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domingo, 1 de abril de 2007

NuPIC (1er acercamiento)

Realmente he probado NuPIC pocos días atrás. Esta vez tomaré algunas notas y observaciones.

NuPIC significa:
"Numenta Platform for Intelligent Computing",
Plataforma Numenta para Computación Inteligente (o Inteligencia Computacional, inteligencia artificial subsimbólica)

Lo mejor de todo, que es OpenSource :) motivo del dibujo que representa GNU y Linux.


Su principal característica es utilizar una nueva técnica denominada Memoria-Jerárquica-Temporal (HTM: Hierarchical-Temporal-Memory) que explicaré en detalle más adelante. Lo más interesante es el modelo, porque la tecnología hasta el momento está comenzando a desarrollarse.

Vigilaré de cerca la tecnología NuPIC porque la crea el propio autor del modelo, también vigilaré algunos proyectos en talleres universitarios y algunas cosas que he encontrado en foros de robótica, al mismo tiempo que haré mi propia plataforma y herramientas orientadas al pensabot, por supuesto, intentando siempre hacerlo de forma modular y compatible con las tecnologías más estándares.

Así, este blog es para compartir mis impresiones y también es una invitación a quien desee involucrarse o comprometerse para crear a pensabot. Para ello he abierto un grupo de colaboración, siguiendo este enlace: grupo pensabot.


El primer acercamiento con esta tecnología es probar un ejemplo muy básico disponible para que cualquier interesado pueda observar lo que se puede hacer, razón por la cual este ejemplo se ha compilado para el sistema operativo MS-Windows.

La demostración de Numenta utiliza una red cluster localizada en California, a la que se accede solamente desde una interfaz para usuario, quien envía un dibujo por Internet, para luego recibir la interpretación que el sistema ha aprendido. Esta demo se ha elaborado, en esta ocasión, para el reconocimiento y aprendizaje visual de símbolos y formas en baja resolución. Advierto que es algo muy básico: "Pictures Demonstration application". En la siguiente página compartiré lo que he probado.

Existe otras técnicas previas de reconocimiento de patrones visuales en IA, por lo que habrá que realizar una comparación para ver las ventajas y limitaciones. En definitiva, descubrir para qué aplicaciones resultará interesante. Las ventajas se pueden intuir y habrá que medirlas de alguna forma, puesto que el modelo es el más parecido hasta el momento a nuestra forma de pensar.