Aunque la profesora adjunta de la Universidad Carnegie Mellon (EE. UU.) Fei Fang no es socorrista, ni médica, ni superheroína, ya ha salvado vidas gracias a su trabajo centrado en usar  inteligencia artificial (IA) para resolver desafíos sociales.

Durante su charla en la reciente la conferencia EmTech  de MIT Technology Review, Fang presentó su proyecto más reciente. La iniciativa ha empleado la IA para proteger la infraestructura nacional crítica, reducir el número de personas sin vivienda, e incluso prevenir suicidios. Todo empezó con un sistema que Fang desarrolló en 2013 mientras realizaba su doctorado en la Universidad del Sur de California (EE.UU.). Ahora, este sistema se usa a diario para proteger a los 60.000 pasajeros del ferri de Staten Island en la ciudad de Nueva York (EE.UU.).

Hay más ferris viajando entre Staten Island y Manhattan que patrulleras de la Guardia Costera de EE. UU.. Anteriormente, cada ferri era seguido por una patrullera durante todo el recorrido, dejando desprotegidos a otros transbordadores. Fang y su equipo crearon un algoritmo que hace que las rutas de las patrullas resulten aleatorias e impredecibles, con cambios frecuentes de velocidad y giros en U. Su objetivo es crear un efecto disuasorio contra quienes planeen acciones negativas contra los ferris.

Fang aseguró al público: "La respuesta ha sido excelente. Al aumentar la aleatoriedad estamos protegiéndonos contra posibles ataques en zonas de alto riesgo, ya que hace más difícil planear un ataque". La responsable explicó que su sistema "puede reducir a la mitad la probabilidad de éxito de un ataque". Y añadió: "Los marineros profesionales nos han dicho que ahora tienen una mejor protección, pero con la misma cantidad de embarcaciones". 

El trabajo de Fang con la IA no solo sirve para proteger a las personas. La investigadora ha aplicado un enfoque similar para ayudar a prevenir la caza furtiva de animales en Uganda, Malasia y China. Su sistema PAWS (siglas en inglés de asistente de protección para la seguridad de la vida salvaje) predice qué áreas tienen una gran amenaza de caza furtiva, lo que permite optimizar mejor los escasos recursos de las patrullas de vigilancia.

Aunque los problemas son diferentes, la solución común radica en combinar aprendizaje automático con la teoría de juegos, afirmó. Cada desafío se conceptualiza como un juego de suma cero para dos jugadores contra dos adversarios, donde es muy importante asignar al azar los patrones, por lo que resulta más difícil para los atacantes encontrar los puntos más débiles.

Fang destacó que sus colegas del sector están adoptando enfoques similares para detectar zonas de minería ilegal, tomar medidas enérgicas contra los préstamos abusivos y predecir el rendimiento de los cultivos para ayudar a prevenir el hambre. 

La investigadora concluyó: "Existe un gran potencial para desarrollar IA sin un beneficio comercial inmediato, sino por el bien de toda la sociedad. Creo que con nuestros continuos esfuerzos, podemos aprovechar los aspectos positivos de la IA y construir un mundo mejor".