Que la inteligencia artificial se ha convertido en un tema estrella anunciando a bombo y platillo lo que está por venir, y en parte lo que es ya una realidad, no es ningún descubrimiento. Sin embargo pocos entienden realmente de manera amplia y con conocimiento de causa a qué nos referimos cuando hablamos de inteligencia artificial y muchos menos los que no se pierden al introducirse en el mundo de las redes neuronales.
En palabras llanas vendrían a ser un modelo computacional que se basa en el sistema neuronal biológico e imita la forma en la que las neuronas funcionan unas con otras y conectan el sistema cerebral de tal forma que estas redes simples creadas mediante programación se van conectando unas a otras y dan paso a sistemas capaces de aprender por sí mismos. Más o menos.
Un año más estuve presente en las jornadas de Seguridad Informática TomatinaCON celebradas en Buñol y grabé para Palabra de hacker todo cuanto pude, así que a continuación está disponible tanto el vídeo como el podcast una más que interesante charla de Rubén Martínez sobre redes neuronales, Deep Learning y robótica y que se suma así a las charlas disponibles en la lista de reproducción con los vídeos de la edición anterior y los que iré subiendo próximamente.
Rubén Martínez (@EldarSilver) es ingeniero Informático por UPM, Máster en Data Science y Big Data. Ha desarrollado gran parte de su carrera realizando auditorías de seguridad informática y forénsica. Ha desarrollado los entrenamientos de ‘Cloudera Developer Training for Apache Hadoop’ y ‘Cloudera Developer Training for Apache Spark’. Actualmente ha orientado su perfil al mundo del Deep Learning y la Robótica y trabaja en Datahack desarrollando proyectos relacionados con esos campos e imparte formación de Haddop, Spark y Deep Learning. Forma parte de MundoHacker team.
Redes neuronales convolucionales para dar visión a los robots
Dentro de las redes neuronales hay diferentes tipos y una de ellas son las redes neuronales convolucionales (CNN) que imitan a las neuronas de la corteza visual primaria de un cerebro biológico. Vamos que estas redes son las que a la larga «dotan de visión» a los robots pues permiten que vean objetos, los interpreten según la información recibida durante su entrenamiento (configuración de la red neuronal) y actúen en consecuencia.
Pues esta introducción a las redes neuronales convolucionales es lo que de una manera mucho más precisa y exacta explicó Rubén a su paso por TomatinaCON para entrar de entrar de lleno en contar cómo usar el Deep Learning en robótica.
Y todo no se quedó en palabras, pues también tuvo una demo a lo R2-D2 ya que vino acompañado del robot con el que está cacharreando y que puso ‘a pasear’ durante su charla para ver que toda la teoría un tanto complicada de explicar/asimilar se puede llevar a la práctica.
Su propuesta es ponerse manos a la obra con Tensorflow que es el lenguaje de Deep Learning de Google, Keras que son unas librerías que facilitarán el trabajo una vez que hayas aprendido a dominar el lenguaje anterior ya que como siempre mejor no saltarse ningún paso previo en la carrera del aprendizaje para tener una buena base paso y por último ROS (Robot Operating System) para controlar los componentes robóticos.
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Vídeo
Podcast
Periodista y formadora especializada en ciberseguridad de tú a tú y competencias digitales. Fundadora del canal divulgativo HangoutNEO y del canal especializado en ciberseguridad Palabra de hacker. Autora del libro «Ciberseguridad de tú a tú. Lo que tienes que conocer para sentirte más seguro» de la editorial 0xWord. Si quieres adquirir un ejemplar del libro y que te lo envíe firmado, escríbeme.
Me defino curiosa por naturaleza, apasionada de la comunicación, abanderada de la educación y amante del social media. Soy la profesional que te puede ayudar a mejorar tu seguridad digital, tu identidad digital y tus competencias digitales así que ¡lánzame un reto!
Atrayente a la vez que, y bajo un punto de vista personal, alarmante, pues aunque dicha tecnología esta ahí para nuestro beneficio y desarrollo, la pregunta sería si como personas seremos capaces a poder convivir a medirnos con una tecnología que a la vez que la dotamos de un conocimiento simétrico, este es capaz de evolucionar en teoría por si mismo.
Fascinante.
Lo cierto es que estamos en un momento decisivo en la base de esa tecnología para hacerlo bien aunque plantea muchas incertidumbres, pero como se haga a la ligera como señalas su capacidad de evolución podría revertirse en contra nuestra más pronto que tarde. Toca hacerlo lo mejor posible y no es sencillo.
Desde luego ahora es el momento preciso para hacer muy bien las cosas con toda esa tecnología y con todo lo relativo a la IA para prevenir en lo posible ‘posibles conflictos futuros’ que se nos ocurren pueden llegar por esa capacidad de evolucionar por sí mismo ¿y adelantarnos? Como bien dices es fascinante y nos toca permanecer muy atentos.