[Hacia el futuro con Samsung Research ③] Instituto de I&D de Samsung en China – Beijing: Destacando tecnologías revolucionarias para los usuarios con investigaciones fundamentales sobre el aprendizaje automático

on 05-11-2021
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En esta serie de divulgación, Samsung Newsroom presenta a expertos en tecnología de los centros de I&D de Samsung en todo el mundo para conocer más sobre el trabajo que realizan y las formas en las que están mejorando directamente la vida de los consumidores.

 

 

El experto que se presentará en esta serie es Bin Dai, Ingeniero de Personal en el Laboratorio de Inteligencia Artificial (IA) del Instituto de I&D de Samsung en China – Beijing (SRC-B). Dai se unió al SRC-B en 2020 para sumarse a sus colegas en el trabajo en compresión de red y diseño e investigación de modelos en el dispositivo. Siga leyendo para obtener más información sobre las tecnologías innovadoras que Dai y su equipo están desarrollando en SRC-B.

 

 

P: Las tecnologías basadas en IA, incluida la NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural) y la inteligencia acústica, son áreas de investigación de vanguardia que están constantemente abriendo nuevos caminos. Pero ¿qué papel desempeña la oferta de investigación principal proporcionada por el aprendizaje automático como base para estas innovaciones?

 

El aprendizaje automático desempeña un papel crucial para llevar todo tipo de tecnologías directamente a los usuarios. La visión por computadora y el reconocimiento de voz son dos de las áreas más exitosas que utilizan la IA en la actualidad. Sin embargo, los algoritmos de IA existentes requieren enormes recursos de computación, lo que dificulta la implementación de algoritmos de última generación en dispositivos móviles. Para solucionar este problema, nuestro laboratorio de IA está trabajando en la producción de modelos diminutos con un rendimiento potente tanto desde una perspectiva teórica como práctica. De esta manera, nuestra investigación central está destinada a innovar todo tipo de tecnologías basadas en IA.

 

P: ¿Podría presentarnos brevemente el Instituto de Investigación de Beijing y el tipo de trabajo que se lleva a cabo allí?

 

SRC-B es uno de los centros avanzados de I&D de Samsung Electronics y se estableció en 2000, siendo el primer centro de I&D de Samsung de China. SRC-B se enfoca en tecnologías innovadoras y se especializa en inteligencia artificial (IA) y telecomunicaciones de próxima generación, desde aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento de lenguaje e inteligencia de voz hasta la estandarización 3GPP y más. Además, también promovemos estrechas asociaciones industriales-académicas. En abril de 2019, se estableció el Laboratorio de IA para centrarse en la investigación fundamental del aprendizaje automático, y buscamos continuamente formas de aplicar los resultados de nuestra investigación a los productos Samsung.

 

 

P: Tras el éxito de su tesis de investigación principal y otros logros, ¿en qué está trabajando en este momento?

 

Actualmente, el SRC-B tiene como objetivo encontrar la mejor manera posible de perfeccionar la precisión de un algoritmo de IA al tiempo que reduce la complejidad de la computación y los recursos utilizados para hacerlo. Para lograr estos objetivos, actualmente estamos trabajando en dos temas de investigación que habilitan predicciones precisas con menos datos requeridos: redes equivariantes, parte del tema más amplio de aprendizaje profundo geométrico e inferencia dinámica. Hay muchos tipos de simetrías en los conjuntos de datos de visión por computadora que pueden proporcionar una medición profunda precisa como lo hacen los ojos humanos, como imágenes y nubes de puntos LiDAR. Con una red equivariante, se tienen en cuenta estas simetrías al diseñarla. Por lo tanto, se puede lograr un mejor rendimiento con menos recursos, ya que hemos considerado específicamente la estructura intrínseca del conjunto de datos.

 

La inferencia dinámica también es una dirección de investigación muy interesante. A diferencia de los métodos convencionales que aprovechan una arquitectura fija para todas las muestras de datos, la inferencia dinámica puede decidir de forma adaptativa cuántos recursos utilizar para cada muestra de datos. En consecuencia, utilizará menos recursos computacionales para muestras simples y más para las difíciles. Al hacerlo, el recurso de computación promedio utilizado puede reducirse significativamente.

 

P: La investigación fundamental sobre la IA ha estado empoderando todo tipo de campos de aplicación para el usuario, desde la visión por computadora hasta el reconocimiento de voz. ¿Podría explicar un poco más sobre por qué es así y la dirección de la investigación que usted y el Laboratorio de IA han estado tomando para optimizar las experiencias móviles?

 

En esta era de Internet, los datos fluyen por todas partes a nuestro alrededor. Donde hay datos, hay conocimiento. Los algoritmos de IA son la mejor herramienta para descubrir el conocimiento oculto detrás de los datos y hacer su uso para mejorar nuestras vidas.

