Inteligencia artificial (IA) es una tecnología que brinda la capacidad a una una computadora o un robot (controlado por computadora) de realizar tareas comúnmente asociadas con seres inteligentes, como la capacidad de razonar, reconocer patrones de información, descubrir significados nuevos, generalizar dado cierto contexto o aprender de la experiencia.
Desde que se creó la computadora en los años 40, se ha demostrado que las computadoras se pueden programar para realizar tareas muy complejas; éstas han sido capaces de resolver teoremas matemáticos o jugar ajedrez. Pero, a pesar de los avances en el procesamiento y la capacidad de memoria, todavía no hay software que imite la capacidad del cerebro humano en dominios más amplios.
Sin embargo, algunos software han llegado a los niveles de desempeño de expertos en ciertas tareas, por lo que la IA se encuentra en aplicaciones como el diagnóstico médico, los motores de búsqueda y el reconocimiento de voz.
El aprendizaje que se usa en la Inteligencia Artificial puede ser por ensayo y error. Por ejemplo, un sistema de computadora simple para jugar ajedrez intenta todas las jugadas hasta que se encuentre con el movimiento correcto.
Luego, guarda la solución con la jugada exacta para que la próxima vez que se encuentre la misma jugada pueda aplicar la solución. Esta manera de “aprendizaje” es relativamente fácil de implementar en una computadora.
La detección de anomalías es una tecnología que utiliza Inteligencia Artificial para identificar patrones anormales dentro de un conjunto de datos. Los sistemas definen la detección de anomalías como "un método utilizado para identificar patrones irregulares o inusuales en un entorno complejo". En otras palabras, la detección de anomalías detecta patrones de una manera que un humano no puede.
Elegir si algo es normal o anormal es un problema de clasificación, que generalmente se resuelve mediante el aprendizaje supervisado con una combinación grande y balanceada de datos etiquetados en las dos clases. Así, si la clase normal es perros, puede identificar cuatro patas y pelaje como características comunes. En ese caso, cuando el modelo de identificación de perros vea un auto, sabrá que es una anomalía.
La detección de anomalías se aplica en campos de seguridad para conocer violaciones de seguridad de la red. En el sector bancario sirve para identificar información que sea susceptible a fraude como transacciones sospechosas; y en el campo industrial funciona para detectar fallas mecánicas. Cualquier comportamiento que se digitalice o mida numéricamente, está sujeto a la detección de anomalías.
La creciente popularidad de las plataformas de este tipo se reduce a la eficiencia. Las empresas deben poder responder a los cambios rápidos de información y datos en general en un abrir y cerrar de ojos, las respuestas inmediatas son particularmente cruciales para las amenazas de ciberseguridad en las que los empleados deben responder de inmediato para evitar daños y tiempos de inactividad.
Desafortunadamente, no hay una forma manual de estar al tanto de estos conjuntos de datos. No importa cuán experimentado sea el equipo, no podrá analizar e interpretar miles de estadísticas por segundo. Sin embargo, una solución de IA sí puede con la detección de anomalías que proporciona una interpretación en tiempo real de la actividad de datos. En el momento en que el sistema no reconozca un patrón, lo sabrá.
Las plataformas de detección de anomalías pueden profundizar en datos en tiempo real para identificar anomalías que un usuario humano no detectaría en un panel de control. Como resultado, la única forma de obtener respuesta en tiempo real a los nuevos patrones de datos es usar una plataforma de aprendizaje automático.
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Fuentes:
ROMERO CARDALDA, Juan Jesús, DAFONTE VÁZQUEZ, Carlos, GÓMEZ GARCÍA, Ángel, PENOUSAL MARTINS MACHADO, Fernando Jorge (Eds.) Santiago de Compostela: Fundación Alfredo Brañas. (2007) Inteligencia Artificial y Computación Avanzada https://cdv.dei.uc.pt/wp-content/uploads/2014/03/ms07.pdf consultado marzo, 2020.
Torres-Domínguez, Omar & Sabater-Fernández, Samuel & Bravo, Lisandra & Martín, Diana & García-Borroto, Milton. ResearchGate. (2019). Detección de anomalías en grandes volúmenes de datos https://www.researchgate.net/publication/330290603_Deteccion_de_anomalias_en_grandes_volumenes_de_datos consultado marzo, 2020.