Etiqueta: inteligencia artificial

Google compartió un nuevo avance en el potencial de DeepMind, su inteligencia artificial, que cambia completamente la dinámica que conocemos hasta el momento.

Un grupo de investigadores de DeepMind y de Imperial College London ha creado un algoritmo que permite ir un paso más allá con la inteligencia artificial. Para entender la magnitud de este avance, hay que recordar lo que la inteligencia artificial de Google ha logrado hasta ahora.

Hasta el momento, Google nos ha sorprendido con los informes compartidos sobre el potencial de su IA, como por ejemplo, ganar al campeón de Go o dominar juegos Atari.

Pero esto tiene sus limitaciones, ya que para esta dinámica funcione es necesario que creen una red neuronal con toda la información para realizar una tarea especifica. Una vez realizada, es como si “perdiera” la memoria y no puede realizar otra tarea utilizando esa información, aunque sean dinámicas similares.

Pero ahora, con el nuevo algortimo, denominado EWC, la IA puede “recordar” la información para utilizarla nuevamente en otras tareas. Aunque aún falta mucho camino por recorrer para que se llegue a completar este objetivo, las pruebas preliminares han demostrado el potencial que tiene este nuevo algoritmo y los futuros avances que se pueden lograr con DeepMind.

Podemos leer todos los detalles técnicos de esta nueva investigación en este enlace.

Baidu anunció el lanzamiento de una aplicaciones web que aprovecha el potencial de la inteligencia artificial para la transcripción de automática de voz a texto, SwiftScribe.

Aunque por el momento está en beta cerrada, podemos conocer algunas sus principales caracterí­sticas y la dinámica que propone. Para comenzar a utilizarla solo tenemos que cargar el archivo (por ejemplo, mp3, .wav) y según su duración será el tiempo que debamos esperar para que el sistema nos arroje el resultado.

Habrá muchos detalles para corregir después que la app arroje el texto, por ejemplo, puntuación, ortografí­a, formato, etc. Hay unos atajos de teclado que nos ayudarán en este proceso.

Aún así­, logra cumplir su objetivo, que es ahorrarnos mucho tiempo al tener que transcribir palabra por palabra grabaciones de voz.
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Desde el 8 al 10 se marzo se está realizando el Google Cloud Next ”™17 , evento donde se exponen las últimas investigaciones y proyectos de Google Cloud, con especial énfasis en el potencial de la inteligencia artificial.

En este contexto, Google volvió a sorprender con sus demostraciones y el alcance que han logrado conseguir con la inteligencia artificial. Su nueva apuesta ha sido utilizar la inteligencia artificial para identificar objetos en los videos, creando contexto y analizando elementos.

Esta dinámica nos puede resultar familiar ya que Google lleva tiempo realizando ese proceso con las fotografí­as. Por ejemplo, esta tecnologí­a se aplica en Google Fotos, permitiendo que pueda reconocer elementos dentro de las imágenes. Y es por ello, que con solo escribir “perro”, “barco” o cualquier otro término en el buscador, nos muestra fotografí­as con esos elementos.

Pero implementar esta dinámica en los videos era un gran desafí­o. Pero la IA de Google lo logró, tal como pudo verse en las demostraciones de hoy. Especí­ficamente ha presentado Cloud Video Intelligence API, en beta para los desarrolladores, que les permitirá reconocer objetos en los videos, y hasta identificar el contexto para arrojar un resultado más exacto.

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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.

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Microsoft 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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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:

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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