Entrevistas    INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Este español arrasa en una súper competición de inteligencia artificial de Alibaba

Ya lo hizo con Didi. Ahora Andrés Torrubia se lleva otros dos premios por su disruptiva propuesta de coche autónomo

06 DIC. 2018
12 minutos
El ingeniero y emprendedor español Andrés Torrubia, ganador de los dos premios de Alibaba. / Innovadores

¿Qué significa tener talento? ¿Montar una empresa y que te la compren por 34 millones de dólares? ¿O crear otra más y operar en EEUU sin tener que moverte de tu cálida Alicante? ¿O aprender deep learning en un curso a distancia y quedarse cuarto en una competición de de Didi (el Uber chino)? ¿O recibir un premio a la mejor solución de conducción autónoma y otro a la propuesta más innovadora de un concurso organizado por Alibaba? Para Andrés Torrubia el talento no es una cuestión de cualidades, sino de voluntad y tenacidad. Así, confiesa, es cómo él ha ido encadenando esta serie de éxitos profesionales.

Torrubia es emprendedor e ingeniero, indistintamente. Por eso, a finales de 2016, se dio cuenta de que esta balanza estaba algo desequilibrada. “Veía que las grandes empresas empezaban a presentar cosas que yo no sabía ni cómo se hacían”, comenta a INNOVADORES. Siri empezaba a entender bien el lenguaje natural, Facebook a reconocer las caras… “Como ingeniero me empecé a sentir obsoleto”, reconoce.

Se dio cuenta de que el denominador común era la inteligencia artificial (IA). Y aquí hace un inciso: “Se habla de IA porque suena muy bien, pero en realidad la revolución es el deep learning [aprendizaje profundo]”. Torrubia explica que las demás facetas de la IA apenas han progresado en los últimos años, si no décadas, y que la verdadera disrupción se está produciendo en el deep learning.

Así que optó por estudiar este subconjunto del machine learning. Pero, ¿a dónde acudir? “No sabía ni por dónde empezar”. Se apuntó entonces a un curso online de conducción autónoma que se impartía en Silicon Valley. No es que los coches sin conductor le interesasen especialmente, pero sí le atrajo la idea de escoger un reto que sólo se puede abordar aplicando la inteligencia artificial. También le motivó el hecho de buscar una solución a un problema concreto, algo práctico, más en sintonía con su mente de ingeniero.

“Me enganché”, confiesa. Y el curso, que hacía en su tiempo libre, se convirtió en su nueva afición. “Otros pasan los fines de semana delante de la tele, a mí me gusta leer papers", reconoce.  

A los pocos meses de iniciar el programa, se enteró de que el gigante Didi había abierto una competición online. Se apuntó, compitió contra 2.000 equipos y se quedó el cuarto. “No me lo creía”. Entre sus rivales había equipos de desarrolladores de empresas asiáticas, de la industria alemana o tecnológicas de Silicon Valley. “Aunque entre los cinco primeros solo quedaron chinos y rusos”. Y él.

¿Cómo pudo ponerse al nivel de expertos que han dedicado media vida al deep learning? Sencillamente, “enfocando el problema de manera distinta”. “Son equipos súper potentes y yo no puedo competir haciendo lo mismo”. Ese ha sido su momento de inflexión.

El reto de Alibaba

Después del triunfo en la competición de Didi, vinieron muchos más. En este caso, eran concursos online, menos grandilocuentes, pero muy competitivos. Un día ‘se picó’ porque alguien dijo en Twitter que los occidentales sólo se apuntaban a competiciones occidentales, pero que en China había unos sitios bestiales.

Así es cómo llegó hasta una competición que en principio le pareció “súper chula” de conducción autónoma. Era de Alibaba, no entendió mucho más porque todas las instrucciones estaban en chino; pero se apuntó. No le admitieron. Se dirigía únicamente a chinos. Así que envió “varios mails” hasta que consiguió que el concurso se abriera a otros países. “Aunque durante un tiempo el formulario, solo aparecía en chino y español”, apunta. Después se enteró de que el concurso, que parecía uno más, se enmarcaba dentro de un gran evento de IA y big data en China, organizado por el titán del comercio electrónico asiático Alibaba a través de la plataforma DataFountain de Computer Society.

De nuevo, Torrubia recurrió a la búsqueda de un nuevo enfoque para dar respuesta al desafío de Alibaba, también en el área del coche autónomo. “Se me ocurrió una manera bastante mejorada que la de Didi, una iteración más de cambio de enfoque”, dice. Y vuelve a ganar. Por puntuación. Contra 1.400 equipos (sólo un 7,5% eran extranjeros y ninguno se clasificó). Además, “con bastante diferencia, como el tío que se ha escapado del pelotón”.

Nada fácil. Los requisitos computacionales eran bastante severos. “Hacía falta una solución muy basada en la ingeniería, además de innovadora, y tenía que funcionar de forma robusta y rápida”. El objetivo era idear una solución para la parte de percepción del coche autónomo. “A través de los sensores, el vehículo detecta de manera numérica dónde están los obstáculos”, explica el ingeniero. El problema es que los sensores captan la realidad de manera “más incierta” que el ojo humano. “Tenemos que saber dónde está lo que nos interesa”.

Dentro del ámbito de la percepción, la competición se centraba en un tipo de sensor, el Lidar, que no depende de la luz y aporta información tridimensional de los objetos, aunque solo en forma de puntos. “Te dan esos puntos y tienes que decir a qué objeto pertenece cada uno”. Además, resultaba especialmente difícil porque el entorno de la prueba estaba ubicado en China, con un tráfico bastante más caótico que el de, por ejemplo, el norte de Europa. “El problema del coche autónomo es que deben convivir con los humanos, que somos impredecibles”.

Torrubia consiguió dar con un innovador enfoque para avanzar con este desafío. Aunque el emprendedor-ingeniero todavía no puede confesar en qué se basa su solución porque está estudiando qué hacer con ella. “Una startup de Corea del Sur se ha mostrado, pero aún no sé qué hacer”.

No es el único reconocimiento que Torrubia se ha llevado de esta competición. “No sabía que había otros premios a discreción del jurado”, reconoce. Se enteró cuando le comunicaron que había recibido el galardón a la solución más innovadora de todo el concurso, no sólo de la categoría de coche autónomo, sino de las seis en total. "Ha sido una sorpresa".

Torrubia anima a los ingenieros, así, en general, a atreverse con el ‘deep learning’. “No es tan difícil”, apunta. “El problema es que el nivel de paro de los ingenieros de software es cero y no tienen incentivos para aprender”. Por eso hace un llamamiento para los no informáticos: “Sirve cualquier persona de una carrera técnica con fundamentos matemáticos”. El ingeniero se muestra entusiasmado con las posibilidades del aprendizaje profundo. “No hay mejor momento para ser ingeniero que hoy”, asegura. “Me siento como un niño”.