Ciencia profunda: IA introspectiva, orientada a los detalles y que persigue desastres

Los trabajos de investigación se publican con demasiada frecuencia para que cualquiera pueda leerlos todos. Eso es especialmente cierto en el campo del aprendizaje automático, que ahora afecta (y produce artículos en) prácticamente todas las industrias y empresas. Esta columna tiene como objetivo recopilar algunos de los descubrimientos y artículos recientes más relevantes, en particular, entre otros, en inteligencia artificial, y explicar por qué son importantes.

Se necesita una IA emocionalmente madura para admitir sus propios errores, y eso es exactamente lo que pretende crear este proyecto de la Universidad Técnica de Múnich. Quizás no la emoción, exactamente, pero reconociendo y aprendiendo de los errores, específicamente en los autos sin conductor. Los investigadores proponen un sistema en el que el automóvil observaría todas las ocasiones en el pasado en las que tuvo que ceder el control a un conductor humano y, por lo tanto, conocer sus propias limitaciones, lo que ellos llaman «predicción introspectiva de fallas».

Por ejemplo, si hay muchos autos por delante, el cerebro del vehículo autónomo podría usar sus sensores y lógica para tomar una decisión de novo sobre si un enfoque funcionaría o si ninguno lo hará. Pero el equipo de TUM dice que simplemente comparando situaciones nuevas con las antiguas, puede tomar una decisión mucho más rápido sobre si necesitará desconectarse. Ahorrar seis o siete segundos aquí podría marcar la diferencia para una entrega segura.

Es importante que los robots y los vehículos autónomos de todo tipo puedan tomar decisiones sin llamar a casa, especialmente en combate, donde son necesarios movimientos decisivos y concisos. El Laboratorio de Investigación del Ejército está buscando formas en las que los vehículos terrestres y aéreos puedan interactuar de forma autónoma, permitiendo, por ejemplo, una plataforma de aterrizaje móvil en la que los drones puedan aterrizar sin necesidad de coordinarse, pedir permiso o depender de señales GPS precisas.

Su solución, al menos para fines de prueba, es en realidad de baja tecnología. El vehículo terrestre tiene una zona de aterrizaje en la parte superior pintada con un enorme código QR, que el dron puede ver desde bastante lejos. El dron puede rastrear la ubicación exacta de la plataforma de forma totalmente independiente. En el futuro, el código QR podría eliminarse y el dron podría identificar la forma del vehículo en su lugar, presumiblemente utilizando una lógica de mejor conjetura para determinar si es el que quiere.

Ilustración que muestra cómo una IA rastrea las células a través de un microscopio.

Créditos de imagen: Universidad de la ciudad de Nagoya

En el mundo médico, la IA se pone a trabajar no en tareas que no son muy difíciles, sino que son bastante tediosas para las personas. Un buen ejemplo de esto es el seguimiento de la actividad de células individuales en imágenes microscópicas. No es una tarea sobrehumana mirar unos cientos de fotogramas que abarcan varias profundidades de una placa de Petri y rastrear los movimientos de las células, pero eso no significa que a los estudiantes de posgrado les guste hacerlo.

Este software de investigadores de la Universidad de la ciudad de Nagoya en Japón lo hace automáticamente mediante el análisis de imágenes y la capacidad (muy mejorada en los últimos años) de comprender objetos durante un período de tiempo en lugar de solo en cuadros individuales. Lea el documento aquí y observe la ilustración extremadamente linda que muestra la tecnología a la derecha … más organizaciones de investigación deberían contratar artistas profesionales.

Este proceso es similar al de rastrear lunares y otras características de la piel en personas con riesgo de melanoma. Si bien es posible que vean a un dermatólogo cada año aproximadamente para averiguar si un lugar determinado parece incompleto, el resto del tiempo deben rastrear sus propios lunares y pecas de otras maneras. Eso es difícil cuando están en lugares como la espalda de uno.

Jon Alonso
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