Teléfonos aún más inteligentes

Cuando das visión a las máquinas, el cielo es el límite”, dijo en un comunicado, Eugenio Culurciello, profesor de la Escuela Weldon de Ingeniería Biomédica y del Departamento de Psicología de dicha institución académica. 

Eugenia Rodríguez Eugenia Rodríguez Publicado el
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Cuando das visión a las máquinas, el cielo es el límite”, dijo en un comunicado, Eugenio Culurciello, profesor de la Escuela Weldon de Ingeniería Biomédica y del Departamento de Psicología de dicha institución académica. 

Y esto es precisamente a lo que apunta Culurciello quien, junto a su equipo de investigadores,  está trabajando en un sistema que permita que los smartphones y otros dispositivos móviles comprendan e identifiquen de inmediato los objetos en el campo visual de una cámara, explica el documento, superponiendo líneas de texto que describan los elementos del entorno.

La herramienta, que “analiza la escena y pone etiquetas a todo”, está basada en el concepto de aprendizaje profundo (“deep learning”, en inglés), una rama de la inteligencia artificial (IA) que se caracteriza por un software que simula redes de neuronas, para aprender a reconocer patrones en una serie de datos. 

Una aplicación de esta tecnología es el sistema de reconocimiento facial que emplea Facebook, por ejemplo, que puede distinguir rostros con una precisión de cerca del 98 por ciento. 

Culurciello explicó que “los algoritmos de aprendizaje profundo que pueden etiquetar video e imágenes requieren de mucho cómputo, por lo que no ha sido posible hacer lo mismo en los dispositivos móviles”. 

Pero con el nuevo software y hardware, los investigadores muestran cómo ambos pueden utilizarse para habilitar un procesador de smartphone convencional que ejecute el software de aprendizaje profundo. 

Los resultados del estudio, cuyos resultados fueron presentados el pasado mes de diciembre durante la conferencia “Neural Information Processing Systems”, en Nevada, demuestran que este enfoque es aproximadamente 15 veces más eficiente que los procesadores gráficos convencionales, y que es posible obtener una mejora adicional de 10 veces más eficiencia. 

A decir de Culurciello, con este enfoque los dispositivos pueden analizar videos o imágenes de la misma manera que lo hacemos en Internet. “Es posible que tengas 10 mil imágenes en tu computadora, pero en realidad no puedes encontrar una imagen concreta mediante la búsqueda de una palabra clave. 

“Digamos que quieres encontrar tus fotos de la playa jugando a la pelota. Por mismo no puedes buscar estas cosas de manera automática”. 

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