Hyundai compra Boston Dynamics a Softbank por 1.100 millones de dólares

El gigante Softbank ya ha encontrado comprador para Boston Dynamics y no es otro que Hyundai Motor Co. Esta transacción lleva rumoreándose desde el mes de noviembre, cuando Bloomberg adelantó que las dos empresas estaban en conversaciones, y finalmente se ha hecho oficial. Hyundai poseerá el 80% de Boston Dynamics y Softbank se quedará con el 20% a través de una de sus filiales.

La transacción está valorada en 1.100 millones de dólares. Esta es la cuarta mano por la que pasa Boston Dynamics, que nació en el Massachusetts Institute of Technology (MIT) en 1992, fue comprada por Alphabet (Google) en 2013, luego pasó a la cartera de Softbank en 2017 y finalmente ha terminado en manos de Hyundai.

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Boston Dynamics pasa a la cartera de Hyundai

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Boston Dynamics es una empresa de ingeniería y robótica especializada en el diseño y construcción de robots. Algunos de sus dispositivos más conocidos son Spot, que tiene forma de perro y lo hemos visto trabajando hasta en la construcción, y Atlas, de aspecto más humanoide y capaz de hacer volteretas y maniobras de parkour. Es una empresa que casa con la visión de futuro de Hyundai.

Hyundai, aunque es fácil asociarla directamente a los vehículos, también es una compañía que invierte en robótica. Hasta principios de año tenía una división llamada Hyundai Robotics, pero en mayo se convirtió en una empresa con entidad propia con el objetivo de potenciar las ventas y perfilar las capacidades de las fábricas inteligentes y los robots industriales. Según ha expresado el CEO de Hyundai Motor Group, Chung Eui-sun:

"Estamos encantados de que Boston Dynamics, líder mundial en robots móviles, se una al equipo de Hyundai. Esta transacción unirá las capacidades de Hyundai Motor Group y Boston Dynamics para encabezar la innovación en la movilidad del futuro. Las sinergias creadas por nuestra unión ofrecen nuevos y emocionantes caminos para que nuestras empresas realicen nuestro objetivo: proporcionar un movimiento libre y seguro y experiencias de un plano superior de la vida para la humanidad".

Chung Eui-sun, que fue nombrado CEO de Hyundai Motor Group el pasado mes de octubre, se ha mostrado muy a favor de la inversión en robótica en diferentes ocasiones. Sin ir más lejos, Chung opina que la robótica representará un 20% del negocio de la compañía en el futuro, y a principios de año confirmó que el grupo iba a invertir 100 trillones de won (unos 86.000 millones de dólares) en, entre otras cosas, robótica, robots de reparto de última milla y movilidad del futuro. Para 2025 se espera que la compañía invierta 1.400 millones de dólares en robótica.

Ahora bien, no se puede obviar el hecho de que uno de los puntos fuertes de Hyundai es la fabricación de coches, un proceso en el que los robots juegan un papel importante. Es posible que el objetivo de la compra de Boston Dynamics (la primera que hace Chung Eui-sun como CEO) sea implementar dispositivos como Atlas o Handle en su proceso de logística o producirlos para su uso a nivel industrial.

No obstante, desde la compañía de Chung Eui-sun aseguran que "Hyundai Motor Group proporcionará a Boston Dynamics un socio estratégico que le permitirá acceder a la capacidad de fabricación interna de Hyundai Motor Group y a los beneficios de costes derivados de las eficiencias de escala. Boston Dynamics se beneficiará sustancialmente de nuevo capital, tecnología, clientes afiliados y el alcance del mercado global de Hyundai Motor Group mejorando la oportunidad de comercialización de sus productos de robots".

