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Los casos de uso de aprendizaje profundo no se limitan a las grandes empresas de tecnología

Cuando la Asociación de Productores de Arándanos del Estado de Wisconsin se acercó a la empresa de publicidad digital Laughlin Constable sobre un proyecto para utilizar el aprendizaje profundo para identificar plagas en los pantanos de arándanos, la idea fue recibida con escepticismo.

En primer lugar, no es el tipo de proyecto que suele emprender una empresa de publicidad. Y tampoco estaba claro si los productores tenían la base técnica sobre la cual construir este tipo de capacidad de aprendizaje profundo. Pero hablando en la Spark + AI Summit en San Francisco, el vicepresidente de ingeniería de la compañía, Sam Saha, dijo que sentía que valía la pena intentarlo como un caso de uso de aprendizaje profundo.

«Hay muchas empresas por ahí y no tienen el grupo de talentos [to use AI]», dijo.» Se convierte en un círculo vicioso en el que la innovación no fluye hacia abajo. En algún momento, tienes que levantarte e intentarlo «.

El aprendizaje profundo no solo para las grandes empresas tecnológicas

La mayoría de los casos de uso de aprendizaje profundo que hemos visto en los últimos años provienen de grandes actores tecnológicos como Amazon, Facebook y Google. Esto ha creado la percepción de que, si bien es una herramienta poderosa, el aprendizaje profundo es solo para las empresas líderes, con una aplicabilidad limitada en entornos empresariales más generales. Pero algunos intentan demostrar que esta percepción es incorrecta.

Saha dijo que su compañía abordó el proyecto como una prueba de concepto que demostraría cómo las empresas menos conocedoras de la tecnología pueden implementar herramientas de inteligencia artificial.

Su equipo creó una aplicación para iPhone que permite a los productores de arándanos tomar fotografías de las plagas sospechosas. Las imágenes iniciales fueron etiquetadas por empleados de Ocean Spray, un importante comprador de arándanos que está interesado en la salud de los pantanos. Luego, los ingenieros de datos de Laughlin Constable construyeron un modelo de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow para identificar variedades específicas de plagas en las imágenes de los agricultores.

Saha dijo que es un buen ejemplo de cómo las organizaciones fuera de los centros tecnológicos de Silicon Valley y el corredor de la I-95 pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo. También muestra el poder de las herramientas de código abierto.

En el aspecto empresarial, a la gente siempre le preocupa si realmente necesitamos IA. Por el lado de la ingeniería, dicen que no somos Google. No somos Amazon. ¿Donde empezamos? Antes incluso de intentar resolver un problema, se rinden.

Sam SahaLaughlin Constable

El modelo de aprendizaje profundo utilizado en el proyecto ya estaba construido y disponible en TensorFlow; solo necesitaba ser entrenado. Pero Saha dijo que no ve a muchas personas en las empresas hoy en día adoptando este enfoque de caso de uso de aprendizaje profundo. En cambio, ve la creencia de que si no está escribiendo modelos desde cero, no está haciendo IA real, lo que es contraproducente e impide la adopción de la IA en las empresas que podrían beneficiarse de ella.

«En el lado comercial, la gente siempre está preocupada por si realmente necesitamos IA», dijo Saha. «Por el lado de la ingeniería, dicen que no somos Google. No somos Amazon. ¿Por dónde empezamos? Antes de que siquiera intenten resolver un problema, se dan por vencidos».

Construyendo IA en la industria de la construcción

Es difícil ir mucho más lejos de la IA que verter hormigón y colocar tuberías, pero en la cumbre, un científico de datos senior de la empresa de construcción Bechtel Corp., Evann Smith, describió el caso de uso de aprendizaje profundo de la empresa, que tiene como objetivo optimizar la planificación de la construcción.

Smith lidera actualmente un proyecto para utilizar modelos de aprendizaje por refuerzo similares a los utilizados por AlphaGo, el modelo de IA que venció a los campeones humanos del juego Go en 2016, para encontrar la ruta más rápida para construir proyectos. El modelo ejecuta simulaciones paso a paso de proyectos, probando secuencias de colocación de hormigón e instalación de tuberías para encontrar la secuencia óptima.

Un ejemplo de flujo de trabajo de aprendizaje profundo
La mayoría de los procesos de aprendizaje profundo siguen este flujo de trabajo.

Hay una serie de características exclusivas de la construcción que históricamente han dejado a la industria menos dependiente de la tecnología que otras. Por un lado, dijo Smith, cada proyecto es único, lo que significa que esencialmente no hay un conjunto de datos de entrenamiento de proyectos anteriores que se puedan usar para trabajos de aprendizaje automático como el que ella está ejecutando. Esa es una de las razones por las que utiliza el aprendizaje por refuerzo, en el que las simulaciones se convierten esencialmente en el conjunto de datos de entrenamiento.

Además, el método de desarrollo ágil, que se ha convertido en el paradigma líder para la creación de aplicaciones de inteligencia artificial en la mayoría de las empresas, no se aplica realmente a la construcción, en la que los proyectos se completan de forma secuencial en lugar de iterativa.

Aún así, Smith dijo que cree que el potencial para llevar casos de uso de aprendizaje profundo a la industria de la construcción es enorme, y que Bechtel apenas está comenzando a explorar esa promesa.

«El objetivo es tomar nuestro conocimiento de la industria y combinarlo con este aprendizaje profundo para hacer avanzar la industria», dijo. «El potencial de optimización es realmente importante».

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