[Hacia el futuro con Samsung Research ③] Instituto de I+D de Samsung China – Pekín: el enfoque en las tecnologías que cambian el juego para los usuarios con investigación centrada en aprendizaje automático

Continúa del Episodio 2

En esta serie, Samsung Newsroom presenta a expertos en tecnología de los centros de I+D de Samsung de todo el mundo para que conozcan el trabajo que realizan y la forma en que están mejorando directamente la vida de los consumidores.

El tercer experto de la serie es Bin Dai, ingeniero del laboratorio de Inteligencia Artificial (IA) en el Instituto de I+D de Samsung China – Pekín (SRC-B). Dai se incorporó al SRC-B en 2020 para unirse a sus colegas en el trabajo de compresión de redes y diseño e investigación de modelos de dispositivos. Continúa leyendo para saber más sobre las innovadoras tecnologías que Dai y su equipo están desarrollando en el SRC-B.

P: Las tecnologías basadas en la IA, incluyendo el PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) y la inteligencia acústica, son áreas de investigación de vanguardia que abren constantemente nuevos caminos. Pero, ¿qué papel desempeña la oferta de investigación básica que ofrece el aprendizaje automático como trasfondo de estas innovaciones?

El aprendizaje automático desempeña un papel crucial a la hora de llevar todo tipo de tecnologías directamente a los usuarios. La visión computacional y el reconocimiento del habla son dos de las áreas más exitosas que utilizan actualmente la IA. Sin embargo, los algoritmos de IA existentes requieren enormes recursos de computación, lo que dificulta la implementación de algoritmos de última generación en los dispositivos móviles. Para solucionar este problema, nuestro Laboratorio de Inteligencia Artificial está trabajando en la producción de modelos diminutos con un potente rendimiento, desde una perspectiva teórica y práctica. De este modo, nuestro núcleo de investigación está destinado a innovar todo tipo de tecnologías basadas en la IA.

P: ¿Podría presentar brevemente el Instituto de Investigación de Pekín y el tipo de trabajo que realiza?

El SRC-B es uno de los centros avanzados de I+D de Samsung Electronics y se creó en 2000, siendo el primer centro de I+D de Samsung que se estableció en China. El SRC-B se centra en tecnologías innovadoras y se especializa en inteligencia artificial (IA) y telecomunicaciones de próxima generación, desde el aprendizaje automático, la visión computacional, el procesamiento del lenguaje y la inteligencia de voz hasta la estandarización del 3GPP, entre otros. También promovemos estrechas colaboraciones entre la industria y el mundo académico. En abril de 2019, se creó el AI Lab para centrarse en la investigación fundamental del aprendizaje automático, y buscamos continuamente formas de aplicar los resultados de nuestras investigaciones a los productos de Samsung.

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

El objetivo del SRC-B es encontrar la mejor manera posible de mejorar la precisión de un algoritmo de inteligencia artificial, reduciendo al mismo tiempo la complejidad de los cálculos y los recursos utilizados para ello. Con el fin de lograr estos objetivos, estamos trabajando en dos temas de investigación que permiten realizar predicciones precisas con menos datos: las redes equivariantes, que forman parte del aprendizaje profundo geométrico y la inferencia dinámica. Hay muchos tipos de simetrías en los conjuntos de datos de visión computacional que son capaces de proporcionar una medición precisa de la profundidad de los ojos humanos, como las nubes de puntos de imágenes y LiDAR. Con una red equivariante, estas simetrías se tienen en cuenta al diseñar la red. De este modo, se consigue un mejor rendimiento con menos recursos, ya que se tiene en cuenta específicamente la estructura intrínseca del conjunto de datos.

La inferencia dinámica es también una dirección de investigación muy interesante. A diferencia de los métodos convencionales que utilizan 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. Así, utiliza menos recursos computacionales para las muestras sencillas y más recursos para las difíciles, por lo que el promedio de recursos computacionales empleados puede reducirse considerablemente.

P: La investigación fundamental de la IA ha potenciado todo tipo de aplicaciones para el usuario, desde la visión computacional hasta el reconocimiento del habla. ¿Podría explicarnos un poco más el porqué de esto y la dirección de la investigación que usted y el AI Lab han tomado para optimizar las experiencias móviles?

En esta era de Internet, los datos nos inundan por todas partes. Donde hay datos, hay conocimiento y los algoritmos de IA son la mejor herramienta para descubrir esta información que se esconde detrás de los datos y utilizarla para mejorar nuestras vidas.

