Inteligencia Artificial y Machine Learning

En los últimos años cuando hablamos de innovación, se nos vienen a la cabeza conceptos como inteligencia artificial o drones. A veces nos ponemos a elucubrar sobre las infinitas aplicaciones que estos campos pueden ofrecer, cayendo incluso en el misticismo y la ciencia ficción. Sin embargo, son tecnologías muy reales y que pronto van a ser parte de nuestro día a día.

Por mi desarrollo profesional, tanto en GMV como en ODIN: Operations with Drones and Innovation, me veo inmerso en la continua pelea por incorporar estos avances científicos a la industria y quiero aprovechar esta plataforma para ordenar mis ideas y compartir con todos vosotros mis descubrimientos y avances.

En este primer post, sobrevolaremos la idea de Inteligencia Artificial y los conceptos de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL). En futuros posts iremos profundizando la utilidad de esta tecnología para mejorar los procesos industriales, mediante la toma de datos aéreos con drones.

La IA o Inteligencia Artificial es la disciplina dentro de las ciencias de la computación que trabaja en el desarrollo de algoritmos software que emula el razonamiento humano. A través de los resultados obtenidos por el sistema, se podrán extraer conclusiones aplicables al problema en cuestión.

Todos hemos visto o conocemos la película «The Imitation Game», donde el gran Benedict Cumberbatch dio vida al matemático británico Alan Turing durante su lucha para conseguir descifrar la máquina Enigma y desencriptar los mensajes de la Alemania Nazi. Fue en 1950, cuando Turing publicaría el artículo «Maquinaria computacional e Inteligencia» y sentó las bases de lo que conocemos Inteligencia Artificial, definiendo si una máquina puede o no pensar.

El concepto de Inteligencia Artificial es ciertamente algo abstracto. Dentro de este campo de la Inteligencia Artificial, encontramos un subgrupo de algoritmos y técnicas de Aprendizaje Automático, que conocemos como Machine Learning. Estos algoritmos analizarán datos, aprenderán de ellos y se podrán aplicar sus descubrimientos para tomar decisiones. Un ejemplo muy cercano a todos nosotros del uso cotidiano de algoritmos de ML sería Spotify. Esta plataforma de transmisión de música bajo demanda, aprende de forma automática según las preferencias del oyente, para poder sugerir nuevas canciones o artistas, asociando estos resultados a búsquedas de otros oyentes con gustos musicales similares.

Finalmente, dentro del campo del Aprendizaje Automático, encontramos el llamado Aprendizaje Profundo o Deep Learning. Esta técnica de aprendizaje se basa en la construcción de algoritmos por capas o redes neuronales que aprenden a través de la evaluación de la propagación del error.

La diferencia fundamental entre ambos conceptos es el nivel de autonomía de las labores de aprendizaje. Mientras que para los modelos básicos de Machine Learning, si se devuelve una predicción inexacta, un humano debe intervenir y realizar ajustes, los modelos basados en Deep Learning pueden determinar por sí mismos si una predicción es o no precisa.

Los algoritmos basados en Deep Learning son capaces de trabajar analizando procesos tan cognitivamente complejos como el habla (Natural Language Processing) o las imágenes (Computer Vision). Por poner un ejemplo muy cercano a todos nosotros, el reconocimiento de voz de Google, Siri o Alexa, sería una aplicación que tenemos incorporada en nuestro día a día de este tipo de tecnología. A través de redes neuronales, el dispositivo es capaz de identificar los comandos de voz del usuario. Otra aplicación, en este caso de Computer Vision, sería el desbloqueo mediante reconocimiento facial que algunos dispositivos móviles ya incorporan, o los filtros de Instagram o Snapchat que son capaces de colocar imágenes superpuestas a la imagen capturada por la cámara, en tiempo real.

Como vemos, ya se empieza a intuir la potencia de esta tecnología. Y dado que el producto por excelencia de los drones, en la actualidad, son las imágenes aéreas, todo sugiere que seguiremos viendo muchos avances y nuevas aplicaciones.

Inteligencia Artificial y Machine Learning

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