Lo más destacado del Festival Mundial de IA de Cannes
Una parte del equipo de inteligencia artificial de Microblink viajó al sur de Francia para asistir a la primera edición del Festival Mundial de Inteligencia Artificial de Cannes (WAICF).
El evento, celebrado del 14 al 16 de abril, tuvo lugar en el famoso Palais des Festivals, donde más de un centenar de empresas mostraron su experiencia en inteligencia artificial a través de talleres, presentaciones y exposiciones de start-ups. A continuación, te presentamos algunos de los momentos más destacados del evento.
El uso del aprendizaje automático para predecir accidentes de tráfico
Al parecer, Michelin no solo se dedica a puntuar restaurantes y fabricar neumáticos. El gigante francés de la movilidad ha puesto en marcha una startup interna llamada DDI (Driving Data Intelligence) para analizar el comportamiento al volante e identificar puntos negros de alto riesgo en la carretera, como las curvas peligrosas.
Philippe Geneste, director técnico de DDI, habló sobre cómo su equipo utiliza datos geográficos, meteorológicos y de conducción —muchos de los cuales proceden de los servicios de gestión de flotas de Michelin— para predecir los peligros. Los ingenieros de DDI llegan incluso a tener en cuenta la vegetación estacional que puede mermar la visibilidad del conductor al tomar una curva, utilizando la visión artificial para analizar imágenes de satélite y supervisar la densidad de la vegetación. Esta información se comparte posteriormente con las autoridades viarias, que así pueden planificar el mantenimiento de las carreteras de forma más eficiente.
Procesamiento del lenguaje sin intermediarios
El PLN y la IA conversacional fueron un tema recurrente en la conferencia, tanto en las ponencias como en los stands de los expositores.
Una ponencia de Meta, centrada en la traducción directa de textos, resultó especialmente interesante. Antoine Bordes, director general de Meta AI, mostró cómo los métodos actuales de traducción a través del inglés provocan la pérdida de información en el proceso. Meta ha desarrollado modelos para una traducción auténtica de un idioma a otro sin pasar por el inglés. También están trabajando en la traducción de voz a voz sin necesidad de transcribir el texto y volver a convertirlo en voz. Aunque aún se encuentra en fase de desarrollo, esta tecnología tiene el potencial de conservar elementos cruciales del discurso, como el tono, el énfasis, la emoción, el ritmo y mucho más.
Reconsiderar la calidad de la IA
En la sesión dedicada a las empresas emergentes, Alex Combessie explicó a los asistentes la importancia del control de calidad (QA) en la inteligencia artificial.
El cofundador y director ejecutivo de Giskard realizó una breve demostración del producto, corrigiendo el resultado de un modelo que predecía si un usuario incurriría en impago del préstamo que estaba solicitando. Todo comienza en tu entorno habitual de creación de prototipos: el cuaderno de Python. Es aquí donde Giskard generará un inspector visual para ayudarte a ti y a los miembros de tu equipo a comprobar cómo se comportan tus modelos en casos concretos. En el ejemplo siguiente, una persona le indica al modelo que el hecho de que la solicitante sea mujer no debería afectar a la predicción. Esto puede evitar que se produzcan sesgos algorítmicos en producción y hacer que el modelo sea más robusto en su toma de decisiones.
Cómo encontrar contraseñas filtradas en GitHub.
En una demostración impartida por Slim Trabelsi, de Credential Digger, se presentó un método basado en el aprendizaje automático para analizar repositorios de GitHub en busca de credenciales expuestas, como contraseñas, claves API, firmas, datos con hash y direcciones IP.
A diferencia de otras herramientas de análisis (incluido el escáner oficial de GitHub), Credential Digger no presenta una elevada tasa de falsos positivos gracias a los dos modelos de aprendizaje automático que utiliza en segundo plano:
- Modelo de ruta de archivo
Este modelo se encarga de analizar la ruta y la nomenclatura de los archivos de un proyecto para filtrar todas las credenciales ficticias que los escáneres tradicionales puedan identificar como resultados positivos.
- Modelo de fragmento de código
Este modelo identifica las partes del código que llevan a cabo una acción de autenticación real y es capaz de distinguir entre credenciales auténticas y falsas con una tasa reducida de falsos positivos.
La IA como fuerza para el bien
En general, la WAICF ha sido una experiencia apasionante, con numerosas empresas y ponencias interesantes. La conferencia está más orientada al ámbito empresarial que al tecnológico, pero aun así ofrece valiosas perspectivas sobre los usos prácticos de la IA de una forma que fomenta un impacto social positivo.
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