Noticias de la semana - 25
Google creó AI que solo necesita algunas instantáneas para hacer modelos 3D de su entorno
Después de ver algo desde solo unas pocas perspectivas diferentes, Generative Query Network fue capaz de reconstruir la apariencia de un objeto, incluso como lo haría desde ángulos no analizados por el algoritmo, según una investigación publicada hoy en Science . Y lo hizo sin supervisión humana o entrenamiento. Eso podría ahorrar mucho tiempo a medida que los ingenieros preparan algoritmos cada vez más avanzados para la tecnología, pero también podría ampliar las habilidades de aprendizaje automático para dar a los robots (militares o de otro tipo) una mayor conciencia de su entorno.
Los investigadores de Google pretenden que su nuevo tipo de sistema de inteligencia artificial elimine una de las principales suposiciones de la investigación en IA: revisar y anotar manualmente imágenes y otros medios que se pueden usar para enseñar un algoritmo, qué es qué. Si la computadora puede resolver todo por sí misma, los científicos ya no necesitarán pasar tanto tiempo reuniendo y clasificando datos para alimentar su algoritmo.
Según la investigación, el sistema AI podría crear una representación completa de una configuración 3D basada en solo cinco instantáneas virtuales separadas. Aprendió sobre la forma, el tamaño y el color de los objetos de forma independiente y luego combinó todos sus hallazgos en un modelo 3D preciso. Una vez que el algoritmo tenía ese modelo, los investigadores podían usar el algoritmo para crear escenas completamente nuevas sin tener que exponer explícitamente qué objetos deberían ir a dónde.
Si bien las pruebas se llevaron a cabo en una sala virtual, los científicos de Google sospechan que su trabajo dará lugar a máquinas que pueden aprender de forma autónoma sobre su entorno sin que ningún investigador estudie minuciosamente un amplio conjunto de datos para hacerlo realidad.
Es fácil imaginar un mundo donde este tipo de inteligencia artificial se utilice para mejorar los programas de vigilancia (lo bueno es que Google actualizó su código de ética para permitir el trabajo con el ejército ). Sin embargo, la consulta de red generativo no es tan sofisticada sin embargo - el algoritmo no puede adivinar lo que su cara parece después de ver la parte posterior de su cabeza o algo por el estilo. Hasta ahora, esta tecnología solo ha enfrentado pruebas sencillas con objetos básicos, nada tan complejo como una persona.
En cambio, esta investigación probablemente aumente las aplicaciones existentes para el aprendizaje automático, como la mejora de la precisión de los robots de la línea de montaje para que puedan comprender mejor su entorno.
No importa qué aplicaciones prácticas surjan de esta investigación temprana de prueba de concepto, sí muestra que nos estamos acercando a máquinas verdaderamente autónomas que son capaces de percibir y comprender su entorno, tal como lo hacen los humanos.
Empleados, ACLU Demand Amazon Stop Facilitar Vigilancia Gubernamental
En lugar de simplemente vender copias de 1984 , Amazon parece decidida a ayudar a dar vida a la visión del clásico distópico de la vigilancia gubernamental generalizada. Y los empleados de Amazon realmente no están contentos con eso.
En 2016, Amazon presentó Rekognition, un software de reconocimiento facial impulsado por inteligencia artificial que escanea videos o fotografías para detectar personas u objetos. Puede analizar la cara de una persona para determinar sus emociones, identificar 100 caras en una sola foto y rastrear a una persona a lo largo de un video, incluso si se van y vuelven a ingresar al campo de visión. En otras palabras, es una poderosa herramienta de vigilancia, y las agencias gubernamentales y la aplicación de la ley son aparentemente dos de los clientes objetivo de Amazon .
Como se puede imaginar, esta asociación ha generado mucha reacción violenta . Y el jueves, los empleados de Amazon agregaron sus propias voces a la resistencia.
Ayer, Gizmodo publicó una carta a Bezos en la que los empleados imploran a su CEO que deje de vender Rekognition a las agencias gubernamentales y los departamentos de policía. También pidieron que Amazon deje de permitir que Palantir, una empresa de minería de datos que la Agencia de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) usa para sus programas de deportación y detención, use los servicios en la nube de Amazon.
"Nuestra empresa no debería estar en el negocio de la vigilancia; no deberíamos estar en el negocio de la policía; no deberíamos estar en el negocio de apoyar a aquellos que monitorean y oprimen a las poblaciones marginadas ", escribieron los empleados.
La carta de los empleados de Amazon sigue de cerca a otras dos cartas entregadas el lunes por la Fundación de la Unión Americana de Libertades Civiles (ACLU) de Washington. Los firmantes de la primera carta incluyeron varios capítulos de ACLU y otras organizaciones comunitarias, mientras que diecinueve accionistas de Amazon firmaron la segunda carta . Ambas cartas exigían que Amazon dejara de vender Rekognition a los gobiernos.
"Amazon Rekognition está preparada para el abuso en manos de los gobiernos. Este producto representa una grave amenaza para las comunidades, incluidas las personas de color y los inmigrantes, y para la confianza y el respeto que Amazon ha trabajado para construir ", afirmó la primera carta. "Amazon debe actuar rápidamente para defender los derechos civiles y las libertades civiles, incluidos los de sus propios clientes, y sacar Rekognition de la mesa para los gobiernos".
