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Google Translate hace su mayor expansión con 111 idiomas nuevos

Una de las grandes metas de Google respecto a su famoso traductor, Google Translate, es llegar a los 1,000 idiomas gracias a la ayuda de la IA. Y acaba de dar un paso importante, ya que agregó 111 idiomas nuevos.

«Ahora, con PaLM 2, nuestro modelo de lenguaje de gran tamaño, estamos utilizando Inteligencia Artificial (IA) para ampliar la variedad de idiomas que el Traductor de Google soporta. Esta incorporación de 111 nuevos idiomas es la expansión más grande hasta la fecha», sostiene Google en una entrada de blog.

Desde el cantonés (China) hasta el el q’eqchi (México y Bélice), estos nuevos idiomas representan a más de 660 millones de hablantes, lo que significa traducciones para cerca del 8% de la población mundial. Y están presentes en distintas partes del mundo: algunas son las principales lenguas del mundo, con más de 100 millones de hablantes. Otras son habladas por pequeñas comunidades indígenas, y unas pocas casi no tienen hablantes nativos pero con esfuerzos activos de recuperarla. Alrededor de una cuarta parte de las nuevas lenguas provienen de África, lo que representa nuestra mayor expansión de lenguas africanas hasta la fecha: fon, kikongo, luo, ga, swati (o suazi), venda y wólof.

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A continuación, algunos de los idiomas que ahora son compatibles con el Traductor de Google:

  • Afar: es la lengua tonal que se habla en Yibuti, Eritrea y Etiopía. De todos los idiomas incluidos en este lanzamiento, el Afar fue el que recibió la mayor cantidad de aportes de la comunidad de voluntarios.
  • Cantonés: durante mucho tiempo ha sido uno de los idiomas más solicitados para incluir en el Traductor de Google. Sin embargo, es un idioma difícil de incorporar porque a menudo en la escritura se superpone con el Mandarín, lo que dificulta la búsqueda de datos y el entrenamiento de modelos.
  • Manés: es la lengua celta de la Isla de Man. Estuvo a punto de desaparecer con la muerte de su último hablante nativo en 1974. Pero gracias a un movimiento de revitalización en toda la isla, ahora hay miles de hablantes.
  • N’Ko: es una forma estandarizada de las lenguas mandingas de África Occidental que unifica muchos dialectos en un idioma común. Su alfabeto único se inventó en 1949 y, actualmente, cuenta con una comunidad de investigación activa que desarrolla recursos y tecnologías para este.
  • Punjabi (Shahmukhi): es el tipo de escritura en el alfabeto perso-árabe (Shahmukhi) y el idioma más hablado en Pakistán.
  • Tamazight: es la lengua Bereber que se habla en todo el norte de África. Aunque existen muchos dialectos, la forma escrita suele ser comprensible para todos. Se escribe en alfabeto Latino y en el Tifinagh, ambos compatibles con el Traductor de Google.
  • Tok Pisin: es un criollo basado en el inglés y la lengua franca de Papúa Nueva Guinea. Si hablas inglés, intenta traducir al Tok Pisin y ¡podrías entender el significado!
Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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