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Este drone tiene el olfato de una polilla para guiarse, literalmente la antena de una polilla viva para detectar olores

Por mucho que avancemos en tecnología, la mayoría de las veces la naturaleza por evolución ya lo ha hecho antes y mejor que nosotros. Muchísimos inventos tecnológicos están inspirados en mecanismos orgánicos que llevan miles y millones de años existiendo y no es en vano, la naturaleza lo suele hacer mejor que nosotros. Entonces, ¿por qué no coger directamente tecnología hecha por la propia naturaleza? Es más o menos lo que han hecho unos investigadores con el 'Smellicopter'.

El Smellicopter es un invento de investigadores de la Universidad de Washington y como su propio nombre indica, es un helicóptero que huele. Lo cierto es que tecnologías para detectar olores ya hay muchas en el mercado y funcionan relativamente bien. Sin embargo en este caso han ido un paso más allá, han cogido directamente la antena de una polilla y la han colocado en su drone.

El olfato de un insecto

Las polillas utilizan su antena para detectar olores y guiarse por el olfato según lo que los receptores de la antena detecten en el ambiente. Este sentido del olfato es crucial para ellas y es tan bueno gracias a que cuenta con unas frondosas antenas que son tremendamente sensibles. Apenas unas moléculas de un olor determinado pueden ser detectadas y activar las células de la antena al instante.

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Lo que estos investigadores han hecho es aprovechar esta "tecnología" ya existente conectando la antena de una polilla a un circuito que va al chip de un drone. Las antenas provenientes de polillas de tabaco se insertan en pequeños cables en cada uno de sus extremos. Con esto se puede medir la señal que se genera al detectar determinados olores. Es, en cierto modo, un cyborg.

Funciona, sorprendentemente funciona. El equipo de investigadores colocó el chip con la antena de la polilla a un drone. Este drone estaba programado para que imitase el comportamiento de las polillas y se dirigiese hacia donde detectase un olor. Ademas de la antena para guiarse, contaba con unas aletas para dirigirse y una serie de sensores para evitar chocar con obstáculos. El drone comenzó a moverse de izquierda a derecha hasta encontrar señales de un olor, en ese momento se dirigió hacia allí.

En otras pruebas realizadas por los investigadores, indican que la antena conectada al chip detectaba olores más rápido que un detector de olores artificial. ¿La pega? Al parecer las antenas no duran más de 4 horas antes de que sean inutilizables, a fin de cuentas son organismos vivos. Esperan poder alargar este tiempo con refrigeranción.

¿Y para qué sirve todo esto? Más allá de un divertido experimento y de la mutilación de polillas, creen que puede ser útil en la búsqueda de ítems. Por ejemplo para la detección de explosivos químicos o para encontrar a personas atrapadas en escombros. No es nada extraño, ya hemos visto cucarachas cyborg también.

Vía | University of Washington

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En Estados Unidos la Policía ya usa drones con inteligencia artificial que pueden vigilar y realizar tareas de manera autónoma

Los drones han mejorado mucho especialmente en los últimos cinco años y su aplicación se expande cada vez a más ámbitos. Uno de ellos es el policial, donde hace tiempo que se usan, pero en Estados Unidos han ido más allá y han empezado a usar drones con inteligencia artificial, lo cual es sutilmente distinto a controlarlos manualmente.

Se trata del departamento de Policía de Chula Vista (California, Estados Unidos), que inició un programa centrado en el uso de drones que tienen capacidad de ser autónomos hasta cierto punto. Este programa, llamado Drone as First Responder, se ha probado por primera vez en esta ciudad norteamericana y ha ido expandiéndose a otras dos, y aunque parece estar dando buenos frutos no está exento de polémica.

Drones que esquivan mejor y "saben" volver a casa con el trabajo hecho

Las aproximaciones de los distintos departamentos de Policía con drones son cuanto menos curiosas y muy distintas. Mientras que en Holanda la Policía entrenaba a águilas para cazar drones y en España directamente veíamos un fusil para drones, en Estados Unidos se daban pasos para lograr usar drones armados.

