Baidu compra un asistente de voz para competir con Google Home y Amazon Echo

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Baiu es uno de los motores de búsqueda más populares en China. De hecho, la compañía que lo desarrolla también trabaja en proyectos de una gran magnitud, como un vehículo autónomo similar al que Google está desarrollando. En las últimas horas Baidu ha vuelto a ser noticia al haber comprado una startup de inteligencia artificial con un asistente de voz que sería de gran utilidad para competir con Google Home y Amazon Echo.

Tal y como se hacen eco desde la fuente, los términos económicos del acuerdo no han sido desvelados, por lo que desconocemos la cantidad que Baidu habría tenido que pagar para hacerse con la tecnología de Raven Tech, la startup de la que hablamos. Aun así, sí que sabemos que dicha empresa dispone de un capital de más de 18,12 millones de dólares procedente de seis fondos de inversión distintos.

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Esquís que usan inteligencia artificial para analizar datos y estadísticas en tiempo real

Aquellos que practican kitesurf o esquí, tendrán un nuevo juguete que anhelar, ya que PIQ anunció unos nuevos prototipos de esquís que prometen aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para ayudar a los aficionados a mejorar cada día.

Aunque heredan algunos detalles de Hero Master, esquí profesionales, esta nueva versión tiene muchas características a destacar. Una de ella es que cuenta con una pequeña pantalla LED, para ver en tiempo real  las estadísticas que se van reportando gracias a los sensores integrados.

Hero Master

Los usuarios podrán ver y analizar los ángulos, giros, velocidades de paso, rotaciones, entre otros datos importantes para mejorar su rendimiento y técnica. Y lo mejor, es que tras todo este despliegue de datos y tecnología, se encuentra la integración de GAIA, una IA autónoma que fue “entrenada” con miles de datos de atletas para que pueda analizar los movimientos deportivos,  y ser de utilidad en diferentes disciplinas deportivas.
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Un algoritmo detecta cáncer de piel con la misma precisión que los métodos tradicionales

En los últimos años hemos visto cómo se ha utilizado el potencial de la Inteligencia Artificial y otras tecnologías para crear soluciones en el área de la salud, asequibles para aquellas personas que no cuentan con recursos  o viven en zonas remotas.

Siguiendo esta línea, investigadores de la Universidad de Stanford han desarrollado un algoritmo de Aprendizaje Profundo para diagnosticar el cáncer de piel. Para esto se valieron de un algoritmo ya desarrollado por Google que podía identificar hasta 1,28 millones de imágenes.

Para personalizar este potencial para su objetivo, “entrenaron” a este algoritmo utilizando 129.450 imágenes de alta resolución,  que exponía lesiones de piel pertenecientes a más de 2000 tipos de enfermedades diferentes.

Luego, probaron el rendimiento de la IA frente el desempeño de 21 dermatólogos certificados. Tuvieron que identificar , a partir de una serie de imágenes, diferentes tipos de cáncer de piel, desde los más comunes hasta los más letales. En todos los casos, la IA logró la misma precisión que los profesionales.

Algoritmo
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Microsoft adquiere una startup especializada en inteligencia artificial

microsoftMicrosoft sigue apostando por el potencial de la inteligencia artificial, y está vez invirtiendo en la compra de una startup especializada en el desarrollo de IA.

Maluuba es la startup canadiense que ha llamado la atención de Microsoft por su desarrollo en el deep learning para el procesamiento del lenguaje natural.

En su página web comparten una infografía mencionando algunos de sus trabajos e investigaciones de 2016, para que nos demos una idea del potencial tras esta startup.

Varias empresas tecnológicas importantes parecen haber manifestado su interés por aprovechar el potencial de Maluuba, pero Microsoft ha cerrado el acuerdo y parece que tiene claro el rumbo que desea dar a su nueva adquisición.

