Galde

✨ Cerramos el año recordando el MWC 2024 en Barcelona ✨

En Galde, estamos siempre en la búsqueda de innovaciones que impulsen el futuro, y este evento nos dejó claro que la IA Generativa iba a marcar el camino en todo 2024, no solo para los gigantes como Microsoft, IBM, Telefónica o T-Mobile, sino también para las startups y PYMEs que están transformando sus sectores con creatividad. 🌍🤖

Además de descubrir lo último en tecnología de los principales players globales, tuvimos la oportunidad de explorar propuestas inspiradoras en el 4YFN, donde startups de todo el mundo mostraron cómo la IA puede revolucionar industrias. 💡🚀

Gracias a todas las conversaciones y aprendizajes que nos llevamos, hemos podido incorporar y transformar estas ideas en nuevas oportunidades para nuestros clientes y socios a lo largo de este año. ¡Seguimos avanzando! 🚀💼

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📅 29 de febrero 2024
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⏰ (18:00 h) de Madrid, Barcelona
⏰ (11:00 h) de CDMX
⏰ (12:00 h) de Bogotá, Lima, Quito
⏰ (14:00 h) de Buenos Aires, Santiago, Montevideo
¡Sé parte de la revolución digital!

🗣 Conoce algunos de nuestros ponentes: Esther S., Daniel Moreno, Jesús Plaza, Adrián Ligüerre...

🤝 Media Partners: TechBarcelona La Terminal Galde

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📝 Avances de la IA: Imágenes fotorrealistas: Unreal Engine📝

El fotorrealismo no es más que una imagen generada por una computadora que trata de imitar las imágenes generadas por cámaras fotográficas a través de algoritmos matemáticos que simulan los efectos de la luz, las sombras, etc.

Unreal Engine es un motor de juegos de gráficos por computadora en 3D desarrollado por Epic Games, que inicialmente se creó como herramienta para juegos, pero que se ha ido expandiendo a sectores como la arquitectura, ingeniería, medicina y también al fotorrealismo.

Para crear imágenes se utiliza una técnica denominada fotogrametría. A través de ella se determinan las propiedades geométricas de los objetos y las situaciones espaciales a partir de imágenes fotográficas, es algo así como medir sobre fotos. Teniendo más de una imagen de un mismo elemento se crea información tridimensional de ese mismo elemento. No hay que olvidar que la imagen creada no es real por mucho que lo parezca.

¿Y esto qué tiene que ver con la IA? Pues que Unreal Engine contiene motores para generar sistemas inteligentes en los juegos. Pero en los últimos años ha ganado eco mediático la aplicación de DLSS (Deep Learning Super Sampling), tecnología desarrollada por Nvidia, que, utilizando IAs y ray tracing para optimizar la generación de gráficos, este motor es capaz de generar imágenes fotorrealistas con mayor facilidad, obteniendo unos frames por segundo nunca vistos para juegos con tanta definición.

https://www.youtube.com/watch?v=CWpHPGnUo9c

Como se puede ver en la propia web de Unreal Engine, esta tecnología está en constante desarrollo:

https://www.unrealengine.com/marketplace/en-US/product/nvidia-dlss?sessionInvalidated=true



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📝 Avances de la IA: Fake News (GPT)📝

¿Qué es real y qué es mentira? Esa es la pregunta que nos tenemos que hacer ahora cada vez que navegamos por internet. Siempre han existido las noticias engañosas, pero a partir de la emergencia de Internet y de nuevas tecnologías de comunicación, las Fake News han proliferado por todo el mundo.

Si ya en la actualidad resulta difícil diferenciar las noticias verdaderas de las falsas, detener las campañas de desinformación cada día es más complicado. Y esto se debe, en parte, a las herramientas de IA que cada vez son más poderosas. Ahora por ejemplo tenemos al generador de lenguaje GPT-3 y toda la polémica de “aparente veracidad” que se ha hecho patente con ChatGPT.