Hemos desarrollado un algoritmo de compresión de redes 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 pasaran por un cuello de botella— que se aplicó a múltiples tareas, como el reconocimiento de videos, la segmentación de imágenes y la traducción automática. También colaboramos activamente con otros laboratorios del SRC-B para desarrollar algoritmos de IA más potentes, como las soluciones de búsqueda de Neural Architecture Search (NAS) y Once-For-All (OFA). 

P: ¿Cuáles son los principales beneficios para el usuario de la incorporación de todas las tecnologías móviles de base con tecnologías de IA centradas en el aprendizaje automático?

Las tecnologías de IA basadas en el aprendizaje automático pueden mejorar drásticamente la vida de los usuarios de tres maneras fundamentales. En primer lugar, hay muchas funciones prácticas que simplemente no pueden funcionar sin las tecnologías de IA. Por ejemplo, el sistema de preguntas y respuestas automáticas en los dispositivos móviles tiene que ser impulsado por algoritmos de IA. Otros métodos más tradicionales sólo son capaces de manejar preguntas muy limitadas y predefinidas.

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

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

▲ Investigadores del Instituto Samsung de I+D de China – Pekín

P: ¿Cómo se integra su trabajo con el que realiza el resto del Instituto de I+D de Samsung China – Pekín, u otros Institutos de todo el mundo? ¿Cómo se conjuga para hacer más cómoda la vida de los usuarios?

Colaboramos constantemente con los demás equipos del SRC-B. Recientemente trabajamos con nuestro equipo de Computación Visual para aplicar nuestro algoritmo de compresión basado en el cuello de botella de la información a las tareas de reconocimiento de video y de segmentación humana, lo que ha dado como resultado una reducción significativa del tamaño de los modelos sin ninguna disminución del rendimiento. En 2021, participamos en el concurso de Búsqueda de Arquitectura Neural (NAS) de la Conferencia sobre Visión por Ordenador y Reconocimiento de Patrones (CVPR) como un equipo con esta solución, y ganamos el primer lugar.

Igualmente, colaboramos con nuestro equipo de Language Intelligence para comprimir su modelo de traducción automática, lo que facilita la comercialización de su aplicación.

También creemos que podemos obtener mejores resultados de investigación y aplicación si seguimos comunicándonos, debatiendo y colaborando con los centros de IA de todo el mundo.

P: ¿Cuáles considera que son las principales tendencias de su sector actualmente? ¿Cómo las ha incorporado a la investigación que lleva a cabo en el Instituto de I+D de Samsung China – Pekín?

Hay muchos temas de tendencia en nuestro campo en este momento. El diseño de arquitecturas de red eficientes, el aprendizaje autosupervisado y las redes neuronales gráficas son sólo algunos ejemplos.

Nos centramos en la compresión de redes y en el diseño de modelos minúsculos, que en última instancia son útiles para las aplicaciones en dispositivos móviles. Hay muchos dispositivos móviles, como los smartphones, que poseen recursos computacionales muy limitados, lo que significa que es imposible desplegar en ellos los enormes modelos diseñados para los servicios. Por ello, mi equipo se centra en diseñar modelos adecuados para estos dispositivos.

Hay diferentes maneras de conseguir este tipo de modelos livianos y poderosos. Por ejemplo, la depuración de redes, la cuantificación, la destilación de conocimientos, la búsqueda de arquitecturas de redes neuronales y la inferencia dinámica, todas son algunas de las áreas de la industria en las que nos estamos centrando ahora mismo para conseguirlo.

P: ¿Cuál ha sido el logro del Instituto de I+D de Samsung China – Pekín del que se siente más orgulloso hasta ahora?

Desarrollado en colaboración con nuestro equipo de investigación en comunicaciones, diseñamos algoritmos de IA para la comunicación inalámbrica. Esta solución consiguió el primer puesto en la competencia de IA para comunicaciones inalámbricas (WAIC) de este año, que es el evento oficial de 5G+AI en China, en la que participan más de 600 equipos de todo el mundo y que está organizada por la Academia China de Tecnología de la Información y la Comunicación (CAICT). Estoy orgulloso de este logro y siento que valida mi creencia de que la 5G combinada con la IA es una dirección de investigación con gran potencial.

En el siguiente episodio conocerás una entrevista con Evgeny Pavlov, experto en software de sistemas del Instituto de I+D de Samsung en Rusia (SRR).