venir a fer una xerrada al meu institut. És una professió que no és tan visible, que hauria de tenir referents més assequibles que els que coneix tothom, la Marie Curie o l’Albert Einstein. Llavors, la divulgació és una manera d’animar a la gent jove, sobretot a les noies, que facin carreres científiques, que han sigut unes carreres tradicionalment més masculines. Tenir referents propers que facin recerca i que l’expliquin és una cosa que sempre ajuda. 

A més, també tinc un pòdcast a la ràdio del meu poble, Tiana, perquè si algú que ha anat al mateix institut que tu ho escolta, és un referent assumible i sempre serà més fàcil que es plantegi cursar una carrera científica.