El nuevo lenguaje del MIT para grandes datos "dispersos", el debut de la conducción autónoma de Uber y más: esta semana en inteligencia artificial 09/16/16

1-10 startups en etapas posteriores se unen al Acelerador de ciencia de datos y aprendizaje automático de Seattle

Microsoft ha lanzado su cuarto Machine Learning Accelerator con 10 startups en etapa tardía en Seattle. Las nuevas empresas elegidas, que abarcan dominios desde la fabricación hasta las redes sociales, han recibido un promedio de $ 5.3 millones en fondos con ingresos recurrentes anuales promedio de $ 3 millones. Las empresas emergentes obtendrán acceso a una serie de talleres y entrenadores, así como conexiones comerciales y de clientes a través de asociaciones con Sprosty Network y su programa RetailXelerator. Las startups seleccionadas incluyen: Cycle Computing; DataRPM; Daometría; KenSci; LoginRadius; Metric Insights '; Pymetrics; Shareablee; Vision Insights; y Versium.

(El comunicado de prensa completo en el Blog de Microsoft Accelerator se ha eliminado a partir de la actualización de esta publicación en septiembre de 2017)

2 - Computación en paralelo más rápida

Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT han creado un nuevo lenguaje de programación llamado Milk que funciona de manera más eficiente con programas de big data. En las pruebas iniciales de varios algoritmos conocidos, los programas escritos con Milk fueron cuatro veces más rápidos que los creados con lenguajes más tradicionales. Los grandes conjuntos de datos a menudo incluyen datos escasos, para los cuales los chips de memoria de las computadoras actuales no están optimizados. En lugar de buscar piezas únicas de datos, los procesadores de computadora generalmente capturan "bloques" completos de datos de acuerdo con un principio conocido como localidad (también obtienen tantos bloques adyacentes de información como pueden contener). Esto no funciona bien si un algoritmo solo quiere seleccionar 20 libros específicos de la base de datos de un minorista en línea de 2 millones de libros. Milk funciona de tal manera que cuando se solicita un dato, solo va a los elementos de datos que sabe que necesita. El equipo de investigación presentó su nuevo lenguaje esta semana en la Conferencia Internacional sobre Arquitecturas Paralelas y Técnicas de Compilación.

(Lea el artículo completo en Noticias del MIT)

3 - Pittsburgh, su Uber autónomo está llegando ahora

El miércoles, Uber envió su primer lote de autos autónomos a Pittsburgh (aunque no sin conductores de "seguridad" en caso de que algo saliera mal). En su comunicado de prensa, Uber citó su reciente adquisición de Otto, que crea hardware y software para camiones autónomos para envío y entrega, fortaleciendo su grupo de ingeniería autónoma como uno de los más fuertes del mundo. Uno de los escritores de Engadget publicó un artículo detallando su propia experiencia en viajar en uno de los autos sin conductor de Uber ayer, y señaló que si bien realizó la mayoría de los movimientos de forma autónoma en el viaje de 30 minutos, hubo algunas situaciones en las que tuvo más dificultades (como lidiar con un error humano en las intersecciones de cuatro vías). Aún no hay anuncios sobre la duración de la prueba o dónde se lanzarán los Ubers autónomos a continuación.

(Lea el artículo completo en Sala de prensa de UBER)

4 - La tecnología de detección del cerebro permite escribir a 12 palabras por minuto

Los científicos de Stanford han desarrollado una tecnología que lee directamente las ondas cerebrales y coloca un cursor sobre un teclado a una velocidad de 12 palabras por minuto, con monos. Si bien existen versiones más lentas de esta tecnología, estas nuevas mejoras se aplican a los algoritmos subyacentes que traducen las señales oculares en letras escritas en el teclado. Usar monos entrenados para transcribir texto en la pantalla de una computadora (los textos incluían artículos de la The New York Times y secciones de Hamlet), estas últimas pruebas mostraron mejoras significativas tanto en velocidad (hasta tres veces más rápida) como en precisión. Krishna Shenoy, profesor de ingeniería eléctrica en Stanford, y el becario postdoctoral Paul Nuyujukian, que diseñó la tecnología, son parte de la iniciativa Brain-Machine Interface del Instituto de Neurociencias de Stanford. La esperanza es que esta nueva interfaz, que incluye el uso de una matriz de electrodos múltiples, pueda eventualmente probarse y usarse con personas que tienen parálisis.

(Lea el artículo completo en Noticias de Stanford)

5 -NVIDIA presenta una computadora de inteligencia artificial de bajo consumo energético del tamaño de la palma de la mano para automóviles autónomos

NVIDIA presentó su última tecnología basada en inteligencia artificial, una computadora del tamaño de la palma de la mano destinada a ser instalada en vehículos autónomos para navegación y otros sistemas de conducción de crucero automático. La plataforma informática NVIDIA® DRIVE ™ PX 2 AI se basa en el procesador Drive PX de NVIDIA, que actualmente utilizan 80 fabricantes de automóviles, proveedores de nivel 1, investigadores y nuevas empresas. Esta nueva tecnología servirá como motor de inteligencia artificial para el automóvil autónomo de Baidu; La semana pasada se anunció una asociación entre las dos empresas en Baidu World en Beijing. DRIVE PX 2 estará disponible para otros socios de producción en el cuarto trimestre de 2016.

(Lea el artículo completo en Noticias de NVIDIA)

Crédito de la imagen: MIT Research News