Esta maleta robot sigue a su dueño a todas partes

travelmateTravelmate es una de las tantas curiosidades que dejó el CES 2018. Y la propuesta es interesante: una maleta robot que nos seguirá a todas partes, sin necesidad de empujarla, ni llevarla con una correa.

Es decir, es un robot autónomo sobre ruedas, que nos facilitará la tarea de estar pendiente del equipaje cada vez que viajemos. Hace un año, el equipo tras TravelMate buscó financiación mediante una campaña en Indiegogo, y en el CES se pudo ver todo su potencial.

Sus creadores utilizaron Inteligencia Artificial para potenciar sus funciones, por lo que TravelMate irá optimizando su dinámica con el uso. El usuario puede controlar la maleta a través de una aplicación, o dar ordenes a través de gestos o comandos de voz. Y sí­, también se le puede dar un nombre, el robot lo reconocerá y responderá automáticamente.
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Intel y Ferrari usarán inteligencia artificial y drones para analizar carreras

Intel

A pesar de que lo primero que nos viene a la cabeza cuando oí­mos hablar acerca de Intel son procesadores y ordenadores, la compañí­a está trabajado en una novedad a la que no nos tiene acostumbrados. Tal y como Intel ha anunciado en el CES de Las Vegas, la compañí­a se ha asociado con Ferrari para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial usando drones para analizar carreras de coches en tiempo real.

Tal y como han detallado durante la feria tecnológica que da comienzo al año, el objetivo de la asociación con Ferrari North America es utilizar vehí­culos aéreos no tripulados con los que grabar las carreras y aprovechar el potencial de la IA para diferentes fines. En concreto, el ví­deo grabado se analizarí­a en tiempo real y se utilizarí­a para mostrar información de interés tanto a los conductores como a los espectadores.

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Esta IA utiliza imágenes de Google Street View para monitorear datos demográficos

Un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford, desarrolló una Inteligencia Artificial, para monitorear datos demográficos.

Entrenaron una red neuronal convolucional (CNN) con más de 50 millones de imágenes, tomadas de Google Street View, para analizar diferentes factores sociales de una determinada zona geográfica.

Especí­ficamente, la IA tení­a que identificar y clasificar automóviles, en más de 2600 categorí­as. Después de dos semanas, clasificó más de 22 millones automóviles, tomadas de 200 ciudades de EE.UU.

Inteligencia Artificial
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Panasonic crea un robot para utilizar en granjas

En la última edición de la Exposición Internacional de Robots, celebrada el año pasado, Panasonic presentó un robot con habilidades muy particulares, ya que está pensado como “cosechador de tomates”.

Para que realice su labor de manera adecuada, se han tenido en cuenta diferentes detalles, como por ejemplo, emplearon inteligencia artificial y algoritmos de reconocimiento de imágenes para enseñarles a detectar los tomates que están listos para la cosecha, teniendo en cuenta el color, posición, forma, etc.

Robot Panasonic

Y por supuesto, también se ha puesto especial interés en desarrollar una dinámica  que impida que el robot  estropee los tomates al recogerlos, ya que están pensados para la venta y consumo. En cuanto a su desempeño, como cosechador de tomates, según han comentado, puede recolectar diez tomates por minuto.
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La voz sintética creada por la IA de Google suena casi humana

Tacotron 2 es la nueva arquitectura de redes neuronales desarrollada por Google, que lleva la generación de voz sintética al siguiente nivel.

Tacotron 2 combina funciones de proyectos anteriores de Google, como son WaveNet y Tacotron, cuyo objetivo es entrenar a las maquinas para que hablen como los humanos.

La idea con Tacotron 2 , es lograr que la voz sintetizada pueda por ejemplo, producir un discurso fluido y natural, a partir de texto, sin tener que entrenarse con gran cantidad de metadatos sobre lenguaje y gramática, para que la dinámica funcione correctamente.