Ahora, según cuentan en el New York Times, cada día la Policía de Chula Vista usa el dron autónomo para responder unas 15 llamadas de emergencia. Es un programa que evita enviar a un agente en algunas ocasiones y que es evidentemente más económico y alarmante que enviar un helicóptero, según describen los propios agentes implicados en el mismo.

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Aunque no son drones ganga ni mucho menos. Por sus características (incluyendo cámaras de larga distancia, sensores, software específico, etc.) cada dron con inteligencia artificial tiene un coste de 35.000 dólares, aunque según la publicación el coste más importante del programa recae en el personal especializado que necesita el mismo para llevarse a acabo. Los requisitos legales requieren que haya un piloto certificado en el techo del departamento de Policía desde donde salen los drones además de un oficial de policía en un centro de comando dentro del edificio, de manera que han de estar pendientes del vuelo especialmente desde que el dron llega a su destino.

Desde que empezó el programa, se han hecho más de 4.100 vuelos. Entre algunos ejemplos que citan están el uso del dron con AI en la persecución de un sospechoso de robo y posesión de drogas, cuya huida (y ocultación de la mercancía) fue capturada por el dron, que a la orden de volver lo hizo por sí solo.

Entre las ventajas de estos drones los agentes citan el hecho de que puedan evitar mejor los obstáculos, dado que incorporan tecnologías que se usan actualmente en la conducción autónoma de los coches (sin especificar cuál). Sí citan a uno de los fabricantes, Skydio, que en su escaparate dispone de drones con AI para un uso no profesional (y con precios más populares).

Otro de los drones que usan es de Shield AI, que de manera pública ya vende drones muy especializados. En concreto el que usan en Chula Vista puede entrar en un edificio y revisar los interiores por su cuenta, tanto en la oscuridad como con iluminación.

Eso sí, aunque se muestran satisfechos con los resultados de los drones y aseguran que responden en torno al 70% de las llamadas de emergencia, los drones con AI también tienen sus sobrecargas de trabajo. En concreto, hay problemas con las temperaturas que se alcanzan en verano y en ocasiones tuvieron que parar de usarlos por sobrecalentamiento.

Una idea que no gusta a todo el mundo

Cada país dispone de una legislación en cuanto al uso de cámaras de seguridad, sean fijas o drones. En España no se está haciendo uso de drones con inteligencia artificial aún (que se sepa públicamente al menos), pero en la regulación está contemplado que "la instalación de videocámaras en lugares públicos con fines de seguridad, tanto fijas como móviles, es competencia exclusiva de las Fuerzas y Cuerpos de Seguridad" y sí se han usado drones estándar en diversas ocasiones como en el MWC, aunque Barcelona precisamente también es ejemplo de la intención de controlar el espacio aéreo y la invasión de drones.

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Soy piloto de drones profesional y mi trabajo no tiene nada que ver con volar un dron "de juguete"

La capacidad de tener cierta autonomía de los drones policiales despierta cierta inquietud, como ya advirtió un estudio que citaron en Forbes sobre la preocupación ciudadana ya por el uso de drones "estándar". Las dudas vienen en cuanto a la privacidad y al hecho de que los drones puedan seguir a ciudadanos por sí solos, incrementándose así la posibilidad de que se esté grabando y vigilando el día a día de mucha gente (sin motivo) y la posibilidad de que pueda haber "falsos positivos" de delitos si falla supervisión humana durante alguno de los vuelos.

El departamento de Policía de Chula Vista asegura que los vídeos se tratan de igual modo que los obtenidos por las cámaras de tráfico y otras ya usadas anteriormente y que no se usan para las patrullas habituales. La FAA (Federal Aviation Administration) les ha dado autorización para una tercera plataforma de lanzamiento y con ella esperan cubrir todo el área urbana de la ciudad, así que veremos si empezamos a ver más drones con AI en más departamentos.

