Hemos recibido una nota de prensa por parte de Intel, os la dejamos a continuación:
DarwinAI recurre a la IA para hacerla más rápida, más eficiente y menos opaca
Alexander Wong, estudiante de doctorado en Ingeniería de Diseño de Sistemas en la Universidad de Waterloo, no tenía suficiente dinero para adquirir el equipo informático que necesitaba para realizar sus experimentos de visión por ordenador. Así que ideó una técnica para hacer modelos de redes neuronales más pequeños y rápidos.
«Estaba haciendo una presentación y alguien le dijo: “Oye, tu tesis doctoral está genial, pero sabes que el verdadero hallazgo es todo lo que has creado para realizarla, ¿verdad?”» recuerda Sheldon Fernández.
Fernández es consejero delegado de DarwinAI, la empresa de Waterloo (Ontario), que ahora comercializa ese «hallazgo». Wong es el director científico de la compañía. E Intel la está ayudando a multiplicar el rendimiento de su destacado software, desde el centro de datos hasta las aplicaciones de Edge Computing.
«Utilizamos otras formas de inteligencia artificial para sondear y comprender una red neuronal de una manera fundamental —afirma Fernández al describir el modus operandi de DarwinAI—. Estructuramos una visión muy sofisticada de todo esto y, a continuación, recurrimos de nuevo a la IA para generar una nueva familia de redes neuronales que es igual de buena como la original, pero mucho más pequeña, y que podemos explicar».
Esa última parte es fundamental: Un gran desafío en el plano de la IA, dice Fernández, es que «es una caja negra para sus diseñadores». Sin saber cómo funciona y toma decisiones una aplicación de IA, a los desarrolladores les cuesta mejorar el rendimiento o diagnosticar problemas.
Un cliente de DarwinAI en el sector de la automoción, por ejemplo, trataba de solucionar problemas en un vehículo automático con una extraña tendencia a girar a la izquierda cuando el cielo tenía un tono concreto de morado. La solución de DarwinAI, denominada Síntesis Generativa, ayudó al equipo a reconocer cómo el comportamiento del vehículo se vio afectado por el entrenamiento para determinadas situaciones de giro que se había llevado a cabo en el desierto de Nevada, casualmente cuando el cielo tenía ese tono morado (consulta el reciente estudio exhaustivo de DarwinAI sobre la explicabilidad).
Otra forma de ver la Síntesis Generativa, explica Fernández, es imaginar una aplicación de IA que estudiara una casa diseñada por un ser humano, tomara nota de las líneas arquitectónicas y, a continuación, diseñara otra completamente nueva pero más sólida y fiable. «Puesto que se trata de inteligencia artificial, esta ve eficiencias que escapan por completo a una mente humana —explica Fernández—. Eso es lo que estamos haciendo con las redes neuronales». (Una red neuronal es un enfoque que descompone tareas sofisticadas en un elevado número de cálculos sencillos.)
Intel está trabajando para que la IA sea más rápida y fácil de usar. Durante el año pasado, Intel ha trabajado con DarwinAI para emparejar la Síntesis Generativa con el kit de herramientas Intel® Distribution of OpenVINO™ y otros componentes de software de IA de Intel para lograr mejoras de gran calado en el rendimiento.
En un caso práctico reciente, las redes neuronales construidas utilizando la plataforma Síntesis Generativa junto con las Optimizaciones Intel® para TensorFlow lograron ofrecer hasta 16,3 y 9,6 veces más mejoras de desempeño en dos cargas de trabajo de reconocimiento de imágenes populares (ResNet50 y NASNet, respectivamente) frente a las mediciones de base para un procesador Intel® Xeon® Platinum 8153.
«Intel y DarwinAI suelen colaborar de cara a optimizar y acelerar el rendimiento de la inteligencia artificial en una amplia gama de hardware de Intel» afirma Wei Li, vicepresidente y director general de Desempeño de Aprendizaje Automático en Intel.
Las herramientas de las dos empresas son «altamente complementarias» —declara Fernández—. Usas nuestra herramienta y obtieneSeparates una red neuronal realmente optimizada y, a continuación, utilizas OpenVINO y los conjuntos de herramientas de Intel para aplicarla realmente en un dispositivo».
Esta combinación puede ofrecer soluciones de IA que son simultáneamente compactas, precisas y ajustadas al dispositivo en el que se despliegan, algo que se está tornando fundamental ante el auge del Edge Computing. «La IA en el marco del Edge Computing va a ser cada vez más frecuente —confiesa Fernández—. Creemos que esta tecnología será uno de los temas de conversación más frecuentes en los próximos dos o tres años».