¿Pero qué tiene que ver el modelo GPT-3 en todo esto? Esta herramienta utiliza el aprendizaje profundo para producir textos que simulan la redacción humana. A pesar de que obviamente no fue creada con malas intenciones, esta aplicación puede generar contenido con potencial de desinformar sin que el ser humano lo detecte fácilmente, puesto que atiende a un razonamiento aparentemente coherente.

Sin embargo, ante esta realidad, los propios promotores de ChatGPT han creado esta herramienta para detectar sus propios textos: https://openai.com/blog/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text ¿Será un detector suficiente para frenar el impacto que este efecto pudiera tener?



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📝Avances de la IA: Traducción simultánea 📝

Nuestro día a día está lleno de traducciones. Y mientras las personas no consigamos hablar todas las lenguas del mundo, las traducciones seguirán siendo necesarias.

Existen múltiples programas que realizan traducciones automáticas, siendo Google Translate la más conocida. Estas traducciones son posibles gracias a la inteligencia artificial y al aprendizaje profundo.

Y… ¿Cómo funciona el aprendizaje profundo en las traducciones? La IA dispone de una serie de etiquetas generadas para clasificar toda la información que obtiene. El proceso se divide en dos partes: la extracción de los datos y los patrones de clasificación. Esta tecnología se dedica a buscar en su base de datos coincidencias entre el idioma a traducir y otro similar para ofrecer una traducción de mayor calidad. Gracias al aprendizaje profundo, además de acciones de ajuste posteriores que consideran conceptos lingüísticos como correferencias, expresiones, …, tenemos una traducción en conjunto y con sentido.

Pero a pesar de todo, todavía no disponemos de herramientas de traducción perfectas. La traducción correcta va más allá de una cuestión sintáctica o semántica y el aprendizaje profundo sigue siendo incapaz de interpretar situaciones que no se encuentren en su base de datos, como la ironía o el uso de metáforas. ¿Acabaremos viendo las traducciones simultáneas perfectas? Parece cuestión de tiempo, vista la gran evolución que han mostrado grandes modelos de lenguaje (LLMs) como GPT3.5 y que han llevado a mercado con ChatGPT.



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📝Avances de la IA: Juegos 📝

Aunque los tenga, la inteligencia artificial no parece tener límites tal y como nos demuestran todas las noticias que salen casi cada día. Una de las maneras de evaluar que un método de entrenamiento de IA es correcto es simulando un entorno de pruebas para ello. Y el concepto del “juego” es una herramienta perfecta para ello.

Desde que Kasparov fue derrotado por Deep Blue por un enfoque basado en la fuerza bruta, ha habido muchísimos avances en cómo enfocar la resolución de los juegos con IA. En este caso, DeepMind, una compañía de inteligencia artificial propiedad de Alphabet, nos enseña cómo puede aprender a jugar a juegos y ser casi invencible.

AlphaGo, la IA especializada en el juego más complicado del mundo que es el GO, en 2016 fue capaz de derrotar al mejor jugador de GO del mundo. Es más, este mismo jugador acabó retirándose tras afirmar que AlphaGo no podía ser derrotada. Hay un documental que se hizo conocido que entra más a detalle al respecto de esta IA.

Por otro lado, la IA llamada Agent57 también desarrollada por DeepMind ha aprendido a jugar y a vencer al humano promedio en los 57 videojuegos de Atari. Agent57 mediante modelos de aprendizaje profundo ha conseguido lograr niveles de juego en los que las IAs anteriores han tenido dificultades.

Pero esto no es todo. Otra vez la IA de Google, en este caso DeepMind MuZero es capaz de ganar a varios juegos incluso sin conocer las reglas. Más allá de la anécdota, esto significa que la IA ya puede ser capaz de anticipar el futuro, una base de la inteligencia humana. MuZero emplea una nueva técnica de aprendizaje llamada búsqueda mirando al futuro.

A pesar de que se haya tomado a esta empresa como ejemplo, otros grandes del sector como Nvidia u OpenAI han ido generando entornos simulados donde mejorar el rendimiento de agentes y de generación fotorrealista de espacios. Aunque de eso ya hablaremos otro día.



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