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Estas son las aplicaciones en las que Loihi, el procesador neuromórfico de Intel, ya está ganando por goleada a las CPU y las GPU

La computación neuromórfica nació a finales de los años 60 con un propósito muy ambicioso: diseñar circuitos integrados y algoritmos capaces de imitar el comportamiento del sistema nervioso de los animales. Los primeros resultados experimentales tardaron dos décadas en llegar, pero es ahora cuando realmente estamos empezando a vislumbrar el potencial que tiene esta disciplina en campos tan relevantes como la robótica o la inteligencia artificial.

La complejidad de la ingeniería neuromórfica es tan alta que durante los últimos años se ha consolidado como una materia interdisciplinar que se nutre de la física, la microelectrónica, la biología, las matemáticas y la informática para seguir desarrollándose. Pero, a pesar de su poca accesibilidad, lo más interesante es que las primeras aplicaciones comerciales de esta tecnología podrían estar muy cerca.

Intel constituyó hace dos años, y solo unos meses después de dar a conocer Loihi, su chip neuromórfico de quinta generación con capacidad de aprendizaje, un grupo de investigación especializado en computación neuromórfica. Este procesador, que en cierto modo se asemeja a un cerebro diminuto, ha sido concebido para proyectos de investigación, y los primeros resultados experimentales nos indican que nos permite enfrentarnos a algunos problemas con más posibilidades de éxito que las CPU y GPU convencionales.

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Estas son las aplicaciones en las que Loihi ya está marcando la diferencia

El procesador neuromórfico Loihi está fabricado con fotolitografía de 14 nm e incorpora 128 núcleos y algo más de 130.000 neuronas. Cada una de esas neuronas artificiales puede comunicarse con miles de las neuronas con las que convive, creando una intrincada red que emula a las redes neuronales de nuestro propio cerebro.

El sistema neuromórfico Pohoiki Springs contiene 768 chips Loihi con 100 millones de neuronas artificiales que lo dotan de una complejidad equiparable a la del cerebro de un mamífero de pequeño tamaño

No obstante, Intel ha desarrollado sistemas neuromórficos más complejos que combinan varias unidades Loihi para adaptarse a cargas de trabajo sensiblemente más altas y a procesos más exigentes. Uno de estos sistemas es Pohoiki Springs, y contiene 768 chips Loihi con 100 millones de neuronas artificiales que lo dotan de una complejidad equiparable a la del cerebro de un mamífero de pequeño tamaño. Estas son las áreas de investigación en las que esta tecnología ya está arrojando resultados sorprendentemente prometedores:

• Identificación de comandos de voz: en las primeras pruebas experimentales un chip Loihi ha demostrado ser tan preciso al reconocer comandos de voz como una GPU, pero, según los investigadores de Accenture que han llevado a cabo este experimento, el chip neuromórfico de Intel consume hasta 1.000 veces menos energía y consigue responder 200 ms más rápido.

• Optimización y búsqueda: los algoritmos neuromórficos pueden diseñarse de manera que sean capaces de explorar un conjunto grande de soluciones a un problema determinado para encontrar aquellas que satisfacen unos requisitos concretos. Esta característica resulta muy útil para encontrar la ruta óptima que debe seguir un repartidor de paquetes, o para planificar los horarios que deben tener las clases de una institución educativa, entre muchas otras opciones. Según Intel un chip Loihi puede resolver estos problemas con una eficiencia 1.000 veces mayor y 100 veces más rápido que una CPU convencional.

• Reconocimiento de gestos: los experimentos que están llevando a cabo los investigadores de Intel apuntan que los procesadores Loihi son capaces de aprender y reconocer los gestos individualizados de un conjunto amplio de personas con mucha rapidez. En este ámbito la computación neuromórfica parece ser mucho más eficiente que los algoritmos de inteligencia artificial clásicos que estamos utilizando actualmente.

