Babel informática en la Universidade da Coruña: de iraquíes a ecuatorianos

La fortaleza de la Universidade da Coruña (UDC) en informática e inteligencia artificial (IA) fue uno de los argumentos para traer trajo a la ciudad la Aesia, y atrae investigadores de todo el mundo. Cerca del 15% de los estudiantes que cursan el doctorado en Computación en la ciudad son extranjeros, con orígenes que van desde la India y Oriente Medio a países latinoamericanos, y la UDC mantiene contactos con grupos de investigación en otros países que fomentan un intercambio de profesionales que, según destaca la propia Universidade, es crucial para conseguir visibilidad y buenas evaluaciones de agentes externos. Y, según añade la peruana María Isabel Limaylla, que acaba de doctorarse el programa, también ayuda el buen ambiente de la ciudad.

De acuerdo con la UDC, en el curso 2023-2024 entraron seis doctorandos en Computación de fuera de España, licenciados de Chile, Cuba, India, Irak, Costa Rica y Yemen. Al curso siguiente, dos de Ecuador. «El alumnado extranjero proviene básicamente de dos alternativas», indican fuentes de la Universidade: los contactos con grupos e investigación extranjeros y convocatorias de personal investigador. Su presencia es «importante» para tener buenas puntuaciones en la Agencia para la Calidad del Sistema Universitario de Galicia y el Ministerio de Ciencia, Investigación y Universidades. En el caso de Limaylla, que ya había estudiado en Perú y Brasil, la conexión vino por una escuela de invierno en la que se apuntó en su país natal y que se organizaba de manera virtual, en 2020. «En una de las charlas conocí a Nelly [Condory], quien más tarde sería una de mis directoras de tesis», recuerda, una profesora de la UDC que es también de origen peruano. «Conversamos y me animó a postular al programa de doctorado en la UDC», indica la investigadora, a la que parecieron interesantes este y la ciudad.

Tras años investigando en A Coruña y defender su tesis con éxito, la experiencia ha sido «muy positiva». El ambiente en la UDC y en el laboratorio de bases de datos en el que trabajó «datos es colaborativo y amigable», y la Universidade tiene grupos «muy consolidados» en computación e inteligencia artificial, que usó en su investigación, y laboratorios que abarcan tanto áreas tradicionales como líneas más emergentes. «Quizás algo que podría potenciarse más es la colaboración entre los grupos», opina, pero «en general el entorno es muy bueno y la Universidad apoya bastante a los doctorados para asistir a congresos y conectarnos con grupos internacionales».

La ciudad es «una muy buena opción para estudiantes extranjeros», con seguridad, «hermosas playas» y espacios para que extranjeros y locales socialicen entre sí. «Uno de sus pocos inconvenientes es el tema del alquiler, ya que siendo extranjero es mas difícil conseguir habitación o piso o si se consigue es a un costo mal alto del promedio», pero «salvando ese detalle, recomendará la ciudad totalmente».

«Determinamos con IA qué tareas debe realizar antes un programa»

Desarrolló su tesis en priorización con inteligencia artificial de requisitos, esto es, las funciones de un sistema informático.

La priorización en determinar cuáles requisitos son más urgentes, críticos o aportan mayor valor, y por tanto deben implementarse primero. Si vamos a desarrollar una app para un banco, y tenemos dos requisitos: mostrar el saldo de la cuenta y enviar notificaciones, el primero puede considerarse prioritario, ya que sin esta función la aplicación no tendría utilidad para el usuario. En algunas ocasiones decidir la prioridad no es una tarea fácil, y hay que negociar entre los interesados (analistas, clientes, desarrolladores). Aquí es donde implementando la automatización de este proceso puede lograr reducir costos y agilizar el proceso.

¿Cómo fue la investigación?

Empleamos algoritmos que entrenamos con una base de datos propia, construida a partir de proyectos reales del Laboratorio de Bases de Datos de la UDC, donde desarrollé mi tesis. Nos enfocamos específicamente en el idioma español, algo poco común, ya que la mayoría de las investigaciones sobre priorización de requisitos se centran en inglés. Esto aporta un valor añadido, ya que permite avanzar hacia soluciones multilenguajes y reduce la dependencia de traducciones o recursos ajenos al idioma original de los proyectos. El modelo que usamos, LambdaRank, es un enfoque que hasta ese momento no había sido explorado en este tipo de problema, y es una opción muy viable para priorizar requisitos.

¿Qué permite?

Tiene un rendimiento especialmente sólido en las primeras posiciones del ranking, los 10 a 20 requisitos más importantes, que suelen ser los que más influyen en las primeras fases del proyecto. Así se puede reducir la carga de trabajo y la participación intensiva de los interesados en las etapas iniciales. El modelo ofrece una primera propuesta de priorización, y luego se puede afinar. Creo que existe potencial para un proyecto empresarial. La automatización puede implementarse, especialmente en empresas que manejan grandes volúmenes de requisitos o que trabajan con líneas de producto de software. Con un desarrollo adicional y una interfaz adecuada, podría evolucionar hacia un producto o servicio que se integre con otros y agilice la toma de decisiones.

¿Qué hará en el futuro?

Planeo continuar investigando la priorización automática de requisitos, e incorporar un volumen mayor y más diverso de datos para mejorar la capacidad de generalización de los modelos, para que puedan aplicarse de manera efectiva en distintos contextos y tipos de proyectos. Además, siempre tengo en mente seguir investigando el uso de diversas técnicas en tareas propias de la ingeniería de requisitos, como la detección de ambigüedades, la identificación automática de requisitos en textos, etcétera.