Tacotron 2
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La nueva IA de Google puede analizar y puntuar imágenes según su apariencia

Google

A pesar de que gracias a la inteligencia artificial las aplicaciones de fotos nos ayudan a encontrar objetos dentro de nuestras imágenes, por ahora no son capaces de decidir si merece compartir una fotografí­a en concreto. Gracias al trabajo de Google, esto podrí­a ser posible muy pronto. La razón es que la compañí­a habrí­a desarrollado una inteligencia artificial capaz de analizar y puntuar imágenes basándose en la estética y apariencia de las mismas.

Tal y como hemos podido ver en el blog de investigación de Google, el gigante tecnológico está trabajando en un sistema que hace uso de una red neuronal para puntual fotos basándose en lo que cree que nos gusta (tanto en términos técnicos como estéticos). Para conseguirlo, la IA de Google se entrena con un set de imágenes basándose en un histograma de puntuaciones (como fotos de concursos) lo que le permite hacerse una idea de la calidad de una imágenes de una forma más precisa y compleja.

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Investigadores de Google usan una inteligencia artificial para la búsqueda de exoplanetas

Google

Los aficionados y profesionales del mundo de la astronomí­a estaréis al tanto de la complejidad del estudio de los conocidos como exoplanetas, aquellos planetas que se encuentran fuera del Sistema Solar. A pesar de que la tecnologí­a ha ayudado a facilitar el proceso de búsqueda, aún es muy complicado. Recientemente hemos podido saber que un grupo de investigadores de Google están usando la inteligencia artificial para la búsqueda de exoplanetas.

En concreto, los investigadores de los que hablamos están utilizando los datos recopilados en la misión Kepler de la NASA, una misión en la que se observaron estrellas por un periodo de cuatro años, dando lugar a más de 14 mil millones de puntos de datos diferentes. Ahora, toda esta información (que equivale a una fotografí­a cada 30 minutos) está siendo analizada por ordenadores aprovechando el potencial de la IA.

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Microsoft potencia Office 365 con funciones basadas en IA

Microsoft anunció una serie de novedades para Outlook, Word y Excel, que potencian Office 365, integrando nuevas caracterí­sticas basadas en Inteligencia Artificial.

Por ejemplo, aprovechando el potencial del Aprendizaje Profundo, Excel contará con nuevas funciones que facilitarán extraer y analizar conjuntos de datos, sin realizar ninguna acción extra.

Microsoft

Tal como comenta el equipo de Microsoft, detectará automáticamente patrones, valores y tendencias, que permitirán analizar los escenarios expuestos desde diferentes perspectivas.
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Google lanza una herramienta de Aprendizaje Profundo para comprender mejor el genoma humano

El equipo de Google lanzó una herramienta de Inteligencia Artificial que permite analizar con gran precisión los millones de datos resultantes de la secuenciación del genoma.

Hace años, la tecnologí­a de Secuenciación de alto rendimiento (HTS), revolucionó el procesamiento de datos genómicos, ya que permite la secuenciación a gran escala, de manera rápida, y a bajo costo. Sin embargo, para extraer información útil, precisa y completa, se necesitan herramientas estadí­sticas eficaces, y eso representa un gran desafí­o.

Hay muchos métodos y herramientas, impulsadas por empresas públicas y privadas, que han adoptado diferentes enfoques para lograr esto. Siguiendo esta lí­nea, el equipo de Google y Verily Life Sciences han dedicado más de 2 años de investigación, para desarrollar DeepVariant.

DeepVariant
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Este algoritmo puede detectar neumoní­a con más precisión que un radiólogo

Se han compartido muchas investigaciones sobre el potencial de la Inteligencia Artificial aplicada a la medicina, y que en algunos casos, puede alcanzar un nivel de precisión que supera el rendimiento de los profesionales.

Siguiendo esta lí­nea, investigadores de Stanford publicaron un documento sobre CheXNet, la red neuronal convolucional, que desarrollaron con la capacidad de detectar sí­ntomas de neumoní­a. Para ello, se vale del método tradicional, las radiografí­as de tórax.

CheXNet

A partir de la visualización de la radiografí­a, calcula el nivel de probabilidades de desarrollo de neumoní­a en el paciente, creando un mapa de calor (como se ve en la imagen de arriba) indicando las áreas que llevan a esa conclusión.
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