MathWorks, la compañía especialista en software de computación matemática ha participado los días 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, analítica de datos, aprendizaje automático e IoT.
Además de contar con un espacio interactivo donde 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.
Uno de los temas más importantes que se trataron durante el congreso fue el desarrollo y control de robots con técnicas IA. Cuando caminamos, el ser humano activa más neuronas que cuando juega al ajedrez. En la charla “Cómo entrenar a tu robot”, Lucas García, experto de MathWorks, explicó cómo el aprendizaje por refuerzo, basado en la relación entre acciones y recompensas, puede ayudar a resolver estos problemas complejos para llegar a construir un robot humanoide bípedo.
Las técnicas actuales de IA, en contraste con el mantenimiento programado de máquinas que se empleaba antiguamente, 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 a través del deep learning.
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 propuso 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. Al mismo tiempo que, 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.
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