La DARPA apunta a llevar los sistemas de visión artificial a la “tercera ola” de desarrollo

La Agencia de Investigación y Desarrollo Avanzado de Defensa (DARPA) está iniciando un proyecto destinado a mejorar las técnicas de visión artificial y a iniciar una “tercera ola” de investigación de inteligencia artificial. La tercera ola de investigación de inteligencia artificial busca abordar las limitaciones de las primeras y segundas olas de tecnologías de inteligencia artificial, que incluyen mejoras en los algoritmos de reconocimiento de imágenes.

DARPA es el grupo de investigación avanzada principal para el ejército de los Estados Unidos, y ha desempeñado un papel crucial en la creación de muchos elementos de la tecnología moderna, como las primeras redes informáticas y los primeros sistemas de inteligencia artificial. DARPA publicó recientemente un anuncio sobre una oportunidad upcoming, buscando a un investigador para participar en el desarrollo de la teoría y aplicaciones de la “tercera ola” de inteligencia artificial. El anuncio hizo referencia a la oportunidad de trabajar en el sistema de Procesamiento de Imágenes Inteligentes (IP2) de DARPA. IP2 está destinado a mejorar la confiabilidad general, la usabilidad y la precisión de los sistemas de reconocimiento de imágenes y videos. IP2 es especialmente importante para las instancias de computación de borde, ya que estos dispositivos no tienen acceso a los recursos computacionales necesarios para manejar cargas de trabajo grandes.

IP2 tiene como objetivo resolver dos problemas que limitan la implementación de sistemas de inteligencia artificial en dispositivos de computación de borde. Uno de los problemas es la creación de algoritmos de inteligencia artificial de bajo peso, bajo consumo de energía y baja latencia que aún puedan mantener la precisión necesaria para ser útiles. El otro problema que debe resolverse es la complejidad de los datos. Cuanto más se pueda reducir la complejidad del conjunto de datos, menos potencia de procesamiento se necesitará para analizar el conjunto de datos.

Los investigadores de DARPA se esforzarán por reducir la complejidad de los conjuntos de datos de imágenes utilizando redes neuronales que procesan píxeles individuales. Esta técnica reduce la dimensionalidad del conjunto de datos y aumenta la dispersión de las imágenes y videos en el conjunto de datos. Estas técnicas permiten que los datos se procesen en el backend sin sacrificar la precisión del modelo. Las técnicas de reducción de dimensionalidad permiten que el sistema de inteligencia artificial extraiga solo la información más relevante de las imágenes y videos y la entregue al modelo de red neuronal recurrente que realmente hace predicciones sobre los datos. La red neuronal recurrente en sí también se simplifica para reducir el consumo de energía.

Según los funcionarios de DARPA, según se cita en NextGov:

“Al mover inmediatamente el flujo de datos a una representación de características dispersas, las redes neuronales reducidas en complejidad se entrenarán para una alta precisión mientras se reducen las operaciones de cómputo en un 10x”.

El proyecto IP2 necesitará que los participantes muestren una precisión de vanguardia mientras instituyen una reducción de 20x en la energía de retraso del procesamiento de los algoritmos de inteligencia artificial al manejar grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, IP2 debería poder entregar resultados de vanguardia en el conjunto de datos BDD100K de la Universidad de California-Berkeley, que es un gran conjunto de datos utilizado para entrenar vehículos autónomos incorporando una variedad de tareas de clasificación de imágenes junto con ocultaciones y diversidad en condiciones climáticas, geográficas y ambientales.

Mientras DARPA se prepara para abordar la tercera ola de algoritmos y sistemas de visión artificial, también está liderando un esfuerzo para automatizar aspectos del control de aeronaves, recientemente llevando a cabo una serie de pruebas simuladas que enfrentaron aviones de combate F-16 controlados por inteligencia artificial contra un oponente. Estas pruebas fueron la Fase 1 de una misión más grande para integrar la inteligencia artificial en los aviones de combate del ejército. El final de la Fase 1 se centra en la transición de simulaciones a vuelos en el mundo real, con DARPA preparándose para pruebas de vuelo en vivo más adelante en 2021.