Estás leyendo la publicación: Intel Labs presenta un nuevo enfoque para el aprendizaje de objetos basado en redes neuronales
Los investigadores de Intel Labs, en colaboración con el Instituto Italiano de Tecnología y la Universidad Técnica de Munich, han introducido un nuevo enfoque para el aprendizaje de objetos basado en redes neuronales. El nuevo enfoque apunta específicamente a futuras aplicaciones de robótica como asistentes robóticos que interactúan con entornos sin restricciones, que están presentes en situaciones como la logística y la atención médica.
La nueva investigación puede resultar crucial para mejorar el servicio o las capacidades de fabricación de nuestros futuros robots.
El trabajo de investigación titulado “Aprendizaje continuo interactivo para robots: un enfoque neuromórfico” fue galardonado como “Mejor artículo” en la Conferencia Internacional sobre Sistemas Neuromórficos (ICONS) de 2022 organizada por el Laboratorio Nacional de Oak Ridge.
Aprendizaje de objetos y computación neuromórfica
Los métodos de aprendizaje de objetos nuevos e interactivos emplean computación neuromórfica para permitir que los robots descubran nuevos objetos.
El grupo de investigadores utilizó los nuevos modelos para demostrar el aprendizaje interactivo en el chip neuromórfico Loihi y lograron un consumo de energía hasta 175 veces menor al aprender nuevas instancias de objetos. También lograron una velocidad y precisión similares o mejores en comparación con los métodos convencionales que se ejecutan en la CPU.
Imagen: Laboratorios Intel
Los investigadores pudieron lograr esto mediante la implementación de una arquitectura de red neuronal de picos en Loihi, lo que hizo posible localizar el aprendizaje del objeto en una sola capa de sinapsis plásticas. También tuvo en cuenta diferentes puntos de vista de objetos al reclutar nuevas neuronas a pedido. Entonces, el proceso de aprendizaje podría tener lugar de forma autónoma mientras interactúa con el usuario.
Yulia Sandamirskaya es autora principal del artículo y líder de investigación en robótica en el laboratorio de computación neuromórfica de Intel.
“Cuando un humano aprende un nuevo objeto, lo mira, lo gira, pregunta qué es y luego puede reconocerlo nuevamente en todo tipo de entornos y condiciones instantáneamente”, dijo Sandamirskaya. “Nuestro objetivo es aplicar capacidades similares a futuros robots que funcionen en entornos interactivos, permitiéndoles adaptarse a lo imprevisto y trabajar de forma más natural junto a los humanos. Nuestros resultados con Loihi refuerzan el valor de la computación neuromórfica para el futuro de la robótica”.
Imagen: Laboratorios Intel
Investigación de computación neuromórfica de Intel Labs
Intel Labs es líder en el campo de la investigación de la computación neuromórfica y trabaja para “ayudar a lograr el objetivo de la computación neuromórfica de habilitar dispositivos inteligentes y sistemas autónomos de próxima generación”.
La computación neuromórfica se guía por los principios de la computación neuronal biológica y se basa en nuevos enfoques algorítmicos para emular el cerebro humano y cómo interactúa con el mundo.
El enfoque arquitectónico innovador de la computación neuromórfica será responsable de impulsar futuras soluciones de IA autónomas que requieren eficiencia energética y aprendizaje continuo. Ya se está aplicando en varias áreas, como robótica, sensores, atención médica y aplicaciones de inteligencia artificial a gran escala.
