La compañía MathWorks, especialista mundial en software de computación matemática, participó los pasados 20 y 21 de noviembre en Big Things 2019, la octava edición de una conferencia tecnológica clave que reúne a expertos de todo el mundo en inteligencia artificial (IA), analítica de datos, aprendizaje automático e IoT. Además de contar con un espacio interactivo en el que los visitantes pudieron probar técnicas avanzadas de IA como el deep learning, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje incremental, MathWorks participó con varias charlas dedicadas a las tendencias tecnológicas más destacadas en estos campos.
Más inteligente y menos artificial: así será la IA del futuro
Uno de los temas estrellas del congreso fue el desarrollo y control de robots con técnicas IA. Aunque los robots son ya capaces de entender opiniones e incluso detectar ironías, conseguir que caminen erguidos es uno de los desafíos más complejos a los que se enfrentan actualmente los ingenieros. De hecho, en el ser humano, se activan más neuronas en nuestro cerebro cuando caminamos que cuando jugamos al ajedrez. En su charla, “Cómo entrenar a tu robot”, el experto de MathWorks Lucas García explicó cómo el aprendizaje por refuerzo -basado en la relación entre acciones y recompensas- puede ayudar a resolver estos problemas complejos para construir un robot humanoide bípedo.
Frente al mantenimiento programado de máquinas que se utilizaba en el pasado, las técnicas de IA actuales permiten también trabajar con mantenimiento predictivo para anticiparse a los fallos y evitar las paradas de los sistemas. Los expertos de MathWorks Peter Webb y Lucio Cetto abordaron estas cuestiones en su charla sobre aprendizaje incremental para mantenimiento predictivo en entornos inteligentes de fabricación. Por su parte, Gabriele Bunkheila expuso las técnicas utilizadas para despertar a los asistentes de voz (“Hey Siri”, “OK Google”, “Alexa”) a través del deep learning.
Finalmente, Heather Gorr analizó las tasas de fallo de la inteligencia artificial en su ponencia “¿Confiarías tu vida a los algoritmos de IA?”. La fiabilidad de la inteligencia artificial preocupa especialmente en entornos donde la vida de los seres humanos puede estar en peligro, como la conducción autónoma, la medicina o el pilotaje de drones y aviones.
Heather Gorr nos invita a revisar los procedimientos llevados a cabo en este tipo de proyectos insistiendo en la importancia que tiene la simulación virtual y el testeo en el mundo real en entornos controlados antes de lanzar un producto. Por otro lado, recalcó la importancia del uso de modelos explicables (XAI), ya que nos permiten conocer por qué la inteligencia artificial está tomando cada decisión.