Amazon Anuncia DeepComposer y Otra Tecnología de Inteligencia Artificial

La conferencia anual de Amazon (AMZN ) re:Invent en Las Vegas comenzó esta semana con tres importantes anuncios de inteligencia artificial. La empresa presentó al público Transcribe Medical, SageMaker Operators for Kubernetes y DeepComposer.

Transcribe Medical

Lo que se considera el anuncio más importante de los tres, Transcribe Medical es la última edición del servicio de reconocimiento de voz de la empresa. Transcribirá el lenguaje médico para la atención primaria. El programa es capaz de operar en lenguaje médico y en dicción conversacional estándar.

Según la empresa, Transcribe Medical se puede utilizar en miles de instalaciones de atención médica y ayudará a los profesionales médicos a tomar notas y otra información importante. Ofrece una API y podrá ser utilizado con la mayoría de los dispositivos inteligentes que contengan un micrófono. Cuando el programa lee y procesa la información, devuelve texto en tiempo real.

Transcribe Medical actualmente está siendo utilizado por SoundLines y Amgen.

Vadim Khazan es el presidente de tecnología de SoundLines.

“Para los 3.500 socios de atención médica que confían en nuestras estrategias de optimización del equipo de atención durante los últimos 15 años, hemos disminuido significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para obtener datos reveladores”, dijo en un comunicado.

DeepComposer

DeepComposer es un teclado de piano habilitado por inteligencia artificial que permitirá a los clientes de AWS utilizar inteligencia artificial y un controlador MIDI para componer música. Amazon está llamando a la nueva tecnología el “primer” teclado musical habilitado por aprendizaje automático. Tiene 32 teclas y es un teclado de dos octavas.

Los compositores que utilicen el programa podrán elegir grabar una melodía musical corta o utilizar una pregrabada. Luego, seleccionarán un modelo para el género deseado y los parámetros de arquitectura del modelo. También podrán establecer la función de pérdida, una función utilizada para medir la diferencia entre la salida del algoritmo y el valor esperado. El compositor también podrá elegir hiperparámetros y una muestra de validación. DeepComposer luego crea una composición que se puede reproducir en la consola de AWS o exportar o compartir en SoundCloud.

DeepComposer utiliza una red adversaria generativa (GAN) para llenar las brechas de composición en las canciones. Los datos aleatorios son tomados por un componente generador y se utilizan para crear muestras que se envían a un bit discriminador. El bit discriminador luego separa las muestras reales de las falsas, y el generador mejora junto con el discriminador. El generador progresivamente mejora para aprender a crear muestras lo más cercanas posible a las genuinas.

SageMaker Operators for Kubernetes

AWS también lanzó Amazon SageMaker Operators for Kubernetes, que permite a los científicos de datos entrenar, ajustar y implementar modelos de inteligencia artificial en la plataforma de desarrollo de aprendizaje automático de Amazon SageMaker. Los clientes de AWS pueden instalar SageMaker Operators en clústeres de Kubernetes, y esto puede crear trabajos de Amazon SageMaker de forma nativa utilizando la API de Kubernetes y las herramientas de línea de comandos de Kubernetes.

Aditya Bindal es el gerente de productos senior de aprendizaje profundo de AWS.

“Ahora con Amazon SageMaker Operators for Kubernetes, los clientes pueden seguir disfrutando de los beneficios de portabilidad y estandarización de Kubernetes… junto con la integración de los muchos beneficios adicionales que vienen fuera de la caja con Amazon SageMaker, sin código personalizado requerido”, escribió en uncomunicado de prensa.

Kubernetes es un sistema de orquestación de contenedores de propósito general de código abierto que se utiliza para implementar y administrar aplicaciones contenerizadas. Esto se hace a menudo a través de un servicio administrado como Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Los científicos y desarrolladores pueden obtener un mayor control sobre sus cargas de trabajo de entrenamiento e interfaz con el programa.