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Ais aplicaciones de inteligencia artificial

julio 27, 2022

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¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación actual de la IA? a. Hacer un diagnóstico preciso del paciente y prescribir un tratamiento independienteb. Robots colaborativos que ayudan a los humanos a levantar contenedores pesadosc. Clasificar muestras de roca para identificar los mejores lugares para perforar en busca de petróleo. Vehículos de autoconducción que utilizan la visión por ordenador para navegar alrededor de los objetos.

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Las IAs de reconocimiento de imágenes son potentes pero inflexibles y no pueden reconocer imágenes a menos que sean entrenadas con datos específicos. En el Aprendizaje en bruto de cero, los investigadores dan a estas IAs de reconocimiento de imágenes una variedad de datos y observan los patrones en sus respuestas. El equipo de investigación espera que esta metodología pueda ayudar a mejorar la solidez de las futuras IA. Crédito: Hiroko Uchida.

Los sistemas actuales de inteligencia artificial utilizados para el reconocimiento de imágenes son increíblemente potentes y tienen un enorme potencial para las aplicaciones comerciales. Sin embargo, las actuales redes neuronales artificiales -los algoritmos de aprendizaje profundo que impulsan el reconocimiento de imágenes- tienen un enorme defecto: se rompen fácilmente con imágenes que se modifican incluso ligeramente.

Esta falta de «robustez» es un obstáculo importante para los investigadores que esperan construir mejores IAs. Sin embargo, se desconoce exactamente por qué se produce este fenómeno y los mecanismos subyacentes.

Con el objetivo de superar algún día estos defectos, investigadores de la Facultad de Ciencias de la Información e Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Kyushu han publicado en PLOS ONE un método denominado «Raw Zero-Shot» que evalúa cómo las redes neuronales manejan elementos desconocidos para ellas. Los resultados podrían ayudar a los investigadores a identificar las características comunes que hacen que las IAs sean «no robustas» y a desarrollar métodos para rectificar sus problemas.

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La 8ª Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y Soft Computing (AIS 2022) proporcionará un excelente foro internacional para compartir conocimientos y resultados en teoría, metodología y aplicaciones de la Inteligencia Artificial, Soft Computing. La Conferencia busca contribuciones significativas en todos los campos principales de la Inteligencia Artificial, Soft Computing en aspectos teóricos y prácticos. El objetivo de la Conferencia es proporcionar una plataforma a los investigadores y profesionales tanto del mundo académico como de la industria para reunirse y compartir el desarrollo de vanguardia en el campo.

Se solicita a los autores que contribuyan a la conferencia mediante la presentación de artículos que ilustren los resultados de la investigación, los proyectos, los trabajos de estudio y las experiencias industriales que describan los avances significativos en las siguientes áreas, pero sin limitarse a ellas.

Se invita a los autores a presentar sus trabajos a través del sistema de presentación de la conferencia antes del 30 de julio de 2022. Los trabajos deben ser originales y no deben haber sido publicados previamente o estar en consideración para su publicación mientras se evalúan para esta conferencia. Las actas de la conferencia serán publicadas por Computer Science Conference Proceedings en la serie Computer Science & Information Technology (CS & IT) (Confirmado).

Normas de inteligencia artificial

En AIS desarrollamos estrategias de inteligencia artificial aplicada para resolver problemas complejos. Hemos llevado a cabo con éxito proyectos como la percepción de vehículos autónomos en la previsión de tráfico consciente del contexto y multiagente, patrocinado por Toyota, las efemérides en la conciencia del dominio espacial, patrocinado por Columbiad Launch Services Inc, ¡y mucho más! Hemos desarrollado nuestra plataforma de pruebas de vehículos autónomos a escala y hemos implementado la navegación en rotondas con aprendizaje por refuerzo.

La Universidad de Waterloo reconoce que gran parte de nuestro trabajo tiene lugar en el territorio tradicional de los pueblos Neutral, Anishinaabeg y Haudenosaunee. Nuestro campus principal está situado en el Haldimand Tract, la tierra concedida a las Seis Naciones que incluye seis millas a cada lado del Grand River. Nuestro trabajo activo hacia la reconciliación se lleva a cabo en todos nuestros campus a través de la investigación, el aprendizaje, la enseñanza y la construcción de la comunidad, y está centralizado en nuestra Oficina de Relaciones Indígenas.

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