Queda por verse si estas cartas tendrán algún impacto en las alianzas del gobierno de Amazon. Si la gran medida unilateral disputa entre Bezos y el presidente estadounidense en ejercicio nos dice algo, es que no parece estar en fase por la gente que critica su compañía, lo que podría tomar más de unas cartas con palabras fuertes para convencerlo de revertir el curso con Rekognition .
IA mejora inspecciones robóticas en el aire
Los drones equipados con sensores personalizados por Avitas Systems, una empresa de GE Ventures, son capaces de recopilar datos para compañías eléctricas como las abejas recolectan polen. Con el uso de inteligencia artificial (IA) estas aeronaves no tripuladas patrullan las copas de los árboles y otros lugares difíciles de alcanzar, en busca de cualquier cosa que pueda dañar la red y causar interrupciones, lo que se conoce como invasión de vegetación.
Con el uso de modelos 3D digitales, los inspectores encargados pueden planear las trayectorias de vuelo de sus drones, identificando puntos de interés, como un nido de pájaro o una rama colgando precariamente cerca de cables activos, que requieren una mirada más cercana. "Esta solución digital es más segura, más rápida y menos costosa que enviar hombres (...) con sierras automáticas para averiguar dónde cortar los árboles", afirma Alex Tepper, fundador y director de desarrollo corporativo y comercial de Avitas Systems.
Avitas Systems se ha diversificado considerablemente desde su lanzamiento el año pasado. La compañía con sede en Boston comenzó enfocando su flota de vuelo, rastreo y natación, inteligencia artificial y análisis predictivo en grandes compañías de petróleo y gas.
Por ejemplo, Avitas Systems implementó aviones teledirigidos para examinar algunos de los activos más precarios de la industria, como quemado de antorcha en refinerías de petróleo, que pueden calentarse hasta cientos de grados de temperatura. Para hacerlo, los drones deben soportar el calor abrasador del desierto y el aire helado de Alaska. "Las refinerías de petróleo no se ubican en entornos hospitalarios", señala Tepper.
Otros usos para inspecciones
Pero la tecnología ha encontrado nuevas aplicaciones. Además de vigilar la invasión de vegetación en Estados Unidos, Europa y el Medio Oriente, las aeronaves no tripuladas también pueden revisar las vías del tren en busca de lazos ferroviarios débiles que puedan causar descarrilamiento, y orbitar marcos de aviones para buscar abolladuras y arañazos, reduciendo el tiempo necesario para una inspección minuciosa de 90 minutos a media hora.
Tepper dice que uno de los mayores impulsores de negocios para Avitas Systems ha sido la inteligencia artificial y el análisis predictivo que la compañía utiliza para detectar fallas y recomendar programas óptimos de inspección y mantenimiento. Avitas Systems transmite datos a una plataforma basada en la nube que ejecuta Predix, un sistema de software desarrollado por GE. La plataforma es una de las pocas que puede digerir los datos de inspección recopilados por diferentes métodos,como humanos o por sensores instalados alrededor de una planta química, así como los registros del clima y otros datos externos.
Además, Avitas Systems anunció en diciembre que se asociaría con Bureau Veritas, una compañía de inspección con sede en Francia que opera en 140 países, para capacitar a sus pilotos con licencia de drones y digitalizar la inspección con las soluciones de Avitas Systems. La compañía dice que con esto sus clientes pueden anticipar hasta un 25% de reducción en los costos de inspección y un 15% menos de tiempo de inactividad por mantenimiento.
¡No más ridículos! Facebook usará IA para “abrir” los ojos cerrados en las fotos
Facebook anunció que incorporará Inteligencia Artificial a su tecnología de reconocimiento facial para añadir una función que detectará ojos cerrados en las fotos y "abrirlos" para mejorar las imágenes.
La era de los osos fotográficos está en el pasado. Facebook acaba de anunciar que usará Inteligencia Artificial para eliminar esas terribles fotos donde aparecemos con ojos cerrados, o mucho peor, a medio abrir (algo que a TODOS nos ha pasado, no lo nieguen).
Todo se lo debemos a un equipo de ingenieros en Facebook ha creado una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) capaz de arreglar una fotografía en donde alguna de las personas captadas aparece con los ojos cerrados, la primera tecnología de su tipo jamas creada, según un artículo publicado por el mismo Facebook.
El sistema usado para esta funcionalidad se llama Exemplar GANs, basado en Generative Adversarial Network (GAN), una tecnología de aprendizaje automático capaz de reconocer rostros y al mismo tiempo crea imágenes de manera independiente que mejoran en realismo con respecto a las técnicas anteriores.
La tecnología funciona alimentando la IA con fotos de personas que tienen los ojos abiertos, teniendo en cuenta factores como la forma y el color de los ojos, lo que le permite usar esa información para transferir los “ojos abiertos” a las fotos que lo necesitan.
Es necesario subrayar que el sistema no funciona con exactitud y no puede arreglar los ojos en imágenes con ángulos “extremos”, gafas o algún otro tipo de instrucciones como cabello.
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