Un equipo de la FaCENA, en conjunto con la empresa LegalHub, desarrollaron un proyecto que obtuvo el primer premio en el Simposio Argentino de Inteligencia Artificial. El sistema automatiza el análisis de sentencias judiciales, una herramienta clave para las empresas aseguradoras.
Un equipo de estudiantes avanzados dirigidos por un profesor de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura (FaCENA) de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) obtuvo el primer premio en el Simposio Argentino de Inteligencia Artificial por su proyecto «Extracción de entidades en sentencias judiciales utilizando Llama -2».
El equipo estuvo conformado por Alejandro González Coene (Licenciatura en Sistemas); Francisco Vargas (Ingeniería Eléctrica); Exequiel Lobón (Licenciatura en Ciencias Químicas) y Gastón Escalante (Licenciatura en Sistemas) quien actualmente se trabaja en la Empresa LegalHub. Salvo Escalante, el resto de los estudiantes, también cursan las Diplomatura en Ciencias de Datos que se dicta en la FaCENA.
La dirección estuvo bajo la responsabilidad del doctor Manuel Pulido, integrante del Departamento de Física de la FaCENA; también del Centro de Cómputos de Alto Rendimiento del Nordeste Argentino (CECONEA) e investigador del Consejo Nacional de Investigacion de Ciencia y Tecnología (CONICET).
El trabajo fue realizado en conjunto con la empresa LegalHub y tiene como objetivo facilitar el análisis de un gran volumen de sentencias judiciales, una tarea que normalmente requería semanas de trabajo manual por parte de abogados expertos.
«El problema a solucionar era poder extraer información presente en sentencias judiciales del ámbito civil general y de accidentes de tránsito en particular», explica Francisco Vargas, uno de los estudiantes premiados. «Las empresas aseguradoras necesitaban una métrica, técnicamente denominada ‘valor punto’, que es básicamente el valor del costo de indemnización por cada punto porcentual de incapacidad que sufre el protagonista de un accidente de tránsito».
Para lograr esto, el equipo utilizó técnicas de procesamiento de lenguaje natural y modelos de lenguaje avanzados, como Llama-2, un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Meta (Facebook). «Cuando probamos GPT, los modelos de código abierto no lograban competir con los resultados, pero con entrenamientos específicos pudimos llegar a una performance muy similar usando modelos de código abiertos más livianos y eficientes», comentó Vargas.
Según el doctor Manuel Pulido, la colaboración entre la universidad y la empresa fue clave para el desarrollo del sistema. «Es una forma de trabajar que está dando sus resultados, la unión entre una empresa y la universidad. Por un lado, la empresa que viene con una necesidad de hacer un tipo de desarrollo y el know-how operativo, por otro lado, la universidad que puede aportar recursos humanos y el conocimiento de las áreas más especializadas dentro de lo que es el machine learning».
El sistema desarrollado permite analizar un gran volumen de sentencias judiciales y obtener estadísticas detalladas de los fallos por cámara, sala o incluso por juez. «Antes este proceso se hacía manualmente. Un abogado experto en el tema se pasaba dos semanas todos los meses, leyendo sentencias y anotando datos que le sirvan para una demanda. Lo que te permite este sistema, es que en media hora obtenés información que antes te demandaba dos semanas», explica Vargas.
Ahora, el equipo trabaja en un nuevo proyecto que busca entrenar a estos modelos de lenguaje en el ámbito legal argentino para que puedan responder preguntas y buscar jurisprudencia de manera más eficiente con el objetivo de desarrollar un asistente virtual.
Un elemento clave para el entrenamiento de estos modelos de inteligencia artificial es contar con la infraestructura adecuada, en particular unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento. En este sentido, el Centro de Cómputos de Alto Rendimiento del Nordeste Argentino (CECONEA) que pertenece a la FaCENA aportó sus servidores para el entrenamiento del modelo premiado.
«Si queremos seguir desarrollando este tipo de ciencia en la Universidad es necesario invertir en este tipo de equipamiento», señala Pulido.
El proyecto premiado en el Simposio Argentino de Inteligencia Artificial muestra los frutos del trabajo asociado y colaborativo de empresas con la Universidad pública, en este caso para generar soluciones innovadoras, al mismo tiempo que brinda a los estudiantes la oportunidad de profundizar sus conocimientos en proyectos de relevancia científica.
JAIIO 53. El Simposio Argentino de Inteligencia Artificial se realizó en el marco de las Jornadas Argentinas de Informática (JAIIO 53) que se realizó en Bahía Blanca entre el 12 y 16 de agosto pasado.
El Simposio Argentino de Inteligencia Artificial y Ciencias de Datos (Argentine Symposium on Artificial Intelligence and Data Science, ASAID) es un evento anual, que se consolida como el principal foro de la comunidad informática argentina en el campo de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos. Organizado por la Asociación Argentina de Inteligencia Artificial (AAIA), proporciona un espacio fundamental para la discusión, el intercambio de conocimientos y experiencias entre investigadores y profesionales dedicados en las mencionadas áreas.
