En la segunda anualidad del proyecto, MTP Métodos y Tecnología, a través de su departamento de innovación, ha trabajado para conocer las capacidades y la potencia del uso de los modelos pre-entrenados para ser utilizados como base dentro del campo de estudio del NLP (procesamiento de lenguaje natural).

Se ha decidido utilizar como tecnología base del modelo de MTP basado en IA al que se conoce como BERT (Bidireccional Encoder Representation for Transformers). Desarrollado por Google y junto con el modelo XMLNet son los únicos capaces de trabajar de forma multilenguaje en el campo del NLP.

Se han podido conocer las capacidades y la potencia del uso de los modelos pre-entrenados para ser utilizados como base dentro del campo del estudio del NLP, así como descubrir que, para el castellano no existen muchos modelos que sean útiles, salvo los basados en BERT o el mismo BERT.

También se han estudiado las capacidades y la potencia del uso de las técnicas de mutación, y cuáles son sus principales librerías, con el objetivo de realizar pruebas aumentadas a sistemas con IA embebida. Además, se han investigado las herramientas disponibles para implementación, integración y despliegue continuo en sistemas que contengan IA embebida, conocida como MLOps.

Seguridad para las metodologías MLOps
Este estudio ha permitido conocer en profundidad dichas metodologías que se emplean en la actualidad, así como sus casos de uso. En este sentido, se ha trabajado para desarrollar una nueva metodología que incorpore etapas de seguridad al flujo MLOps (MLSecOps).

Además, se ha investigado sobre la aplicación de técnicas de Machine Learning para, a partir de grandes volúmenes de datos, poder aprender, obtener conclusiones, dar avisos de posibles fallos de ciberseguridad y proponer acciones.

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