Noticias de la semana - 26
Cinco algoritmos de IA trabajaron juntos para vencer a los humanos en un juego de estrategia
LIDERANDO POR LAS GRANDES LIGAS. El lunes, la empresa de investigación de IA sin fines de lucro OpenAI publicó una publicación en el blog sobre OpenAI Five, un grupo de cinco redes neuronales diseñado para trabajar en equipo mientras jugaba el juego de estrategia en tiempo real llamado Dota 2. Según el post, OpenAI Five ahora puede vencer a un equipo de cinco jugadores amateurs humanos en el juego, aunque con restricciones específicas impuestas en el juego. En agosto, intentará derrotar a un equipo de jugadores profesionales de Dota 2 en The International (TI), un torneo anual de Dota 2 organizado por el desarrollador del juego, Valve Corporation.
ALGORITMO DE EQUIPO. En Dota 2, dos equipos de cinco jugadores luchan para destruir el "Antiguo" del otro equipo, una estructura en el centro de su base. Cada jugador controla un personaje diferente, conocido como "héroe". Estos héroes tienen sus propias habilidades, fortalezas y debilidades, y la capacidad de cooperación de un equipo es clave para su éxito. Los desarrolladores asignaron a cada algoritmo OpenAI Five un héroe específico, colocando restricciones en los personajes para dar cuenta de las áreas del juego que no habían integrado.
LA PRÁCTICA HACE LA PERFECCIÓN. OpenAI Five entrenó primero como algoritmos individuales en enfrentamientos uno contra uno y luego como equipo al jugar contra sí mismo y versiones pasadas de sí mismo. Como equipo, acumuló 180 años de experiencia durante cada día de entrenamiento, y finalmente retomó las estrategias que suelen utilizar los jugadores profesionales de Dota 2. Ninguno de los algoritmos podía comunicarse entre sí; la cooperación era simplemente uno de los incentivos de cada algoritmo. Esta cooperación continuó cuando un jugador humano reemplazó uno de los algoritmos.
LOS HEROES QUE NECESITAMOS. Con OpenAI Five, podríamos ver una vista previa del futuro de AI. En Dota 2, cada algoritmo tiene que elegir entre aproximadamente 1,000 movimientos potenciales cada uno-octavo de segundo, mucho más complejo que un juego como Go, en el que una IA tiene que elegir entre 250 movimientos a la vez . Los algoritmos generalmente tampoco funcionan como equipos, pero este proyecto Dota 2 muestra que son más que capaces de cooperar entre sí, y también con los humanos.
Una IA que detecta cuándo tu coche necesitará ser reparado
Los radares, el GPS que tienes metido en el móvil, el horno microondas que usas a diario para el café mañanero, el Internet al que te conectas a diario, los satélites artificiales que comunican y vigilan el mundo, los drones que están revolucionando sectores como el del transporte urbano. Todo eso es tecnología que comenzó siendo desarrollada por los militares para el ámbito de la Defensa y acabó fagocitada por la sociedad civil. Como lo más nuevo que el ejército de los Estados Unidos prepara.
Anticiparse a las averías
En una situación de combate, no hay peor perspectiva que estar en mitad de una zona de combate y tener una avería en uno de los vehículos, ya sea un jeep táctico, un tanque, etc. Es por ello que antes de una incursión, el ejército USA revisa los vehículos efectivos que van a formar parte de ello. Pero, ¿y si hubiera una forma de saber que un jeep por ejemplo va a tener una avería y así saber que hay que revisar una zona en particular, o directamente retirar el vehículo del convoy? La hay, y el Ejercito americano la está probando.
Usando un un algoritmo con aprendizaje informático creado por Uptake Technologies, el ejército está poniendo a prueba una Inteligencia Artificial que monitoriza constantemente a un vehículo, en este caso varias docenas de tanques Bradley M2A3. La aplicación es la encargada de analizar el tanque, y también de anticiparse a posibles averías.
Con ello en la ‘ US Army’ aspira a reducir los mantenimientos no programados y realizar reparaciones en su parque móvil de manera más eficiente y productiva, ya que si la IA es capaz de predecir que uno de los Bradley M2A3 va a tener un fallo de motor a las 3 horas de empezar la misión, los mecánicos podrán ser más proactivos adelantándose al fallo antes de que se convierta en un problema grave.
¿El futuro del transporte?
El algoritmo encargado de esto es capaz de monitorizar elementos como la temperatura y el nivel de enfriamiento del motor o las revoluciones por minutos, y la IA se encarga de hacer una comparación rápida en cuanto a patrones con todos los motores similares usados por el ejército que hayan fallado. La prueba actual no es barata precisamente, aunque Uptake, la compañía que ha desarrollado el algoritmo, podría tener un contrato de 1 millón de dólares si el test resulta positivo.
Con AI, los pronosticadores pueden predecir con mayor precisión las tormentas y salvar vidas
AI AL RESCATE. Cuando se acerca una tormenta, los respondedores necesitan tantos detalles como sea posible. Las predicciones del momento, la intensidad y el alcance de la tormenta podrían hacer que las diferencias entre las vidas de los ciudadanos se salven y se pierdan vidas.
Afortunadamente, AI está aquí para hacer que esas predicciones sean mucho más precisas.
El martes, The Wall Street Journal publicó un artículo que destaca las diversas formas en que las ciudades de América del Norte utilizan la inteligencia artificial (IA) para predecir y responder a los desastres naturales . Según el artículo, estos sistemas facilitan que el personal de respuesta a emergencias ayude a las personas más necesitadas después del desastre.
PODER PARA LA GENTE. El artículo de WSJ destaca varios sistemas que pueden hacer esto. Existe la herramienta de Predicción de interrupción alimentada por AI de IBM, que analiza una combinación de datos meteorológicos históricos y medidas meteorológicas en tiempo real para predecir los cortes de energía. Esa herramienta es 70 por ciento precisa para predecir cortes de energía hasta 72 horas antes, y su precisión aumenta a medida que se acerca la tormenta.
También existe One Concern , que usa AI para informar al personal de emergencias dónde son más necesarios después de terremotos, incendios y otros desastres. Investigadores escoceses desarrollaron otro sistema que se basa en una combinación de datos de IA y de crowdsourcing para detectar instancias de inundación en áreas urbanas de alto riesgo. Y hay más sistemas alimentados con IA que The WSJ no consiguió.
UNA INVERSIÓN DIGNO. Estos sistemas ya están ayudando a los gobiernos locales y municipales a asignar mejor sus recursos durante los desastres, nadie está usando estas herramientas a gran escala, por lo que las personas no están seguras de cuán bien funcionará, como se señala en un informe de investigadores de Eastern Kentucky. Universidad. Los inversores, entonces, pueden tardar en poner dinero en un proyecto a gran escala.
Pero dado que el éxito ocurre a escalas más pequeñas, simplemente podría ser cuestión de tiempo antes de que gobiernos más grandes decidan que la predicción de desastres de AI vale el costo inicial.
Fuente:
