En la serie Author Spotlight, los editores de TDS conversan con miembros de nuestra comunidad sobre su trayectoria profesional en ciencia de datos e inteligencia artificial, sus escritos y sus fuentes de inspiración. Hoy estamos encantados de compartir nuestra conversación con Sara A. Metwalli.
Sara es investigadora de computación cuántica en el Quantum Software Lab y explora cómo se cruzan el aprendizaje automático y los sistemas cuánticos y cómo escribir software para computadoras cuánticas. Escribe sobre temas cuánticos centrándose en la claridad, el realismo y separando las exageraciones de lo que realmente funciona. A Sara también le encanta hacer ejercicio, leer, escribir y explorar el mundo. Ha vivido en Egipto, Japón, Estados Unidos y ahora en Escocia.
La última vez que hablamos con usted hace cinco años, ¡en nuestro primer Author Spotlight! — estabas en las primeras etapas de tu programa de doctorado en Japón. ¿Qué has estado haciendo?
¡Parece una eternidad desde que destacamos al último autor! Comencé a escribir para TDS en 2019. Me estaba preparando para comenzar mi doctorado, lo hice en 2020 y lo terminé en 2024. Debo admitir que escribir para TDS me ayudó a superar el aislamiento de ser estudiante de doctorado durante COVID.
Me mudé a los EE. UU. a mediados de 2024, justo después de defender mi tesis, y trabajé durante seis meses como coordinadora de extensión y educación antes de regresar a la academia para realizar un posdoctorado de un año. Finalmente me mudé a Escocia en octubre del año pasado.
En los cinco años transcurridos desde esa sesión de preguntas y respuestas, hemos sido testigos de la llegada de LLM y agentes, entre otras innovaciones. ¿Cómo ha afectado el auge de las herramientas de IA cotidianas a su trabajo y a su vida en general?
El aumento de la popularidad de los LLM cambió el mundo y no solo mi vida. Como persona principalmente en el mundo académico, siempre leí los artículos y hablé con los investigadores que trabajaron en estas tecnologías. Trabajé con ellos y discutí sus ideas. Siempre me parece interesante cómo crece la investigación fuera de los laboratorios de investigación: cómo los investigadores no saben cómo se utilizará una tecnología una vez que todos tengan acceso a ella.
La repentina y explosiva popularidad de la IA generativa me hizo más consciente de la importancia de compartir la investigación a medida que se desarrolla, y no sólo cuando madura.
Creo que los LLM se pueden utilizar para facilitar la vida de muchas personas, pero se pueden utilizar indebidamente para causar daño. Encontrar el equilibrio a nivel personal, profesional y comunitario es un desafío al que se enfrenta cualquier tecnología emergente en un principio.
Su interés por la tecnología cuántica comenzó mucho antes de que el campo comenzara a generar mucho revuelo en los últimos años. ¿Qué te atrajo a esta área en primer lugar?
¡Mi interés por la tecnología cuántica comenzó alrededor de 2018! Estaba haciendo mi maestría y trabajando como asistente de enseñanza en una clase de física cuántica. Disfruté mucho la clase y el profesor hizo un gran trabajo explicando cosas que nunca antes entendí.
Cuando estaba considerando hacer un doctorado, el campo de la computación cuántica apenas comenzaba a florecer: IBM había compartido su intención de hacer públicos sus dispositivos y lanzó Qiskit. Fue emocionante, complejo y desafiante mentalmente (las tres cosas que me atraen a cualquier campo). Tenía las matemáticas, el potencial y la codificación. Le pregunté al profesor con el que estaba trabajando si conocía a alguien dispuesto a contratar a un estudiante de doctorado sin formación cuántica para hacer un doctorado y, para mi sorpresa, lo hizo. La persona que me presentó resultó ser mi supervisor de doctorado.
Me encanta el software y las matemáticas, y Quantum combina estos dos con el potencial de grandes aplicaciones. Hoy soy investigador en el Quantum Software Lab de la Universidad de Edimburgo, en Escocia. Estoy trabajando en el puente entre la ciencia de datos y la computación cuántica, así como en el aprendizaje automático cuántico y las aplicaciones de la computación cuántica.
Su escritura pública sobre TDS ha cambiado en los últimos dos años para centrarse casi exclusivamente en la cuántica. ¿Por qué es importante que los profesionales de datos y ML conozcan esta tecnología?
Dado que “cuántico” es una palabra de moda, la desinformación al respecto se ha disparado. Como alguien en el campo, odio ver que la gente se deje engañar por información falsa. Veo el potencial de la cuántica y veo lo rápido que se está desarrollando. Creo que la única razón por la que está mejorando tan rápidamente es la participación de personas ajenas al mundo académico. Creo que los científicos de datos son esenciales para el desarrollo de la computación cuántica, y la computación cuántica tiene el potencial de cambiar la forma en que pensamos sobre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Personalmente, creo que los científicos de datos deberían preocuparse por la computación cuántica porque muchas de las tareas centrales en las que ya trabajan (como la optimización, el muestreo y el álgebra lineal a gran escala) son exactamente los tipos de problemas que los algoritmos cuánticos pretenden acelerar o manejar de manera diferente. Los enfoques cuánticos, como el algoritmo de optimización aproximada cuántica y el aprendizaje automático cuántico, tienen el potencial de mejorar el rendimiento en áreas como el entrenamiento de modelos, las simulaciones complejas y la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre.
Siendo realistas, el hardware actual todavía es limitado, pero el impacto a largo plazo podría cambiar la forma en que se resuelven los problemas de datos difíciles. Por lo tanto, es una oportunidad no sólo de estar preparados para el próximo gran paso en tecnología, sino también de ser parte de la configuración de esa tecnología.
¿Cómo ha sido tu experiencia como autor público en la era de ChatGPT, Gemini y el resto? ¿Qué te motiva a escribir estos días?
¡Esa es una gran pregunta! Me encanta la IA generativa; muestra hasta dónde nosotros, como seres humanos, hemos podido llevar la tecnología. Pero, después de todo, es una máquina; es un algoritmo que encuentra patrones: no tiene alma ni experiencia.
Sigo escribiendo y leyendo publicaciones de autores que me gustan porque enseñar o transferir conocimientos es algo humano. ChatGPT puede brindarte los conceptos básicos de un tema, pero alguien que haya pasado por el proceso de aprendizaje puede contarte más, ya que considerará los obstáculos que enfrentaron y los desafíos que superaron. Pueden relacionarse con los lectores más que la IA, y eso, para mí, es muy importante.
Para conocer más sobre el trabajo de Sara y mantenerte actualizado con sus últimos artículos, puedes seguirla en TDS.