 

Hemos desarrollado un algoritmo de compresión de red basado en la teoría del cuello de botella de la información – que postula que los detalles extraños pueden eliminarse de los datos de entrada ruidosos como si se apretaran a través de un cuello de botella –, que se ha aplicado a múltiples tareas, incluido el reconocimiento de video, la segmentación de imágenes y la traducción automática. También colaboramos activamente con otros laboratorios en SRC-B para desarrollar algoritmos de IA más potentes, incluidas las soluciones de Neural Architecture Search (NAS) y Once-For-All (OFA).

 

P: ¿Cuáles cree que son los principales beneficios al usuario en la incorporación de todas las tecnologías móviles básicas con tecnologías de IA basadas en el aprendizaje automático?

 

Las tecnologías de IA basadas en el aprendizaje automático pueden mejorar drásticamente la vida de los usuarios de tres formas clave. En primer lugar, hay muchas funciones convenientes que simplemente no pueden funcionar sin tecnologías de IA. Por ejemplo, el sistema automático de preguntas y respuestas de los dispositivos móviles debe estar impulsado por algoritmos de IA. Otros métodos más tradicionales solo pueden manejar preguntas muy limitadas y predefinidas.

 

En segundo lugar, las técnicas de IA pueden mejorar significativamente el rendimiento de muchas aplicaciones en comparación cuando se aprovechan solo las tecnologías convencionales. Por ejemplo, después de aplicar redes neuronales profundas a la función de procesamiento de señal de imagen neuronal (ISP) de una cámara, la calidad de las fotos tomadas mejora significativamente.

 

En tercer lugar, las tecnologías de IA son capaces de proporcionar servicios que los usuarios ni siquiera sabían que necesitaban. Por ejemplo, la IA es capaz de desarrollar un software específico del usuario basado en sus preferencias, lo que significa que su experiencia con el dispositivo puede mejorarse continuamente.

 

P: ¿Cómo el trabajo que realiza hace una sinergia con el trabajo realizado por el resto del Instituto de I&D de Samsung en China – Beijing, o quizás incluso con otros institutos de I&D de todo el mundo? ¿Cómo se combina para hacer que la vida de los usuarios sea más cómoda?

 

Colaboramos constantemente con los otros equipos dentro del SRC-B. Hemos estado colaborando recientemente con nuestro equipo de Computación Visual para aplicar nuestro algoritmo de compresión basado en cuellos de botella de información a tareas de reconocimiento de video y de segmentación humana, lo que ha resultado en una reducción significativa de los tamaños de los modelos sin ninguna caída en el rendimiento. En 2021, participamos en la Competencia de Búsqueda de Arquitectura Neuronal (NAS) de la Conferencia Sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Estándares (CVPR) como un solo equipo con esta solución, y hemos obtenido el primer lugar.

 

También hemos estado trabajando con nuestro equipo de Inteligencia del Lenguaje para comprimir su modelo de traducción automática, lo que facilita la comercialización de su aplicación.

 

También creemos que podemos producir mejores resultados de investigación y aplicación mediante una mayor comunicación, discusión y colaboración con los centros de IA a nivel mundial.

 

P: ¿Cuáles cree que son las principales tendencias dentro de su industria en este momento? ¿Cómo las ha estado incorporando a la investigación que realiza en el Instituto de I&D de Samsung en China – Beijing?

 

Hay muchos temas de tendencia dentro de nuestro campo en este momento. El diseño eficiente de la arquitectura de red, el aprendizaje auto supervisado y las redes neuronales gráficas son solo algunos ejemplos.

 

Nuestro enfoque está en la compresión de redes y el diseño de modelos diminutos, que en última instancia son útiles para aplicaciones en dispositivos móviles. Hay muchos dispositivos móviles, como los smartphones, que poseen recursos computacionales muy limitados, lo que significa que es imposible implementar los enormes modelos diseñados para servicios en estos dispositivos. Por eso, mi equipo está enfocado en diseñar modelos que sean adecuados.

 

Hay diferentes formas de lograr estes tipos de modelos ligeros pero potentes. Por ejemplo, la poda de redes, la cuantificación, la destilación de conocimientos, la búsqueda de arquitectura de redes neuronales y la inferencia dinámica son solo algunas de las áreas de la industria en las que estamos enfocándonos ahora para lograr esto.

 

P: ¿Cuál ha sido el logro en el Instituto de I&D de Samsung en China – Beijing del que está más orgulloso hasta ahora?

 

Desarrollados juntos en colaboración con nuestro equipo de Investigación en Comunicación, hemos diseñado algoritmos de IA para la comunicación inalámbrica. Esta solución ha logrado el primer lugar en la Competencia de IA de Comunicación Inalámbrica (WAIC) de este año, que es la competencia oficial de 5G+IA en China con más de 600 equipos de todo el mundo, organizada por la Academia de Tecnología de la Información y la Comunicación de China (CAICT). Estoy orgulloso de este logro y siento que valida mi creencia de que la red 5G combinada con IA es una dirección de investigación con un gran potencial.

 

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