Los investigadores han encontrado una manera de unir la creatividad humana y la creatividad de la inteligencia artificial (IA) para impulsar drásticamente el rendimiento del aprendizaje profundo.

Un equipo dirigido por Alexander Wong, una Cátedra de Investigación de Canadá en el área de IA y profesora de ingeniería de diseño de sistemas en la Universidad de Waterloo, desarrolló un nuevo tipo de familia compacta de redes neuronales que podría ejecutarse en teléfonos inteligentes, tabletas, y otros dispositivos integrados y móviles.

AttoNet

Las redes, llamado AttoNets, se utilizan para la clasificación de imágenes y la segmentación de objetos, pero también puede actuar como bloques de construcción para el reconocimiento de acciones de video, estimación de pose de video, generación de imágenes, y otras tareas de percepción visual.

"El problema con las redes neuronales actuales es que se están construyendo a mano y son increíblemente grandes, complejas y difíciles de ejecutar en cualquier situación del mundo real". "dijo Wong, quien también cofundó una startup llamada DarwinAI para comercializar la tecnología. "Estas redes de vanguardia son pequeñas y ágiles y podrían tener enormes implicaciones para la industria automotriz, aeroespacial, agricultura, Finanzas, y sectores de la electrónica de consumo ".

Una parte clave del diseño del sistema de inteligencia artificial de Wong es que los diseñadores humanos trabajan en cooperación con la inteligencia artificial en el diseño de nuevas redes. lo que lleva a redes compactas pero de alto rendimiento que pueden ejecutarse en dispositivos como teléfonos inteligentes, tabletas, y vehículos autónomos.

La tecnología, llamada síntesis generativa, fue validado recientemente por Intel, y en un artículo reciente con Audi Electronics Ventures se demostró que acelera enormemente el diseño de aprendizaje profundo para la conducción autónoma. A principios de este año, la compañía hizo la lista insideBIGDATA Impact 50 junto con Google y Microsoft. El aprendizaje profundo se considera la vanguardia de la inteligencia artificial. Las sofisticadas redes neuronales artificiales imitan las capacidades cognitivas del cerebro humano para aprender y tomar decisiones.

"Adoptamos un enfoque de diseño colaborativo que aprovechó el ingenio y la experiencia humanos con la meticulosidad y la velocidad de la IA porque una computadora puede funcionar muy rápido, ", dijo Wong." Ya está teniendo un impacto en el mundo real, especialmente cuando se necesitan estas soluciones de aprendizaje profundo de vanguardia para impulsar la infraestructura y los sistemas de inteligencia o proteger la privacidad del usuario, "Dijo Wong.

El estudiante de maestría de Wong, Desmond Lin, presentó recientemente el trabajo de investigación en la Conferencia anual sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones (CVPR) 2019 Expo en Long Beach, California.