Amazon anuncia DeepRacer una IA con el objetivo de enseñar

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Hace dos años los investigadores de Alphabet lograron hacer historia en el mundo de la computación cuando su software basado en la Inteligencia Artificial (IA) AlphaGo fue capaz de derrotar a un campeón mundial en el complejo juego de mesa conocido como Go. Ahora la noticia es otra, Amazon espera democratizar la técnica de inteligencia artificial detrás de ese hito.

Amazon ha anunciado un vehículo de escala 1/18 que recibe el nombre de DeepRacer, y se puede ordenar por $ 249; no obstante cabe mencionar que después probablemente costará $ 399.

Este está diseñado para que a los programadores les resulte más fácil comenzar con el aprendizaje por refuerzo, la técnica que impulsó la victoria de AlphaGo y está inspirada en la forma en que los animales aprenden de los comentarios sobre su comportamiento. Aunque el enfoque ha producido acrobacias de investigación notables, como los bots que pueden jugar a Go, el ajedrez y los complicados juegos electrónicos para varios jugadores, no se utiliza tanto como las técnicas de aprendizaje de patrones combinados utilizadas en el reconocimiento de voz y el análisis de imágenes.

DeepRacer fue creado por la división de computación en nube de Amazon, Amazon Web Services, que, cabe destacar, produce la mayoría de las ganancias de la compañía. El automóvil viene con una cámara HD, un procesador Intel de doble núcleo y otro hardware que necesita para pilotear, pero una pizarra en blanco donde deberían estar sus habilidades de conducción. Los programadores deben ayudarlo a aprenderlos, utilizando las nuevas herramientas de Amazon para apoyar los proyectos de aprendizaje de refuerzo.

“Esta es una tecnología que ha estado casi completamente fuera del alcance de todas, excepto de las organizaciones mejor financiadas y motivadas”, dice Matt Wood, el ejecutivo que dirige los programas de IA en AWS. “Hemos abstraído mucha de la complejidad”.

Wood espera que DeepRacer ayude a los programadores a tener una idea del aprendizaje de refuerzo y los aliente a aplicarlo a los problemas más importantes, generando nuevos negocios para la división de la nube de Amazon. El aprendizaje por refuerzo puede capacitar al software para que reaccione adecuadamente a las condiciones cambiantes.

Wood añade que es una buena opción para los escenarios industriales, como la optimización de las operaciones de los aerogeneradores bajo las cambiantes demandas climáticas o de energía, o la priorización de la programación de buques y contenedores en los puertos. De hecho, con la ayuda de AWS, General Electric ha utilizado el aprendizaje por refuerzo para mejorar los modelos de procesamiento de imágenes en máquinas de MRI.

Amazon anunció DeepRacer en su conferencia anual de re: Invent cloud realizado en Las Vegas el jueves. La compañía planea una serie de más de una docena de carreras para los propietarios de DeepRacer en todo el mundo, donde pueden ganar créditos de AWS y tal vez un viaje gratuito al final de la serie en re: Invent el próximo año.

Un dato curioso es que el proyecto se inspiró en parte en una escena de autos RC autónomos de base, en la que las personas usan software de código abierto IA con el objetivo de construir y competir con sus propios autos autónomos en miniatura.

Es importante explicar que los algoritmos de aprendizaje de refuerzo adquieren habilidades a través de repetidas pruebas y errores. Se guían por los comentarios de una “función de recompensa” que proporciona un tipo de motivación simulada; por ejemplo, al indicar al software que debe intentar maximizar su puntaje o levantar objetos sin dejarlos caer. A lo largo de muchos intentos de ganar un combate de sumo virtual o usar una pinza de robot, el software puede mejorar gradualmente para lograr el objetivo que se estableció.

No obstante, puede tomar millones de fallas para que un sistema de aprendizaje por refuerzo se vuelva competente, por lo que la mayoría de los proyectos que usan la tecnología dependen de las simulaciones para acelerar el proceso laborioso. La versión mejorada de AlphaGo que Alphabet creó el año pasado, llamada AlphaZero, jugó 21 millones de juegos de Go contra sí mismo para dominar el juego más allá del nivel de cualquier humano. Los programadores que quieren jugar con Amazon DeepRacer deben primero entrenar su código en un mundo virtual creado por Amazon para el proyecto, en el que un doble digital del automóvil puede conducir, y bloquearse, una y otra vez.

Chips de computación


Por otro lado, en la misma conferencia realizada en las Vegas se anunciaron chips de computadora para proyecto de inteligencia artificial. Prometieron que estos serían capaces de proporcionar a los investigadores de IA “altos rendimientos a bajo costo”.

Entre los proveedores de servicios de nube pública, Amazon está siguiendo a Google en el mercado de chips. De hecho, Google anunció su primera Unidad de Procesamiento de Tensor, o TPU, en 2016. Por otro lado, Alibaba, un proveedor de nube pública que es popular en China, también ha anunciado un chip AI.

AWS es, con diferencia, el líder en infraestructura de nube pública, en el que las empresas pueden confiar para ejecutar software y almacenar datos de forma remota. Por lo que es relevante destacar que Microsoft, Google, IBM están compitiendo con AWS por negocios a medida que las compañías trasladan sus cargas de trabajo de los centros de datos tradicionales a la nube.

Los chips Inferentia estarán disponibles a fines de 2019. Al igual que con otros servicios de AWS, los clientes podrán pagar en función de cuánto utilicen.

Desde 2016, Google ha introducido nuevos chips TPU que compiten con Nvidia para entrenar modelos de IA. No obstante, Inferentia se enfoca solo en la inferencia por ahora.

Amazon expresó que algunas cargas de trabajo de inferencia requieren una unidad completa de procesamiento de gráficos, lo cual es costoso. “Resolver este desafío a bajo costo requiere un chip de inferencia dedicado”, dijo la compañía.

A principios de esta semana, AWS anunció chips basados ​​en ARM que representan una alternativa a los procesadores informáticos tradicionales de fabricantes de chips como Intel. Se centran más en cargas de trabajo informáticas de bajo coste y eficiencia energética. El nuevo silicio Inferentia está especializado para la IA.

Además, AWS enfatizó que los clientes podrán usar Inferentia con el software TensorFlow AI (creado por Google), así como otros marcos de trabajo de IA como PyTorch y el formato ONNX para la conversión de modelos.

Amazon no es la única empresa de computación en la nube que trata de atraer a los codificadores con curiosidad por el aprendizaje por refuerzo. De hecho, Microsoft ha lanzado un entorno de simulación de código abierto para drones y automóviles llamado AirSim, que también se utiliza para experimentos de aprendizaje de refuerzo. Su división de nube, superada solo por Amazon en ingresos, está promoviendo la tecnología a los clientes. Shell trabajó con los ingenieros de Microsoft para aplicar la tecnología a la perforación de pozos petroleros horizontales difíciles.

Kevin Scott, director de tecnología de Microsoft, dice que la técnica se está volviendo lo suficientemente accesible como para ver un uso generalizado. “Ya no se trata solo de jugar”, dice.