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IBM y el MIT han mejorado el proceso de aprendizaje de sistemas de inteligencia artificial

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Las técnicas de aprendizaje profundo han evolucionado de una manera muy marcada durante los últimos años. Gigantes del calibre de IBM y entidades como el MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts) han jugado un papel muy importante en algunos de los avances que se han logrado en ese campo, y hoy han confirmado la consecución de un nuevo hito que merece un pequeño vistazo.

El aprendizaje automático es fundamental para que los sistemas de inteligencia artificial puedan trabajar de forma independiente y mejoren, sobre la marcha, su capacidad de trabajo. Por ejemplo, una inteligencia artificial dedicada a la identificación de rostros y al escaneado de documentación médica puede adaptarse a los cambios que se produzcan sobre la marcha gracias a ese aprendizaje automático, pero cuando hablamos de tareas más completas, como la identificación e interpretación de contenidos en vídeo la cosa se complica, y mucho.

Los sucesos del mundo real son más complejos y requieren de procesos de aprendizaje mucho más intensivos y difíciles de completar, un problema que IBM, en colaboración con el MIT, está intentando resolver con una idea bastante interesante: utilizar un método que reduce el tamaño de los modelos asociados al vídeo que se utiliza en los procesos de reconocimiento. Gracias a esto sería posible, en teoría, acelerar el entrenamiento y conseguir un nivel de optimización tan grande que sería viable incluso en dispositivos móviles.

Para conseguir este objetivo IBM y el MIT plantean cambiar la forma en la que los sistemas de inteligencia artificial de reconocimiento de vídeo «ven» el tiempo. En los sistemas actuales recurren a las secuencias de imágenes, lo que acaba generando una mayor carga de trabajo y requiere de una computación intensiva. Pues bien, la idea que plantean IBM y el MIT es utilizar un modelo que simula el paso del tiempo y de secuencias sin que se lleguen a representar de forma explícita, algo que, en las primeras pruebas, ha acelerado el aprendizaje en un 300%.

Song Han, profesor asistente del MIT, ha explicado que tienen como objetivo hacer que la inteligencia artificial pueda funcionar en cualquier dispositivo, incluso en aquellos que tienen una potencia limitada, y los smartphones son, en este sentido, uno de los niveles más importantes. Para lograrlo tienen que diseñar sistemas y modelos de IA que consuman menos recursos y que sean más eficientes, pero sin que esto implique grandes sacrificios en materia de fiabilidad y capacidad.

La inteligencia artificial asociada al reconocimiento en vídeo presenta una gran utilidad tanto para instituciones y entes gubernamentales como para empresas internacionales, ya que pueden ayudar, por ejemplo, a identificar a personas buscadas, a detectar de forma inmediata comportamientos violentos y a dar la voz de alarma en situaciones peligrosas sin que sea necesaria la supervisión continuada de un humano.

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