El Instituto de Investigación Aeroespacial de Corea (KARI) anunció el 14 de septiembre el inicio de un programa de transformación con inteligencia artificial (AX) en las áreas de investigación y administración, y planea establecer una plataforma de IA llamada "KARI BRAIN" para integrar aún más el conocimiento y los datos acumulados a lo largo de los años en el campo de la investigación aeroespacial con sistemas de inteligencia artificial. Según el plan actual, la plataforma tiene como objetivo estar en funcionamiento antes de finales de 2027.
Ese mismo día, KARI celebró una reunión de lanzamiento del programa AX, en la que presentó a 13 líderes seleccionados internamente para el AX, detallando la dirección de implementación y las responsabilidades específicas. Estos individuos, que pertenecen a la oficina de promoción del AX establecida en julio de este año, se centrarán, mientras continúan con sus trabajos habituales, en identificar escenarios de aplicación adecuados para la introducción de la IA basados en las necesidades reales de los investigadores y los departamentos de negocio, y en impulsar su implementación.
El Instituto de Investigación Aeroespacial de Corea planea lanzar la plataforma de IA en 2027
De hecho, la construcción de la infraestructura de IA en KARI ha estado en marcha desde hace algún tiempo. La institución estableció un grupo de trabajo especial para la infraestructura de aplicaciones de IA en mayo de 2024 y desplegó en enero un servidor equipado con 4 GPU NVIDIA H200, seguido de la adición en abril de un servidor con 8 GPU NVIDIA B200, para proporcionar soporte de cómputo para aplicaciones internas de IA.
Actualmente, el modelo de IA utilizado por KARI tiene un total de 320 mil millones de parámetros, de los cuales aproximadamente 18 mil millones son parámetros de activación que participan en el cálculo real en cada instancia. Este modelo admite entradas multimodales como imágenes, capturas de pantalla y documentos, y se aplica principalmente en escenarios como la redacción de código, tareas de agentes inteligentes, procesamiento de documentos y comprensión visual. Al mismo tiempo, el servicio de IA generativa interno de la institución ya cuenta con 836 usuarios, y la IA está pasando de ser una herramienta de prueba a integrarse gradualmente en los flujos de trabajo reales.
Desde la perspectiva de las aplicaciones específicas, KARI planea inicialmente expandir el uso de la IA en el trabajo de investigación, incluyendo el análisis de documentación técnica, el soporte para el análisis de diseño y de ingeniería, el procesamiento de datos de prueba y el desarrollo de software, con la esperanza de que la IA reduzca la carga de algunas tareas repetitivas y de procesamiento de datos. En el ámbito administrativo, se explorará el uso de la IA para la búsqueda de normativas, la redacción de documentos y la automatización de tareas repetitivas, reduciendo así el tiempo que los investigadores dedican a actividades no esenciales y permitiéndoles concentrarse más en su trabajo científico.
En cuanto al ritmo de implementación, KARI ha establecido el período comprendido entre agosto de 2026 y julio de 2027 como la primera fase de implementación del AX. Durante este tiempo, se seleccionarán, a través de la aplicación práctica y la evaluación de resultados, las herramientas y métodos de IA que ya han demostrado ser efectivos, y se promoverán aún más en toda la organización. Esto significa que su transformación con IA no se trata simplemente de desplegar modelos, sino de verificar a través de escenarios de negocio reales si la IA puede realmente mejorar la eficiencia de la investigación y la administración.
Además, la seguridad de los datos y la fiabilidad de las salidas de la IA también se han identificado como áreas de trabajo clave. KARI está proporcionando actualmente herramientas para construir sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) personales y está alentando a los investigadores a organizar y crear datos adecuados para el uso de la IA. Una vez que los datos relevantes se hayan formado gradualmente, la institución planea establecer niveles de seguridad correspondientes para diferentes conjuntos de datos de IA y utilizar mecanismos de incentivos para promover la recopilación continua de datos, con el objetivo final de formar activos de datos públicos que puedan ser compartidos y reutilizados dentro de la organización.