Cómo funciona la IA

El término inteligencia artificial es amplio, y su relevancia sigue aumentando a medida que se incorpora en una extensa gama de aplicaciones, desde conducción autónoma hasta robótica y procesamiento del lenguaje natural. La forma en que estas aplicaciones implementan la inteligencia artificial puede variar, pero la tecnología subyacente, los modelos de Machine Learning y Deep Learning utilizados para crear un sistema que puede tomar decisiones, permanece constante.

Comparación entre Machine Learning y Deep Learning

Puede seleccionar diversas técnicas y modelos en función de la aplicación, el tamaño de los datos que se van a procesar y el tipo de problema que desea resolver. Machine Learning y Deep Learning tienen sus propias ventajas:

Antes de optar por Machine Learning o Deep Learning, es importante probar diversos algoritmos para decidir cuál funciona mejor con su aplicación y requisitos.

Conceptos esenciales de IA

Adoptar un flujo de trabajo sólido de inteligencia artificial implica comprender los datos, crear un modelo, diseñar y probar el sistema final en el que se ejecutará el modelo. En las siguientes secciones se detallan conceptos importantes que debe tener en cuenta para incorporar IA en un proyecto.

IA basada en datos

La mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial giran en torno a los datos. Tomar datos no procesados y convertirlos en datos útiles para obtener un modelo preciso y eficaz implica mucho tiempo y esfuerzo. Preparar datos requiere conocimiento especializado, para determinar las características fundamentales de datos, cuáles no son importantes y qué eventos excepcionales se deben tener en cuenta.

Preparar y etiquetar datos suele ser tedioso, y toma mucho tiempo. Es posible que el proceso requiera aumentar conjuntos de datos con datos sintéticos y más muestras; automatizar el etiquetado ayuda a obtener datos limpios y etiquetados de manera más rápida.

Modelado con IA

Existen dos factores clave para desarrollar un modelo de IA exitoso:

• Seleccionar un conjunto de algoritmos: ¿Machine Learning o Deep Learning? Comenzar con un conjunto completo de algoritmos y modelos predefinidos implica una gran ventaja, ya que puede aprovechar el trabajo ya realizado por la comunidad de usuarios de inteligencia artificial, en lugar de comenzar desde cero.
• Realizar iteraciones con el modelo: Permite identificar el conjunto óptimo de parámetros que conducirán a un modelo más sólido y preciso. Desarrollar el modelo correcto lleva tiempo. Agregar más hardware, por ejemplo, para realizar la ejecución en una o varias GPU, puede reducir sustancialmente el tiempo necesario para entrenar modelos con todas las combinaciones de parámetros, datos de entrada y capas.

Simulación en diseño de IA

Los sistemas grandes y complejos suelen incluir modelos de IA. Por ejemplo, en los sistemas de conducción autónoma, la inteligencia artificial para percepción debe integrarse con algoritmos para localización y planificación de rutas, y con sistemas de control para frenado, aceleración y otros componentes. Estos elementos colaboran para crear un sistema completo. Este tipo de sistemas complejos basados en IA requieren integración y simulación.

IA en acción: Detección de sobreviraje en automóviles BMW con Machine Learning

La simulación combina todas las partes. Verifica que todos los elementos funcionan juntos correctamente. La simulación garantiza que los resultados y reacciones son los esperados en cada situación. También permite comprobar que un modelo funciona correctamente antes de desplegarlo en hardware.