LA "IA" FÍSICA… LA IA QUE IMPULSA A LOS CAMIONES AUTÓNOMOS… QUE ES…?

los camiones autónomos se mueven mediante la "IA" Física,,, de que se trata...

Inteligencia artificial digital frente a inteligencia artificial física: ¿Cuál es la diferencia y por qué es importante?

Kiley Thompson ha realizado una interesante nota que describe claramente las diferencia entre la IA Digital, que es la que usamos a diario nosotros frente a la IA Física, que es la que impulsa a los vehículos autónomos.

Según Thompson, existe una distinción crucial que aún no se comprende del todo: la IA digital frente a la IA física. La inteligencia digital es aquella que usamos a diario, donde se responden a preguntas, se modifican fotos, se analizan patrones y se ayuda a tomar decisiones.

la "IA" Fisica y el aprendizaje profundo son la calve para el éxito de los autónomos

La IA digital, que es la que usamos en nuestros celulares por ejemplo,  se benefició de un enorme conjunto de datos ya disponible: el lenguaje humano y las imágenes. Durante décadas, hemos estado escribiendo, almacenando y digitalizando información: correos electrónicos, documentos, libros, fotos, sitios web. Se ha entrenado con internet: el mayor repositorio de lenguaje e imágenes de la historia de la humanidad. Esto le permitió a la IA entrenarse rápidamente y responder a nuestras inquietudes. Fue entrenada "en la nube" de centros de datos  en constante expansión, lo que permitió una rápida iteración.  Pero la IA Física es muy diferente y trabajan con lo que se conoce como “aprendizaje profundo”.

el ojo LIDAR la visión de un camión autónomo

            La IA física, es la que opera en el mundo real, es la que operan en los vehículos autónomos, y se entrena no solo con todos los datos de la IA Digital, que está en las redes, sino que también aprende de la realidad.

Cuando la IA Física trabaja en la operación de un vehículo autónomo, analiza:

• ¿Qué objeto estoy viendo?

• ¿Cómo me muevo de forma segura?

• ¿Con qué fuerza debo sujetar este objeto?

• ¿Qué acción debo realizar a continuación?

 Esto introduce una complejidad enorme. La IA física debe operar en un entorno real y no estructurado, interactuando con personas y objetos que no siempre siguen las reglas. El mundo real no se reduce a datos; es dinámico, impredecible y se rige únicamente por las leyes de la física. Y esto es lo más difícil de procesar, ya que debe estar siendo en tiempo real.

La IA física debe tener en cuenta el espacio tridimensional de dimensiones, con sensores, actuadores y una comprensión de las interacciones y sus resultados. Y este tipo de IA es la que más le cuesta escalar, y capacitarse...

La IA física también datos especiales para su uso en situaciones reales. El mundo es extremadamente complejo, y los sensores que lo "ven" también pueden serlo. Pero, esta vez, no podemos simplemente buscar en internet para "encontrarlo". Los sensores que utilizamos, los entornos en los que se mueven los robots y las situaciones especiales para las que debemos prepararnos simplemente no se han registrado. Aquí es donde el “ojo LIDAR” por donde ven los vehículos autónomos, juega un papel preponderante. Y también el entrenamiento de este IA se hace mediante el “aprendizaje profundo”.

A diferencia de la IA digital, la IA física carece de un conjunto de datos históricos tan extenso como el de internet. No existe un conjunto de datos predefinido sobre cómo se mueven los humanos en diferentes entornos, cómo se comportan los objetos bajo la acción de una fuerza o cómo se completan físicamente las tareas. Todos los datos físicos deben crearse, no solo recopilarse. Esto significa que cada camión por ejemplo que circula por una carretera, irá aprendiendo cada vez que pasa por el mismo lugar y así comenzara a aprender a sortear inconvenientes que se presenten.

Las mismas herramientas generativas que se utilizan en la IA digital pueden aplicarse en un mundo simulado, empleando la física real y fundamentada. El hardware físico de la IA (robots y sensores) puede construirse junto con la IA.

Por esta razón los desarrolladores de camiones autónomos, se están asociando con empresas desarrolladoras de IA, para poder entrenar más rápido a esta IA Física para que sus vehículos aprendan más fácil a resolver problemas.

 Por ejemplo, Torc, está entrenando su sistema de conducción autónoma, está siendo entrenado para funcionar en el mundo real utilizando simultáneamente datos reales (imágenes grabadas por cámaras y lidar de la conducción en carretera) e imágenes simuladas complejas creadas a partir de esas mismas grabaciones en carretera.

          La IA física, está siendo mejorada para que se pueda desarrollar como la IA digital, donde  aprender, adaptarse y mejorar, se podrá hacer en un mundo físico, aprendiendo a cada rato.