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Aprendizaje profundo exprimido en un teléfono
El software que imita aproximadamente la forma en que funciona el cerebro podría dar a los teléfonos inteligentes una nueva inteligencia, lo que conduciría a aplicaciones más precisas y sofisticadas para rastrear todo, desde los entrenamientos hasta las emociones.
El software explota una técnica de inteligencia artificial conocida como aprendizaje profundo, que utiliza neuronas y sinapsis simuladas para procesar datos. Alimentar el programa con estímulos visuales fortalecerá las conexiones entre ciertas neuronas virtuales, permitiéndole reconocer caras u otras características en imágenes que no ha visto antes.
El aprendizaje profundo ha producido avances dramáticos en el procesamiento de imágenes y audio (ver 10 Tecnologías innovadoras 2013: Aprendizaje profundo). El año pasado, por ejemplo, los investigadores de Facebook lo usaron para construir un sistema que puede determinar casi tan bien como un ser humano si dos fotos diferentes muestran a la misma persona, y Google usó el método para crear un software que describe imágenes complicadas en oraciones cortas (ver Google's El software inspirado en el cerebro describe lo que ve en imágenes complejas). Sin embargo, hasta ahora, la mayoría de estos esfuerzos han involucrado grupos de computadoras extremadamente poderosas.
Los teléfonos inteligentes ya pueden hacer uso del aprendizaje profundo al acceder a servidores remotos que ejecutan el software. Pero esto puede ser lento y solo funciona si un dispositivo tiene una buena conexión a Internet. Ahora carril de nada , científico principal de Bell Labs, dice que algunos teléfonos inteligentes son lo suficientemente potentes como para ejecutar por sí mismos ciertos métodos de aprendizaje profundo. Y Lane cree que el aprendizaje profundo puede mejorar el rendimiento de las aplicaciones de detección móvil. Por ejemplo, podría filtrar los sonidos no deseados de un micrófono o eliminar las señales no deseadas de los datos recopilados por un acelerómetro.
Si bien Lane fue investigador principal en Microsoft Research Asia el año pasado, él y petko georgiev , un estudiante graduado de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido, construyó un prototipo de un programa de aprendizaje profundo relativamente simple que se ejecuta en un teléfono inteligente Android modificado.
Los investigadores estaban tratando de ver si su prototipo podría mejorar la capacidad de un teléfono inteligente para detectar, a partir de los datos recopilados por un acelerómetro en la muñeca, si alguien estaba realizando ciertas actividades, como comer sopa o cepillarse los dientes. También probaron si podían hacer que el teléfono determinara las emociones o identidades de las personas a partir de las grabaciones de su discurso.
Lane y Georgiev detallan sus hallazgos en un papel siendo presentado este mes en el CalienteMóvil conferencia en Santa Fe, Nuevo México. Informan que el software que crearon fue un 10 por ciento más preciso que otros métodos para reconocer actividades. Los investigadores también dicen que su red neuronal pudo identificar a los hablantes y las emociones con tanta precisión como otros métodos.
La red prototipo que construyeron Lane y Georgiev tenía solo una fracción de las conexiones entre sus neuronas artificiales que las de Facebook. Pero podría ser más rápido y más confiable para algunas tareas.
Creo que se trata de infundir inteligencia en los dispositivos para que puedan comprender y reaccionar ante el mundo, por sí mismos, dice Lane.