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Intel Labs Presenta un Nuevo Enfoque para el Aprendizaje de Objetos Basado en Redes Neuronales
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Los investigadores de Intel (INTC ) Labs, en colaboración con el Instituto Italiano de Tecnología y la Universidad Técnica de Múnich, han introducido un nuevo enfoque para el aprendizaje de objetos basado en redes neuronales. El nuevo enfoque se centra específicamente en aplicaciones de robótica del futuro, como asistentes robóticos que interactúan con entornos no restringidos, que están presentes en situaciones como la logística y la atención médica.
La nueva investigación puede ser crucial para mejorar las capacidades de servicio o fabricación de nuestros robots del futuro.
El artículo de investigación titulado “Aprendizaje continuo interactivo para robots: un enfoque neuromórfico” fue galardonado con el premio “Mejor Artículo” en la Conferencia Internacional sobre Sistemas Neuromórficos (ICONS) de 2022, organizada por el Laboratorio Nacional Oak Ridge.
Aprendizaje de Objetos y Cómputo Neuromórfico
Los nuevos métodos de aprendizaje de objetos interactivos emplean cómputo neuromórfico para permitir que los robots descubran nuevos objetos.
El grupo de investigadores utilizó los nuevos modelos para demostrar el aprendizaje interactivo en el chip neuromórfico Loihi, y lograron una reducción de hasta 175 veces en el consumo de energía al aprender nuevas instancias de objetos. También lograron una velocidad y precisión similares o mejores en comparación con los métodos convencionales ejecutados en CPU.
Imagen: Intel Labs
Los investigadores lograron esto implementando una arquitectura de red neuronal de picos en Loihi, lo que hizo posible localizar el aprendizaje del objeto en una sola capa de sinapsis plásticas. También tuvo en cuenta diferentes vistas del objeto al reclutar nuevas neuronas según sea necesario. El proceso de aprendizaje podía entonces tener lugar de manera autónoma mientras interactuaba con el usuario.
Yulia Sandamirskaya es la autora principal del artículo y líder de investigación en robótica en el laboratorio de cómputo neuromórfico de Intel.
“Cuando un ser humano aprende un nuevo objeto, lo mira, lo gira, pregunta qué es y luego es capaz de reconocerlo de nuevo en todo tipo de configuraciones y condiciones de manera instantánea”, dijo Sandamirskaya. “Nuestro objetivo es aplicar capacidades similares a los robots del futuro que trabajen en entornos interactivos, permitiéndoles adaptarse a lo imprevisto y trabajar de manera más natural junto a los humanos. Nuestros resultados con Loihi refuerzan el valor del cómputo neuromórfico para el futuro de la robótica”.
Imagen: Intel Labs
Investigación de Cómputo Neuromórfico de Intel Labs
Intel Labs es líder en el campo de la investigación de cómputo neuromórfico, trabajando para “ayudar a realizar el objetivo del cómputo neuromórfico de permitir dispositivos y sistemas autónomos inteligentes de próxima generación”.
El cómputo neuromórfico se guía por los principios de la computación neural biológica, y depende de nuevos enfoques algorítmicos para emular el cerebro humano y cómo interactúa con el mundo.
El enfoque arquitectónico innovador del cómputo neuromórfico será responsable de impulsar las soluciones de inteligencia artificial autónoma del futuro que requieren eficiencia energética y aprendizaje continuo. Ya se está aplicando en diversas áreas como la robótica, los sensores, la atención médica y las aplicaciones de inteligencia artificial a gran escala.