• Robótica: dos grupos de investigación de las universidades Rutgers (Estados Unidos) y TU Delft (Países Bajos) han diseñado aplicaciones de control de drones mediante chips Loihi que han demostrado consumir 75 veces menos energía que las herramientas de control diseñadas para ser ejecutadas sobre una GPU. Y sin que su rendimiento se vea afectado negativamente.

• Recuperación de imágenes: los algoritmos neuromórficos están demostrando ser muy eficaces en todos aquellos procesos en los que es necesario identificar un conjunto de objetos heterogéneos a partir de su semejanza con uno o varios modelos tomados como referencia. En este escenario de uso según Intel los sistemas neuromórficos son hasta 24 veces más rápidos y 30 veces más eficientes que las soluciones que recurren a la combinación de una GPU y una CPU.

Como acabamos de ver, los resultados que están publicando los grupos de investigación que están trabajando en el área de la ingeniería neuromórfica son prometedores, pero aún no sabemos cuándo llegarán las primeras aplicaciones comerciales de esta tecnología. Lo que sí sabemos es que algunas de las empresas que ya están coqueteando con ella son Mercedes-Benz, Logitech o Lenovo. Crucemos los dedos para que llegue pronto y los resultados que está arrojando en los laboratorios se consoliden fuera de ellos.

Más información | Intel

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Los algoritmos de reconocimiento facial están mejorando su precisión al identificar personas con mascarilla

Las mascarillas han supuesto un problema para los sistemas de reconocimiento facial. Al fin y al cabo, estos algoritmos se valen de la posición de los ojos, la nariz y la boca para identificar a los usuarios, algo que en pleno 2020, en plena pandemia, es complicado debido a la obligación de llevar mascarillas que se ha impuesto en muchos países. Que los algoritmos fallan más cuando intentan reconocer a una persona con mascarilla no es un secreto, pero tampoco lo es que están mejorando.

Un nuevo estudio del National Institute of Standards and Technology de Estados Unidos (NIST, por sus siglas en inglés), así lo confirma. El NIST lleva desde mayo estudiando cómo rinden los algoritmos de reconocimiento facial. Los estudios de julio y agosto demostraban que algunos algoritmos fallaban muchísimo, hasta el 50% de las veces, pero los resultados del último informe, publicado esta misma semana, demuestran que el rendimiento de los algoritmos de reconocimiento facial detectando a personas con mascarillas ha mejorado tanto que es "comparable al estado del arte [de los algoritmos de reconocimiento facial] con personas sin mascarilla de mediados de 2017".

65 algoritmos y 6.200.000 millones de imágenes

Ejemplos de imágenes (originales y editadas) usadas en el estudio.

El estudio del NIST no es un estudio cualquiera. Para la edición de diciembre han probado 65 algoritmos con 6,2 millones de imágenes. Los resultados del estudio dejan ver una importante evolución. Es cierto que los algoritmos siguen fallando cuando la persona lleva mascarilla, pero bastante menos.

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De acuerdo al NIST, los algoritmos más precisos tienen una tasa de error del 0,3% al detectar a personas sin mascarilla. Con los algoritmos más precisos y una mascarilla cubriendo el 70% de la cara, la tasa de error es del alrededor del 5%. Los algoritmos menos precisos siguen fallando, pero la tasa de error oscila entre el 10% y el 40%. En palabras del NIST:

"Para algunos desarrolladores, las tasas de falso rechazo en sus algoritmos presentados desde mediados de marzo de 2020 disminuyeron hasta en un factor de diez sobre sus algoritmos prepandémicos, lo que es una prueba de que algunos proveedores están adaptando sus algoritmos para gestionar las máscaras faciales".

Ejemplos de la mejora del rendimiento en algunos algoritmos y en diferentes contextos.

Otras conclusiones interesantes tienen que ver con el color y el tamaño de la mascarilla. En el estudio aplicaron mascarillas rojas, azul claro, rojas y negras. Las mascarillas negras y rojas provocan más fallos que las blancas y azules, no se sabe bien por qué. Además, las mascarillas más grandes también desembocan en más errores de detección.

