Estos cinco desarrollos de IA darán forma a 2021 y más allá

Proporcionado por Baidu

El año 2020 fue profundamente desafiante para los ciudadanos, las empresas y los gobiernos de todo el mundo. A medida que se propagaba el covid-19, lo que requería restricciones de salud y seguridad de gran alcance, las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) desempeñaron un papel crucial para salvar vidas y fomentar la resiliencia económica. La investigación y el desarrollo (I+D) para mejorar las capacidades básicas de la IA, desde la conducción autónoma y el procesamiento del lenguaje natural hasta la computación cuántica, continuaron sin cesar.

Baidu estuvo a la vanguardia de muchos avances importantes de IA en 2020. Este artículo describe cinco avances significativos con implicaciones para combatir el covid-19 y transformar el futuro de nuestras economías y sociedades.

1. IA y desarrollo de vacunas

La tendencia, y por qué es importante. Por lo general, lleva años, si no décadas, desarrollar una nueva vacuna. Pero para marzo de 2020, las vacunas candidatas para combatir el covid-19 ya estaban siendo probadas en humanos, solo tres meses después de los primeros casos reportados. La velocidad récord del desarrollo de vacunas se debió en parte a los modelos de IA que ayudaron a los investigadores a analizar grandes cantidades de datos sobre el coronavirus.

Hay decenas de miles de subcomponentes en las proteínas externas de un virus. Los modelos de aprendizaje automático pueden clasificar esta tormenta de datos y predecir qué subcomponentes son los más inmunogénicos, es decir, capaces de producir una respuesta inmune, y así guiar a los investigadores en el diseño de vacunas específicas. El uso de IA en el desarrollo de vacunas puede revolucionar la forma en que se crean todas las vacunas en el futuro.

Las innovaciones de Baidu. En febrero, Baidu abrió su algoritmo LinearFold AI para equipos científicos y médicos que trabajan para combatir el virus. LinearFold predice la estructura secundaria de la secuencia de ácido ribonucleico (ARN) de un virus, y lo hace significativamente más rápido que los algoritmos tradicionales de plegamiento de ARN. LinearFold pudo predecir la estructura secundaria de la secuencia de ARN del SARS-CoV-2 en solo 27 segundos, 120 veces más rápido que otros métodos. Esto es significativo, porque el avance clave de las vacunas covid-19 ha sido el desarrollo de vacunas de ARN mensajero (ARNm). En lugar de los enfoques convencionales, que insertan una pequeña porción de un virus para desencadenar una respuesta inmunitaria humana, el ARNm enseña a las células cómo producir una proteína que puede provocar una respuesta inmunitaria, lo que acorta en gran medida el lapso de tiempo involucrado en el desarrollo y la aprobación.

Para respaldar el desarrollo de vacunas de ARNm, Baidu luego desarrolló y lanzó un algoritmo de IA para optimizar el diseño de secuencias de ARNm llamado LinearDesign, cuyo objetivo es resolver el problema de las secuencias de ARNm inestables e improductivas en las vacunas candidatas.

Además de abrir el acceso a LinearFold y LinearDesign a investigadores de todo el mundo, Baidu también formó una asociación estratégica con el Instituto Nacional para el Control y la Prevención de Enfermedades Virales, parte del Centro Chino para el Control y la Prevención de Enfermedades. Tras un brote en el mercado Xinfadi de Beijing en junio, la tecnología de inteligencia artificial de Baidu permitió a las autoridades completar la secuenciación del genoma de la cepa de coronavirus en 10 horas, lo que ayudó a frenar el brote. En diciembre, Baidu presentó PaddleHelix, un marco de biocomputación basado en el aprendizaje automático destinado a facilitar el desarrollo del diseño de vacunas, el descubrimiento de fármacos y la medicina de precisión.

2. Conducción totalmente automatizada y despliegue de robotaxis

La tendencia, y por qué es importante. La tecnología de conducción autónoma continuó madurando en 2020, con las empresas líderes de la industria probando automóviles sin conductor y abriendo los servicios de robotaxi al público en varias ciudades. La conducción totalmente automatizada, que permite viajes sin un conductor de seguridad humana a bordo, será necesaria para la escalabilidad y comercialización de la conducción autónoma.

Las innovaciones de Baidu. Durante el año pasado, Baidu lanzó el servicio Apollo Go Robotaxi en las ciudades chinas de Changsha, Cangzhou y Beijing, incluso en áreas comerciales concurridas, convirtiéndose en la única empresa en China en iniciar operaciones de prueba de robotaxi en varias ciudades.

Estos desarrollos son el resultado de la innovación continua de Baidu en el desarrollo de sistemas de IA que pueden controlar de forma segura un vehículo en condiciones de carretera complejas y resolver la mayoría de los posibles problemas en la carretera, independientemente de un conductor humano.

En Baidu World 2020, su conferencia tecnológica anual, Baidu también demostró su capacidad de conducción totalmente automatizada, donde el sistema de inteligencia artificial conduce de forma independiente sin un conductor de seguridad en el vehículo. Para respaldar la conducción completamente automatizada, Baidu desarrolló el Servicio de conducción remota 5G, una medida de seguridad mediante la cual los operadores humanos remotos pueden tomar el control de un vehículo en caso de una emergencia excepcional. El logro de Baidu de la conducción completamente automatizada y el lanzamiento de su robotaxis sugiere una perspectiva positiva para la comercialización de la tecnología en el futuro cercano.