Parte del personal de Maluuba pasará a formar parte del staff de Microsoft en el área de Inteligencia Artificial e Investigación. Y como bonus de esta transacción, contarán con Yoshua Bengio,  director del Instituto para los Algoritmos de Aprendizaje y  asesor  hasta el momento de Maluuba y uno de los expertos más reconocidos en el área del Aprendizaje Profundo.
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Desarrollan un algoritmo que permite a los ordenadores diferenciar personas con el mismo nombre

AlgoritmoUn grupo de investigadores de la Universidad Purdue han desarrollado un nuevo algoritmo que soluciona un problema común al que se enfrenta la IA cuando tiene que procesar información de personas con el mismo nombre.

Han desarrollado un sistema que “entrena” a las computadoras cómo sortear esta desambiguación, combinando el potencial del Aprendizaje Automático y la minería de datos teniendo en cuenta diferentes fuentes.

Este algoritmo mejora los métodos que se han utilizado hasta el momento, según sus creadores, y la idea es que se cree un contexto sobre los perfiles , para que pueden ser identificados teniendo en cuenta diferentes criterios.

Una de las ventajas que presenta este sistema es que es escalable, va evolucionando y adaptándose a la nueva información que se va sumando, identificar lo que es relevante y crear patrones. Una combinación de factores que ayudan a crear perfiles únicos aunque los usuarios tengan el mismo nombre.
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Utilizan redes neuronales para crear modelos de rostros 3D, con una sola fotografía

Investigadores de la Universidad del Sur de California han desarrollado un sistema que permite crear modelos de rostros 3D con características inigualables, a partir de una sola imagen.

Siguiendo la dinámica tradicional, para crear modelos 3D de una persona o de su cara, se necesitan mínimo dos imágenes 2D que tomen diferentes ángulos, la iluminación correcta,  para que el software pueda dar características especificas a un modelo y tener un resultado decente.

Pero el sistema que estos investigadores han creado para este render 3D del rostro, se vale de redes neuronales para dar forma hasta el mínimo detalle del rostro de una persona…. rasgos faciales, tono de piel, textura etc.

Por ejemplo, pudieron lograr resultados como este, a partir de una sola imagen 2D:

modelo-3d

En diferentes fases, las redes neuronales generan automáticamente todos los detalles del rostro, filtrando entre un abanico de características que le dan el tono y textura correctos al modelo que se está creando.
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literai, relatos escritos por sistemas de Inteligencia artificial

robot escribiendo

Las redes neuronales y sistema de inteligencia artificial en general están dando sus primeros pasos en el mundo práctico. Las grandes empresas ya están usando algoritmos de este tipo para mejorar los sistemas de búsqueda, predecir lo que el usuario quiere, editar y clasificar fotos… ahora falta dar el paso para el quesito creatividad.

Recientemente estaba conversando con algunas personas sobre la posibilidad de que la Inteligencia artificial sustituyera a los programadores en el futuro, ya que es posible enseñar a un ordenador millones de ejemplos de programas para que él mismo tome decisiones sobre cuál es la mejor forma de crear una tienda virtual, o de programar una aplicación específica, el problema llega cuando es necesario crear, imaginar, juntar piezas, y eso es precisamente lo que hacen en literai, pero escribiendo libros.
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Crean dispositivo de Inteligencia Artificial para ayudar en la conducción “libre de pantallas”

dashbot

Al concepto de manos libres en la conducción se le puede unir ahora el de libre de pantallas gracias a Dashbot, un sistema de Inteligencia Artificial pensado expresamente para facilitar la conducción evitando distracciones a la hora de realizar una serie de acciones a través de las pantallas de los propios teléfonos móviles o evitar perder el foco en la carretera al querer observar la pantalla del coche en aquellos coches que dispongan de la misma.

Dashbot es un dispositivo pensado para situarse en el salpicadero del vehículo y que trabajará conjuntamente con el propio dispositivo móvil (y su conexión a Internet) mediante Bluetooth para realizar una serie de acciones, cuyas solicitudes se establecerán mediante comandos de voz, como por ejemplo: “Dashbot, reproduce James brown” o “Dashbot, indícame el camino a casa”.
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