La Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un campo integral que transforma diversos sectores globales, desde la industria hasta la atención médica y la educación. El ensayo realizado en abril de 2024 ofrece un análisis detallado del paisaje actual de la IA, basado en una investigación exhaustiva de documentos académicos y datos de patentes recopilados de la plataforma Lens.org, abarcando el periodo de enero de 2019 a marzo de 2024. El objetivo principal es cerrar la brecha entre la academia y la industria al examinar las tendencias recientes en investigación y desarrollo de IA, proporcionando así una guía para formuladores de políticas, inversores y científicos.
En resumen, nuestro objetivo es mapear las dinámicas globales de investigación y colaboración en IA, orientando así los esfuerzos futuros en este campo en rápida evolución. Esta investigación ofrece una visión detallada y perspicaz del panorama actual de la IA, destacando la importancia de la colaboración entre la academia y la industria para abordar desafíos y aprovechar oportunidades en este ámbito dinámico.
Análisis de Documentos de Investigación: solo en el año 2023 se generaron 74.426 artículos sobre IA
Desde 1978, el número total de investigaciones registradas es de 1,262,789 artículos: 198,163 desde 2019 hasta 2024, siendo 2023 el año más productivo con 74,426 artículos. El análisis arroja que Asia, especialmente China, se destacó como el líder en la producción de investigación, con contribuciones significativas de instituciones como la Academia China de Ciencias y la Universidad Tsinghua. Wei Wang fue identificado como uno de los autores más influyentes, con 292 artículos publicados y una alta citación tanto en investigaciones como en patentes. Los temas de investigación predominantes incluyen Visión por Computadora, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales, reflejando la naturaleza interdisciplinaria de la IA que abarca campos como biología, medicina e ingeniería.
Patentes en IA: un ámbito liderado por Estados Unidos.
En términos de patentes, se registraron un total de 316,883 patentes relacionadas con IA durante el mismo periodo, siendo los Estados Unidos el líder en la propiedad de patentes con 180,085 registros, lo que representa el 56% del total. China sigue en segundo lugar, con 63,503 patentes.
En la parte oriental del mundo, tres países lideran el ranking después de China: Corea del Sur con 8,736 patentes, Japón con 715, y Taiwán con 707 patentes. En el hemisferio occidental, Estados Unidos y Canadá lideran con 180,085 y 509 patentes respectivamente, seguidos por el Reino Unido con 244. Australia tiene 507 patentes. América Latina es liderada por México, con 81 patentes.
Empresas prominentes como Samsung Electronics en oriente e IBM en occidente encabezaron las presentaciones de patentes, con categorías destacadas que incluyen Aprendizaje Automático, Métodos de Aprendizaje, Combinaciones de Redes, Retropropagación, Redes Recurrentes, Modelos Gráficos Probabilísticos y Modelos de Inferencia o Razonamiento, procesamiento digital y de datos de imágenes, la informática en salud y el reconocimiento de imágenes o videos.
¿Cuál fue el enfoque Metodológico elegido?
Es importante señalar que este documento proporciona una visión general de los últimos 5 años.
Utilizando Lens.org, una plataforma colaborativa de datos para la innovación abierta, se analizó una extensa colección de literatura académica relacionada con IA y metadatos de patentes. Lens es una iniciativa abierta del MIT (Massachusetts Institute of Technology), disponible gratuitamente para fines de investigación, que permite a los usuarios explorar trabajos relacionados tanto de la academia como de la industria. Este enfoque metodológico permitió la creación de gráficos de citas, métricas de impacto y análisis estadísticos derivados de conjuntos de datos globales de patentes, proporcionando una visión integral de la producción y el impacto de la investigación en IA a nivel mundial.
Utilizamos la plataforma Lens para extraer los datos sobre artículos de investigación y patentes ya que permite refinar la búsqueda seleccionando «Campo de Estudio», mientras que la herramienta para patentes no tiene esta opción, lo que puede introducir un error en el número total de patentes cuando se compara con el número total de artículos de investigación. Sin embargo, esto no invalida las conclusiones y los porcentajes informados. Este estudio debe ser validado con búsquedas equivalentes en otras plataformas de conocimiento, como Scopus, específico de artículos de investigación, Espacenet, específico de patentes y respaldado por el Registro de Patentes Europeo. No obstante, es posible validar completamente los resultados de este estudio en el caso de las patentes, si utilizamos otras herramientas como Google Patents, Questel o Patsnap, aunque estas dos últimas herramientas tienen la limitación de no contar con acceso libre.
Discusión y Conclusiones
El análisis reveló una brecha significativa entre la colaboración académica e industrial en términos de patentes y publicaciones científicas, destacando la necesidad urgente de una colaboración más estrecha para optimizar el impacto social de las innovaciones en IA.
Observamos que el número de patentes (316,883) es mayor que el número de artículos (198,163); solo 3,136 patentes citan artículos de investigación (1.58%) y 6,511 artículos citan patentes (3.28%). Si bien es fundamental mantener la innovación en las agendas de investigación, podrían perderse oportunidades de adquisición de recursos si no se enfoca suficientemente en el desarrollo de productos.
A nivel global, se observó un dominio asiático en la producción de investigación, mientras que los Estados Unidos lideraron en la propiedad de patentes debido a políticas y factores económicos. Wei Wang emerge como el autor principal, con 292 artículos citados en 2,808 trabajos de investigación y 19 patentes. Clústeres temáticos como Visión por Computadora, Redes Neuronales Convolucionales, Sistemas Adversariales, Reconocimiento Facial, IA Explicable y Árboles de Decisión de Machine Learning dominan el panorama de investigación.
En resumen, nuestro análisis revela que Asia, particularmente China, es el principal productor de artículos de investigación en inteligencia artificial, representando el 37.30% del total de publicaciones, seguidos por América del Norte, principalmente EE. UU. (13.41%) y Europa (9%). Las afiliaciones institucionales de los autores se encuentran en Asia, con la Academia China de Ciencias liderando la lista con 5,112 artículos, mientras que la Universidad de Harvard se destaca como la única institución norteamericana en los primeros lugares, ocupando la séptima posición.
Recomendamos la generación de políticas que fomenten una mayor colaboración entre los sectores académico e industrial para impulsar la innovación continua en IA y cerrar las brechas identificadas.
Continuará …
Los próximos pasos de este equipo de investigación están enfocados en realizar un análisis de conexiones en red para comprender mejor la topografía de este ecosistema (academia, industria y gobierno). Planeamos detectar los principales actores, campos de interés y áreas estratégicas de desarrollo gubernamental relacionadas con la IA. Además, es importante replicar este estudio por región para entender la evolución de la IA en cada una y dirigir sus recursos hacia el interés mundial, unificando esfuerzos.
Quo Vadis IA es una Línea de investigación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral. El objetivo de este equipo interdisciplinario es contribuir al conocimiento del estado del arte de la Inteligencia artificial proporcionando información sobre escenarios futuros para que organismos públicos y privados de investigación, Universidades y empresas puedan definir políticas y estratégicas de largo plazo.