Fuente: Baidu

3. Procesamiento de lenguaje natural aplicado

El tendencia—y por qué es importante. En 2020, los sistemas de lenguaje natural se volvieron significativamente más avanzados en el procesamiento de aspectos del lenguaje humano como el sentimiento y la intención, generando un lenguaje que se alinea con los patrones de habla y escritura humanos, e incluso la comprensión visual, lo que significa la capacidad de expresar comprensión sobre una imagen a través del lenguaje. Estos modelos de lenguaje natural están impulsando resultados de búsqueda más precisos y chatbots y asistentes virtuales más sofisticados, lo que lleva a mejores experiencias de usuario y crea valor para las empresas.

Las innovaciones de Baidu. Baidu lanzó un nuevo marco de secuencia de flujo múltiple para la generación de lenguaje llamado ERNIE-GEN. Al entrenar el modelo para predecir bloques de texto semánticamente completos, ERNIE-GEN se desempeña a un nivel de élite en una variedad de tareas de generación de lenguaje, que incluyen compromiso de diálogo, generación de preguntas y resumen abstracto.

El modelo de visión-lenguaje de Baidu, ERNIE-ViL, también logró un progreso significativo en la comprensión visual, ocupando el primer lugar en la tabla de clasificación de VCR, un conjunto de datos de 290 000 preguntas creado por la Universidad de Washington y el Instituto Allen para IA, que tiene como objetivo evaluar la capacidad de comprensión visual. ERNIE-ViL también logró un rendimiento de última generación en cinco tareas posteriores de visión-lenguaje. La comprensión visual sienta las bases para que los sistemas informáticos interactúen físicamente en las escenas cotidianas, ya que implica tanto comprender el contenido visual como expresarlo a través del lenguaje. Será crucial para mejorar la calidad de la interacción hombre-máquina.

4. Computación cuántica

La tendencia, y por qué es importante. La computación cuántica hizo avances significativos en 2020, incluido el logro de la supremacía cuántica de la computadora Jiuzhang. Esto tiene importancia para la IA, ya que la computación cuántica tiene el potencial de potenciar las aplicaciones de IA en comparación con las computadoras clásicas basadas en binario. Por ejemplo, la computación cuántica podría usarse para ejecutar un modelo de aprendizaje automático generativo a través de un conjunto de datos más grande que el que puede procesar una computadora clásica, lo que hace que el modelo sea más preciso y útil en entornos del mundo real. Las tecnologías avanzadas, como los algoritmos de aprendizaje profundo, también desempeñan un papel cada vez más importante en el desarrollo de la investigación de la computación cuántica.

Las innovaciones de Baidu. Baidu logró una serie de avances técnicos en 2020 que prometen unir la IA y la computación cuántica. En mayo, Baidu lanzó Paddle Quantum, un conjunto de herramientas de desarrollo de aprendizaje automático cuántico que puede ayudar a los científicos y desarrolladores a construir y entrenar rápidamente modelos de redes neuronales cuánticas y proporcionar aplicaciones informáticas cuánticas avanzadas. El conjunto de herramientas de código abierto es compatible con los desarrolladores que crean aplicaciones de inteligencia artificial cuántica y ayuda a los entusiastas del aprendizaje profundo a desarrollar la computación cuántica. En septiembre, Baidu ingresó a la computación cuántica basada en la nube con el lanzamiento de Quantum Leaf, que proporciona kits de desarrollo cuántico como QCompute y puede acortar el ciclo de vida de la programación cuántica y ayudar a realizar una cadena de herramientas cuánticas de 'bucle cerrado'.

Fuente: Baidu

5. chips de IA

La tendencia, y por qué es importante. El hardware de IA continuó desarrollándose en 2020, con el lanzamiento de varios chips de IA personalizados para tareas especializadas. Si bien un procesador ordinario es capaz de admitir tareas de IA, los procesadores específicos de IA se modifican con sistemas particulares que pueden optimizar el rendimiento para tareas como el aprendizaje profundo. A medida que las aplicaciones de IA se generalizan, cualquier aumento en el rendimiento o reducción en el costo puede generar más valor para las empresas que operan una amplia red de centros de datos para servicios comerciales en la nube y puede facilitar las operaciones internas de la empresa.

Fuente: Baidu

Las innovaciones de Baidu. En Baidu World 2020, la compañía ofreció un vistazo a su procesador de inteligencia artificial de próxima generación, el Kunlun 2, que planea poner en producción en masa a principios de 2021. El chip utiliza tecnología de procesamiento de 7 nanómetros (nm) y su capacidad computacional máxima es más del triple que la generación anterior, el Kunlun 1. Los chips Kunlun se caracterizan por su alto rendimiento, bajo costo y alta flexibilidad, que pueden admitir una amplia gama de aplicaciones y escenarios de IA, lo que ayuda a fomentar una mayor adopción de IA y reducir los costos de uso. . Se han implementado más de 20 000 chips Kunlun 1 para respaldar el motor de búsqueda de Baidu y los socios de Baidu Cloud desde su lanzamiento en 2018, potenciando la fabricación industrial, las ciudades inteligentes, el transporte inteligente y otros campos.

Este contenido fue producido por Baidu. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review.

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