Los miembros de la facultad de la Facultad de Ciencias y la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la UCF están preparando a los estudiantes entrantes para que se mantengan al ritmo del emergente campo multidisciplinario de la inteligencia artificial.
Un equipo de cinco miembros de la facultad, liderado por el Centro de Investigación en Visión por Computadora (CRCV) de la UCF, recibió recientemente una subvención de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. por un total de casi $2.5 millones durante cinco años para servir como recursos para apoyar a estudiantes universitarios brillantes pero de bajos ingresos o en dificultades para que obtengan una educación completa en IA.
La iniciativa se llama STRONG-AI (Oportunidades STEM para un crecimiento nutrido en IA), y es un esfuerzo para ayudar a los estudiantes a anticipar y navegar las intersecciones de las carreras STEM y la IA a través de la tutoría de profesores y compañeros y becas.
STRONG-AI es un reenfoque y continuación de los programas de tutoría de larga data apoyados por la NSF en la UCF que han ayudado a más de 100 estudiantes de bajos ingresos desde 2010 a encontrar el éxito en la educación STEM y a prepararlos para la fuerza laboral. Además, reafirma el compromiso de la universidad con la visión del presidente Alexander N. Cartwright de seguir siendo la Universidad *para* el futuro a través de la Iniciativa de Inteligencia Artificial.
Hay innumerables desafíos y oportunidades para implementar la IA que abarcan muchas áreas STEM, y es por eso que STRONG-AI es importante, dice Mubarak Shah, profesor titular de la UCF en ciencias de la computación y director fundador de CRCV.
“La idea es apoyar a los estudiantes académicamente talentosos y con dificultades financieras para que obtengan títulos en especialidades STEM”, dice. “La IA es importante y hemos tenido mucho éxito en la visión por computadora, mi área de investigación, pero queremos ampliar esto a otras áreas de la IA como la robótica, el aprendizaje automático y la atención médica. Existe una gran necesidad en la fuerza laboral”.
El equipo ya ha recibido más de 150 solicitudes y, en última instancia, seleccionará alrededor de 10 a 15 por año en función de la elegibilidad para ayuda financiera, el éxito académico y las entrevistas con la facultad, dice Shah.
Se anima a los estudiantes a acelerar su educación, ya que pueden tomar cursos para obtener su maestría mientras trabajan para obtener su licenciatura, dice.
“Buscamos a los estudiantes que realmente estén interesados en sobresalir en las especialidades STEM, y en particular en la IA”, dice Shah. “Deben tener un buen promedio de calificaciones y ser expresivos en sus entrevistas, ya que les haremos algunas preguntas”.
Puede haber muchos estudiantes de la UCF que ya estén siguiendo con confianza un camino en IA en STEM; y por lo tanto, STRONG-AI aborda la necesidad de identificar a los estudiantes prometedores y brindarles recursos y aumentar su confianza en su capacidad para tener éxito, dice.
Es importante asegurarse de que estos talentosos estudiantes no pasen desapercibidos, dice Shah.
“Necesitamos asegurarnos de que estos estudiantes tengan nuestro apoyo”, dice. “Muchos de los estudiantes pueden ser capaces de terminar su licenciatura, pero puede que no piensen que tienen los recursos para obtener esa maestría. Puede que no lo hagan bien y pueden abandonar o cambiar sus especialidades a no STEM, y eso es un gran problema porque necesitamos una fuerza laboral STEM calificada. Queremos animar a esos estudiantes a que se queden en el sistema. Y nuestra idea es reclutar a estos estudiantes y asignarles un mentor con el que cada uno de ellos pueda hablar y obtener ayuda”.
Nazanin Rahnavard, profesora del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la UCF y mentora y coinvestigadora de STRONG-AI, ha visto el potencial transformador del anterior programa de tutoría de la NSF.
“Basándome en mi experiencia con ese programa, sé que cambiamos sus vidas”, dice. “Nuestros becarios pueden provenir de familias de bajos ingresos y tener muchos desafíos fuera del aula. Este programa está diseñado específicamente para ayudar a esos estudiantes que sin este programa podrían no tener éxito. Si hay estudiantes interesados en seguir una carrera en IA que piensan que puede que no tengan recursos financieros, los animamos a que presenten su solicitud”.
