El dispositivo fue creado por el jefe del grupo de optimización y aprendizaje automático de Microsoft, Ofer Dekel. Descubrió que las ardillas robaban bulbos de flores junto con semillas en el comedero para pájaros del jardín de su patio trasero. Naturalmente, no podía literalmente vigilar en las sombras y perseguir a los roedores de cola peluda con sus propias manos, así que se le ocurrió un plan.
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Utilizando su equipo ubicado en el laboratorio de investigación de Redmond, Washington (también tiene uno en la India), entrenaron un modelo de visión por computadora para detectar ardillas. Luego, la inteligencia artificial se implementó en una placa Raspberry Pi 3 dentro de un dispositivo especial que montó en su patio trasero. Así, cuando una ardilla levanta la cabeza, el dispositivo activará el sistema de aspersores, frustrando los hábitos de robo del roedor.
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Este “proyecto” de patio trasero es solo una parte del panorama general de Microsoft de un mundo en el que la inteligencia artificial es lo primero. "Estamos pasando del mundo actual en el que los dispositivos móviles y la nube son lo primero, a un mundo nuevo que estará compuesto por una nube inteligente y un borde inteligente". El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, dijo durante la reciente conferencia de desarrolladores Build.
El gran logro en el proyecto de caza de ardillas, según Microsoft, fue meter una red neuronal profunda en un chip extremadamente pequeño. Dekel y su equipo utilizaron "una variedad de técnicas" para comprimir la red neuronal, que es esencialmente "una clase de predictores" inspirados en nuestro cerebro.
Una técnica se llama cuantificación de peso, capaz de agrupar más parámetros en un espacio físico más pequeño. Esta compresión también permite que la inteligencia artificial funcione más rápido. Además, el grupo de Dekel está examinando una técnica llamada poda, que elimina las redundancias en las redes neuronales. Esto tiene un doble beneficio: la capacidad de ejecutar una red neuronal en procesadores extremadamente pequeñosy tiempos de evaluación más rápidos.
Sin embargo, el equipo quiere ejecutar inteligencia artificial en el procesador basado en ARM más pequeño hasta la fecha: la corteza M0. Según ARM, este procesador tiene un “área de planta” de 0,007 mm cuadrados. Esto es muy, muy pequeño y requerirá que el equipo fabrique sus modelos de aprendizaje automático hasta 10.000 veces más pequeños que lo que están comprimiendo para Raspberry Pi 3.
“Simplemente no hay manera de tomar una red neuronal profunda, mantenerla tan precisa como lo es hoy y consumir 10.000 recursos menos. No puedes hacerlo”, dijo Dekel. “Para ello tenemos un enfoque a más largo plazo, que consiste en empezar de cero. Comenzar con las matemáticas en la pizarra e inventar un nuevo conjunto de tecnologías y herramientas de aprendizaje automático diseñadas para estas plataformas con recursos limitados”.
Para ver en qué está trabajando actualmente el equipo, se pueden descargar vistas previas tempranas desde Depósito GitHub de Microsoft aquí. También proporciona vistas previas de las técnicas de compresión y algoritmos de entrenamiento.
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