Mi principal interés en la inteligencia artificial (IA) es la visión por computadora (CV). ¿Por qué? Porque la visión es el sentido más importante entre los 5 sentidos. La visión es muy importante para cualquier sistema, biológico o máquina, que tenga que interactuar con el mundo real. La visión permite la detección / reconocimiento / clasificación de objetos u obstáculos dentro de un entorno complejo.
La información de un sistema de visión se puede utilizar para la planificación en robótica y automóviles autónomos, por ejemplo. La visión también se puede utilizar para estimar el movimiento y la estructura del entorno y, junto con la segmentación semántica, el sistema puede proporcionar una representación muy rica del entorno que permite a las máquinas interactuar con los entornos de manera más efectiva.
Me gusta la nueva dirección de investigación del sistema de visión de extremo a extremo que solo aprende directamente de los datos de entrenamiento dado algún objetivo. Debido a su capacidad de aprender de principio a fin de los datos de entrenamiento, estos sistemas son más precisos y confiables que los sistemas de visión diseñados a mano. Es por eso que también estoy desarrollando un novedoso sistema de visión de extremo a extremo llamado sistema integrado de reconocimiento e inferencia (IRIS).
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Los otros temas que me interesan son:
- Redes de memoria : debido al hecho de que estas son redes neuronales aumentadas con bloques de memoria. Son capaces de “razonar” utilizando los hechos almacenados en la memoria. Estoy particularmente fascinado por las computadoras neuronales diferenciables (DNC) que llevan todo el concepto de redes de memoria aumentada a un nivel completamente nuevo. Estos sistemas tienen un gran potencial para resolver el razonamiento, todo lo que necesitamos es encontrar mejores formas de diseñarlos e implementarlos.
- Atención : al igual que la forma en que el sistema visual humano utiliza movimientos de saccade ojo para analizar una escena pieza por pieza mientras se forma una representación mental completa. La atención ayuda a optimizar el uso de los recursos y hace posible integrar características de alto nivel de manera más eficiente y robusta.
- Modelos de aprendizaje gradual : los sistemas actuales de aprendizaje profundo (DL) se optimizan en la fase de capacitación fuera de línea y una vez que aprenden se vuelven algo rígidos. Un modelo de aprendizaje gradual aprende y mejora continuamente a medida que se proporciona más información con el tiempo.
Entonces, los anteriores son subproblemas interesantes para trabajar en IA.
Espero que esto ayude.