El conjunto de imágenes consta de fotografías "recogidas en la solicitudes del gobierno de los Estados Unidos que están actualmente en funcionamiento", a saber "fotografías de solicitud de una población mundial de solicitantes de prestaciones de inmigración y fotografías de cruce de fronteras de viajeros que entran en los Estados Unidos". Afirman que "ambos conjuntos de datos se recopilaron para los procesos de viaje o de inmigración autorizados".

Estas fotografías fueron editadas digitalmente para añadir una mascarilla a la cara en caso de ser necesario y, de esa manera, variar la forma, el color y la cobertura de la nariz. Cabe destacar que el estudio se basa en coincidencias uno-uno, es decir, comparaban si el algoritmo era capaz de enlazar la foto con la mascarilla añadida digitalmente con la misma foto sin mascarilla.

Son condiciones "ideales", entre comillas, pero en el mundo real es más complicado, ya que hay mascarillas de diferentes formas, colores y tamaños y, además, habría que sumarle otros problemas como la luz o la calidad de imagen. Es decir, que aunque los resultados del informen demuestran que los algoritmos han mejorado reconociendo a personas con mascarillas, todavía no son perfectos ni se puede decir que hayan conseguido sobreponerse a las mascarillas.

El estudio es consciente de sus propias limitaciones. Por ejemplo, señalan que no entrenan u optimizan los algoritmos, que no hacen evaluaciones one-to-many, que no han considerado el efecto que tendrían elementos como las gafas y que no tienen los recursos para recoger fotos de personas con mascarilla, ergo no tienen en cuentan las diferentes texturas de las mismas. Dicho en pocas palabras, los algoritmos están mejorando, pero todavía hay que ponerlos a prueba en entornos más reales para conocer su rendimiento real.

Vía | CNET
Más información | NIST (PDF)

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El Gundam japonés a tamaño real está listo: ya es capaz de moverse y se podrá visitar desde el próximo 19 de diciembre

Si uno quiere llamar a Japón la nación de los robots no estaría muy equivocado. El país nipón tiene una pequeña-gran obsesión con ellos y en los últimos años lo ha demostrado con diferentes modelos a tamaño gigantesco. Aunque ninguno de ellos tan impresionante como el Gundam de casi 20 metros de altura que es capaz de moverse. Tras un año de construcción, ya está listo para el público.

En el puerto de Yokohama en Tokio, empezaron a construir hace casi un año al Gundam de tamaño real y operativo. Previamente lo hemos visto hacer algunos tests de movimiento. Ahora finalmente parece estar listo para demostrar todas sus capacidades.

Gigantesca y pesada atracción turística

Su aspecto está inspirado en el Mobile Suit Gundam, un personaje de dibujos animados que se lanzó por primera vez a finales de la década de 1970. Evidentemente no tiene la agilidad y velocidad que tiene en los dibujos animados, pero sí que consigue un movimiento con 24 grados de libertad. Esto le permite dar algunos pasos, girar la cabeza o articular las manos para realizar diferentes poses.

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Es considerablemente lento realizando estos movimientos, pero si tenemos en cuenta que mide como un edificio, sigue siendo igual de sorprendente. Por otra parte hay que tener en cuenta su peso. El gundam, a pesar de estar construido en aluminio y no en acero como en los dibujos, tiene un peso de 25 toneladas.

El robot reposa en una plataforma de andamios a la que se podrá acceder para verlo de cerca. Parece ser que no va alejarse mucho de esa plataforma. Además de servirle de soporte, cuenta también con niebla artificial y música para darle más dramatismo a los movimientos que produce el Gundam. El Gundam se moverá a diferentes poses cada media hora y se iluminará durante las actuaciones nocturnas.

