El gran salto de la Inteligencia Artificial a pequeños dispositivos
La incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) a pequeños dispositivos cotidianos y el mundo de posibilidades que esto abre.
Dekel dirige un equipo multidisciplinario de aproximadamente 30 informáticos, ingenieros de software e investigadores en los laboratorios de investigación de Microsoft en Redmond y Bangalore, India, que está desarrollando una nueva clase de software y herramientas de aprendizaje automático para integrar inteligencia artificial en los procesadores del ordenador. Las primeras previsualizaciones del software están disponibles para su descarga en GitHub.
El proyecto pertenece a un cambio de paradigma dentro de la industria de la tecnología que el CEO de Microsoft, Satya Nadella, describió recientemente durante su discurso inaugural en la conferencia Build 2017 de la compañía en Seattle. «Nos estamos moviendo en lo que es hoy en día es el primer mundo móvil, el primero en la nube, a un nuevo mundo que va a estar compuesto por una nube inteligente», dijo.
Intelligent Edge
Este nuevo dispositivo será un paso hacia la realización de la promesa de un mundo poblado de pequeños dispositivos inteligentes – incrustados en nuestra ropa, dispersos en nuestros hogares y oficinas y desplegados para realizar tareas como la detección de anomalías y mantenimiento predictivo en motores de automóviles, en quirófanos o incluso en plataformas petrolíferas. Estos dispositivos inteligentes pertenecen a los llamados Internet de las cosas (IoT) con la particularidad de que son inteligentes y no necesitarán estar conectados a internet.
El enfoque que están siguiendo los investigadores implica el desarrollo de algoritmos que compriman modelos de aprendizaje automático entrenados para que la nube funcione eficientemente en dispositivos como el Raspberry Pi 3 y Raspberry Pi Zero.
Muchos de los modelos actuales de aprendizaje automático son redes neurales profundas, una clase de predictores inspirados en la biología del cerebro humano. Dekel y sus compañeros usan una variedad de técnicas para comprimir redes neurales profundas para adaptarse a dispositivos cada vez más pequeños. Una técnica llamada cuantificación de peso, por ejemplo, representa cada parámetro de red neuronal con sólo unos pocos bits, a veces un solo bit, en lugar del estándar de 32 bits.
«Dar a estas poderosas herramientas de aprendizaje automático a la gente común es la democratización de la Inteligencia Artificial«, dijo Saleema Amershi, una investigadora de la interacción hombre-computadora en el laboratorio de Redmond. «Si tenemos la tecnología para poner la inteligencia en los pequeños dispositivos, pero las únicas personas que pueden utilizarlo son los expertos en aprendizaje de máquinas, ¿entonces que hemos s conseguido?»
El dispositivo más pequeño en el que se ha enfocado el grupo es el Arduino Uno, una computadora de una sola placa de gran limitación de recursos con sólo 2 kilobytes de RAM. Los algoritmos forman modelos de aprendizaje automático para tareas tales como responder a preguntas de sí o no y de opción múltiple, predecir valores de destino probables y ordenar una lista de elementos.
Estos modelos se inspiran en los sistemas basados en la nube, pero están siendo re-diseñados de manera que disminuyen la cantidad de datos aprendidos, reduzcan la complejidad computacional y limiten los requerimientos de memoria, manteniendo la precisión y la velocidad. «En última instancia, se obtienen predicciones que son casi tan exactas como (las redes neuronales basadas en la nube), pero ahora el tamaño del modelo es muy pequeño por lo que se puede implementar para unos pocos kilobytes de RAM», explicó Varma.
Un prototipo de dispositivo en desarrollo para mostrar el potencial de esta investigación es un bastón inteligente para Varma, visualmente impedido, que puede detectar caídas y emitir una llamada de asistencia. Otra aplicación potencial es un guante inteligente que puede interpretar el lenguaje de signos americano y expresar las palabras expresadas a través de un orador. «Me gusta ayudar a las personas con discapacidades a ser más productivas y estar mejor integradas en la sociedad», dijo Varma.
Fuente Microsoft