Rahnavard dice que espera que los estudiantes aceptados no solo obtengan su licenciatura, sino que también empiecen a obtener su maestría y más allá.
“Nuestra visión es ayudar a los estudiantes a completar su programa de licenciatura y brindarles experiencia en investigación para que puedan pasar a obtener su maestría”, dice.
Mientras que Shah trabajará con los estudiantes en visión por computadora y simulación, Rahnavard se centrará en ingeniería informática.
“La IA, por naturaleza, es interdisciplinaria”, dice. “Integra las matemáticas, la ingeniería y la informática. Es beneficioso integrar muchas perspectivas diversas a través de estos diferentes campos, y proporciona a nuestros estudiantes una mejor formación para estar preparados para su carrera en IA”.
Centrarse en el desarrollo fundamental de la IA brindará a los estudiantes una base sólida y un contexto para seguir sus carreras STEM, dice Brian Moore, gerente y mentor del programa STRONG-AI y profesor asociado del Departamento de Matemáticas de la UCF.
“Con especialidades en ciencias de la computación, visión por computadora, ingeniería informática, análisis de datos y estadística y ciencia de datos, nuestros estudiantes serán más que usuarios de IA, estarán en camino de convertirse en los creadores de herramientas para IA”, dice. “Cada una de nuestras cinco especialidades está representada por miembros de la facultad con sólidos antecedentes en investigación y tutoría en ese campo. Guiarán a los estudiantes hacia oportunidades, como tutoría, investigación y pasantías, además de organizar reuniones grupales regulares”.
La explosión de oportunidades laborales en IA es un reflejo de su creciente importancia en la vida cotidiana, por lo que es crucial garantizar que se identifique y se ayude a los estudiantes capaces, dice Moore.
“Los estudiantes de hogares de bajos ingresos experimentan barreras significativas para el éxito académico”, dice. “Muchos no terminarían una carrera universitaria sin un fuerte apoyo financiero y comunitario. STRONG-AI desarrolla su sentido de pertenencia, tanto en la universidad como en su especialidad, a medida que se convierten en parte de un grupo de académicos de alto rendimiento”.
Aunque las solicitudes para la cohorte inaugural de STRONG-AI se han cerrado, los estudiantes que consideren postularse en el futuro pueden consultar periódicamente tan pronto como principios de la primavera para postularse a la próxima cohorte.
Los coinvestigadores principales de STRONG-AI incluyen a Niels da Vitoria Lobo, profesor asociado del CRCV de la UCF, y HanQin Cai, director del Laboratorio de Ciencia de Datos de la UCF y profesor asistente distinguido del Departamento de Estadística y Ciencia de Datos de la UCF.
Credenciales de los investigadores
Shah comenzó a enseñar en la UCF en 1986. Recibió su doctorado en ciencias de la computación de la Universidad Estatal de Wayne en 1986 y es miembro de múltiples organizaciones prestigiosas de la industria y multidisciplinarias como la Academia Nacional de Inventores, la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia y el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos. Shah ha sido mentor de cientos de estudiantes de ciencias de la computación a lo largo de su carrera.
Rahnavard llegó a la UCF en 2014 después de pasar seis años enseñando en la Universidad Estatal de Oklahoma. Obtuvo su maestría en ingeniería eléctrica de la Universidad Sharif de Tecnología en 2001 y su doctorado en ingeniería eléctrica e informática del Instituto Tecnológico de Georgia en 2007. Sus áreas de investigación incluyen redes inalámbricas, cartografía de radiofrecuencia y teoría del aprendizaje profundo.
Moore se unió a la UCF en 2007. Después de obtener su maestría en ciencias matemáticas e informáticas de la Escuela de Minas de Colorado, Moore obtuvo su doctorado en matemáticas aplicadas de la Universidad de Surrey en el Reino Unido en 2003. Antes de unirse a la UCF, Moore ocupó un puesto postdoctoral de investigación en la Universidad McGill en Quebec, Canadá, seguido de un puesto de profesor asistente visitante en la Universidad de Iowa. Sus áreas de investigación incluyen análisis numérico y ecuaciones diferenciales con énfasis en algoritmos que preservan la estructura y ecuaciones de celosía.