Inicialmente se esperaba que estuviese finalizado para octubre de este año, pero debido a diferentes factores como COVID-19 se ha tenido que retrasar su estreno. Finalmente será presentado al público el próximo 19 de diciembre. Además de poderlo ver en primera persona, tendrá una opción de realidad aumentada que permitirá a los participantes simular estar dentro del robot como su lo estuviesen controlando.

Por unos 13 euros al cambio se puede obtener una entrada para adultos mayores de 13 años, algo menos para los niños de entre 7 y 12 años y directamente gratis para los menores de 6 años. Así mismo, si se quiere ver aún de más cerca al robot se podrá subir a las plataformas de observación cercanas al robot, por unos 25 euros al cambio la entrada.

El enorme robot se encuentra en la Gundam Factory Yokohama y será una atracción turística de la zona portuaria con la que esperan estimular la economía de la zona. Ya tiene fecha de estreno y también fecha de cierre, el próximo 31 de marzo de 2022 cerrará temporalmente ya que el gigante necesita mantenimiento rutinario.

Vía | Japan Today

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Los globos Loon de Google ya no escuchan a humanos: su navegación se basa íntegramente en un sistema diseñado y controlado por IA

Project Loon en el paraguas de Alphabet (empresa matriz de Google) es un servicio que ofrece internet a áreas rurales haciendo uso de globos. Estos globos sobrevuelan las zonas donde se quiere ofrecer el servicio y funcionan a modo de antena para conectar fácilmente a usuarios. La complejidad aquí reside en mantener el globo en aire lo máximo posible para ahorrar costes, y parece ser que eso lo hace mejor una inteligencia artificial que un humano.

Según explican los ingenieros de Loon, desde hace años hacen uso de algoritmos para determinar cómo y cuándo mover los globos en el aire. Esto le ha permitido mediante simulaciones conseguir que los globos batan récord de permanencia en el aire. A finales de octubre anunciaron que consiguieron permanecer 312 días con un globo en la estratosfera.

Pero hay más, ahora indican que un nuevo sistema de navegación que están implementando tiene el potencial de ser mucho mejor. ¿Razón? Está basado totalmente en lo que una inteligencia artificial ha aprendido. Y parece ser que sus sistemas son más efectivos que los de un humano.

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Así son las pruebas extremas a las que someten los globos de Project Loon de Google

Aprendizaje por refuerzo aplicado a los globos de Loon

Loon ha desarrollado un nuevo sistema de aprendizaje por refuerzo que ahora está integrado en el sistema de navegación de sus globos. El aprendizaje por refuerzo en una inteligencia artificial, como ya vimos, se basa en la idea de mejorar a base de prueba y error. Dicen que es el primero utilizado en un contexto aeroespacial y en productos reales.

Sin embargo, hay una diferencia importante con cualquier otro sistema y por eso es destacable. A diferencia del software de navegación utilizado previamente, este ha sido creado completamente por un ordenador. Es decir, una inteligencia artificial se ha encargado de averiguar y calcular las mejores rutas y movimientos para que el globo esté el máximo tiempo posible en aire gastando los mínimos recursos posibles. En pruebas realizadas enfrentando al sistema de navegación humano y al de la IA, el último ganaba de sobra en eficiencia. Además, demostró a los ingenieros nuevos movimientos de navegación nunca antes vistos.

Ahora Loon está desplegando el nuevo sistema de navegación basado en una IA a todos sus globos. La idea es que la flota entera de globos navegue de forma autónoma y por donde considere mejor para mantenerse en el aire de forma eficiente. Actualmente Google utiliza sus globos en diferentes partes del mundo, aunque Kenia es el punto más importante ya que es ahí donde ofrece servicios comerciales para una operadora. También está probando en el Amazonas con la ayuda de Telefónica.

La inteligencia artificial que utiliza aprendizaje por refuerzo por su parte, también la hemos visto en multitud de otros proyectos de Google. Destaca especialmente los relacionados con DeepMind y su sistema AlphaGo, que aprendió a jugar al Go por sí mismo para volverse imbatible.

Vía | Loon

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