DeepMind es una empresa británica, fundada en 2010, dedicada a la investigación de la Inteligencia Artificial. 2010 era una época en la que la IA sonaba a “algo del futuro”. Pero en el caso de esta empresa, decidieron ponerse en marcha (casi) antes que nadie, para llevar a cabo investigaciones de lo más sorprendentes.

Si ya hemos visto cómo funciona OpenAI y los proyectos que tienen en marcha, DeepMind parte de la misma plataforma, pero con enfoques distintos. Con muchos frentes abiertos, buenas alianzas institucionales y proyectos muy relevantes, tanto para la IA, como para la sociedad en general.

Qué hace DeepMind y a quién pertenece

En 2014, fue comprada por Alphabet (en aquel entonces, Google). Así que, sí. DeepMind es una empresa hermana del buscador más famoso del mundo. Y eso explica (en gran parte) las mejoras que ha experimentado toda la infraestructura de Google. 

En cuanto a la infraestructura de Google, hablaremos más adelante. Por el momento, nos vamos a centrar en el enfoque de DeepMind y algunos de los estudios más relevantes que han llevado a cabo. Con sus consiguientes resultados.

DeepMind, al ser una de las empresas pioneras de Inteligencia Artificial, está estrechamente comprometida con las regulaciones y con los códigos éticos de la Inteligencia Artificial. De hecho, cada vez más, se precisan códigos éticos más definidos a la hora de trabajar con IA. 

Así pues, velar por un uso correcto de las capacidades que la IA ofrece. Por ejemplo, una de las medidas más destacadas de DeepMind es una firma pública, en la que se oponen a dotar de Inteligencia Artificial a armas autómatas letales.

Aunque suene a distopía, el terreno militar es uno de los terrenos más complicados a la hora de aplicar IA. Y desde DeepMind han dejado claro desde un primer momento, que la tecnología que se consiga desarrollar no tiene que usarse para quitar vidas.

Este ejemplo, es tan solo uno de los muchos aspectos éticos que DeepMind ha definido. Así como también, hacen énfasis en la seguridad que los sistemas que integren IA van a requerir. Seguridad en todas las partes, tanto en hardware, como en software.

Cuáles son los proyectos de DeepMind

Si hasta aquí hemos visto el enfoque de la compañía, ahora toca hacer un repaso a los proyectos de DeepMind. Investigaciones, cuyos resultados van más allá de la propia integración de IA en ámbitos tan distintos, como por ejemplo nuestro código genético o los servidores en red.

Dos ámbitos que entre sí, y por si mismos, no tienen nada que ver. Excepto que ambos son compatibles con la aplicación de Inteligencia Artificial.

AlphaFold es un sistema de IA, con el que estudiar, analizar y predecir las formas que van a tener las proteínas. Tal y como afirman en su web oficial: “AlphaFold puede predecir modelos 3D de las estructuras de las proteínas, y tiene el potencial de acelerar la investigación en todos los campos de la biología”.

Para entrenar al sistema, le “han enseñado” alrededor de 100.000 formas y estructuras conocidas de proteínas. El proyecto está en marcha desde 2016, y actualmente es capaz de predecir la forma de una proteína, llegando a una escala atómica, en cuestión de minutos.

Aunque AlphaFold es uno de sus mayores logros, los proyectos de DeepMind centran su investigación en los siguientes terrenos:

  • Aprendizaje profundo automatizado (Deep Learning)
  • Centros de control y robótica
  • Aprendizaje automático reforzado
  • Seguridad
  • Neurociencia

Puedes consultar sus investigaciones a través de este enlace.

Google Assistant nos entiende mucho mejor

El ecosistema de Google ha ido mejorando en varios aspectos, desde la compra de DeepMind en 2014. Google es una compañía que apuesta por la IA. Y la mejor prueba es Google Assistant. El asistente de voz ha dado pasos de gigante en los últimos años.

Y uno de los motivos, se llama WaveNet. O cómo DeepMind ha conseguido que Google Assistant nos entienda mucho mejor. Capte mejor las diferencias en el tono de voz, acento o pronunciación. Y que Google Assistant nos entienda mejor, significa que nos proporciones más y mejores respuestas.

El sistema de WaveNet ha sido entrenado con miles y miles de fragmentos de audio. Con el fin de que el sistema de IA pueda entender la estructura del habla. Y a partir de ahí, extraer y separar todos los elementos que hacen a una voz característica.

En resumidas cuentas, esto se traduce en una mayor eficiencia en el tratamiento y almacenamiento de los datos en servidores. Una mejor experiencia de usuario. Respuestas mucho más acertadas e inteligentes, y por consiguiente, eliminar fricciones en la interacción “humano-algoritmo”.

Un círculo virtuoso, que empieza por mejorar la comunicación oral entre el ser humano y los algoritmos, pero que acaba teniendo muchísimas más repercusiones de las que podríamos llegar a pensar, al menos en un primer momento.

Inteligencia Artificial para reducir emisiones de CO2

Las granjas de servidores consumen mucha energía. Y mucha energía repercute en más emisiones de CO2. No obstante, DeepMind trabaja con Inteligencia Artificial para que sus servidores consuman menos energía, y de una forma mucho más eficiente. 

El objetivo de DeepMind es reducir el control humano, ejercido a la hora de ajustar los parámetros de enfriamiento de los servidores, con el fin de que esos parámetros se ajusten de forma automática, mediante IA. Y centrar las acciones humanas en la supervisión de los algoritmos.

Detalle de servidores informáticos. Fuente: Pixabay

Este sistema funciona con un método de círculo virtuoso: 

  • Cada cinco minutos, el sistema de IA “hace una foto” al estado de los servidores, tomando como referencia todos los datos que los diferentes sensores físicos recopilan.
  • Los datos se envían a la red neuronal de IA, que predice la eficiencia energética y la temperatura de todo el conjunto. Además, hay una serie de acciones predefinidas que el algoritmo debe escoger y aplicar, en base a los datos obtenidos.
  • La IA escoge, dentro de las acciones propuestas, aquellas que minimizan el consumo energético posterior.
  • Las acciones que la IA ha escogido, se envían de vuelta al centro de datos, donde el sistema las vuelve a verificar (sobre todo, por razones de seguridad), antes de su implementación.
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Mateu-Arrom

Periodista. Tecnología e Inteligencia Artificial.

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