El quinto experto entrevistado para la serie es Ratnakar Rao VR, que dirige el equipo Beyond 5G en el Samsung R&D Institute India – Bangalore (SRI-B). Rao pronto completará una década en SRI-B, y la mayor parte de su experiencia se ha centrado en la investigación y el desarrollo de tecnologías de comunicación inalámbrica como 4G y 5G. A continuación, consulta la entrevista para obtener más información sobre las tecnologías prometedoras en las que Rao y su equipo han estado trabajando.

P: El software de sistema avanzado juega un papel crucial en la activación de todo tipo de tecnologías desarrolladas para proporcionar mejores experiencias de usuario. ¿Cómo ha influido la investigación en IA aplicada en su trabajo dentro del campo de las comunicaciones?

Tradicionalmente, todos los sistemas de comunicación celular se implementaron utilizando modelos matemáticos y se basaron estrictamente en reglas. Sin embargo, esto ahora está cambiando en la era 5G debido a algunos factores clave.

En primer lugar, dado que una sola red tiene que atender una serie de casos de uso diversos simultáneamente, dichos sistemas no pueden funcionar al máximo de sus capacidades si se implementan basándose únicamente en el modelado tradicional. En segundo lugar, los avances en los algoritmos de computación y las arquitecturas de procesadores están facilitando la ejecución de modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial en una gama más amplia de dispositivos. En tercer lugar, las redes inalámbricas se están virtualizando y dividiendo en microservicios que se ejecutan en la nube. Las capacidades de IA en el dispositivo también se están agregando a los terminales inalámbricos. A partir de 5G, las redes estarán estrechamente integradas con las aplicaciones, por lo que será necesario que sean más conscientes del contexto de los usuarios y las aplicaciones para poder ofrecer experiencias de red personalizadas a todos.

Todos estos factores permiten y exigen un uso más amplio de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las redes y terminales inalámbricos de próxima generación.

P: ¿Puede presentar brevemente el SRI-B y el tipo de trabajo que se realiza allí?

El Instituto de Investigación y Desarrollo de Samsung en Bangalore (SRI-B) ha establecido cinco Centros de Excelencia (CoE) con las áreas de enfoque de Comunicación, Cámara y Multimedia, Inteligencia Artificial en el Dispositivo, IoT y Servicios. SRI-B tiene experiencia en la ejecución de proyectos desde la etapa de investigación hasta la etapa de mercado en cada una de estas áreas, y cada año realiza contribuciones impactantes a las líneas de productos de Samsung respaldadas por estos CoE.

En el CoE de Comunicaciones, SRI-B cuenta con equipos dedicados que trabajan en terminales móviles, desarrollo de núcleo / RAN de red y estándares inalámbricos. La fuerte sinergia entre estos equipos ha dado como resultado el establecimiento de una experiencia de dominio de un extremo a otro. Además de esto, recientemente hemos sembrado una investigación de comunicación avanzada en un intento por hacer contribuciones impactantes a la evolución de Beyond 5G y 6G.

P: ¿En qué tipo de trabajo relacionado con la comunicación están participando usted y su equipo ahora?

Nuestro equipo se especializa en radio, protocolos de redes de datos y software de sistema de módem integrado. Creamos la experiencia de la radio 5G para diferentes mercados de todo el mundo. Nuestro equipo se dedica al desarrollo de productos de terminales móviles 5G para una variedad de mercados mundiales.

Asimismo, nos dedicamos a la investigación y el desarrollo avanzados en torno a los protocolos de comunicación. Parte de este trabajo se convierte en productos Samsung como características y soluciones diferenciadoras. El resto de nuestro trabajo está dirigido a la creación de estándares y la implementación de IP (propiedad intelectual) pertenecientes a los sistemas Beyond 5G y 6G.

P: ¿Cómo espera que la era Beyond 5G cambie la forma en que los usuarios interactúan con la tecnología en su vida diaria?

Los primeros lanzamientos de 5G no autónomo han desbloqueado una gran cantidad de espectro no utilizado hasta ahora en bandas medias y altas, también han permitido la reutilización del espectro 4G existente para su uso con 5G. Por tanto, está en marcha la transición a un sistema de comunicación de muy alta capacidad.

Esta enorme adición de capacidad permitirá a más usuarios conectar más dispositivos a Internet y llevar los beneficios de la conectividad a las masas que viven en áreas rurales. Para los usuarios habituales, estos beneficios serán evidentes en términos de transmisión de muy alta resolución, descargas y cargas más rápidas, además de juegos interactivos en tiempo real. También verán experiencias de realidad mixta en transmisión de video y videollamadas.

Las mejoras posteriores a 5G en los próximos años desbloquearán el infoentretenimiento para el consumidor y muchos otros casos de uso. Por ejemplo, las características de bajo consumo de energía y bajo ancho de banda de los dispositivos de IoT ayudarán a los servicios públicos, la industria agrícola y las fábricas a automatizar para lograr una mayor eficiencia. Del mismo modo, el 5G basado en satélites proporcionará una cobertura ubicua en todo el mundo. Las optimizaciones altamente confiables y de baja latencia aplicadas a las redes 5G también permitirán una mejor entrega remota de servicios como atención médica y educación.

P: ¿De cuál de los logros de SRI-B en el campo de las comunicaciones está más orgulloso?

En SRI-B estamos orgullosos de haber desempeñado un papel fundamental en el lanzamiento de los primeros teléfonos inteligentes 3G, 4G y 5G del mundo. Recientemente, SRI-B ha habilitado la agregación autónoma de operadores 5G y 5G en terminales móviles para uso comercial, desarrolló software de red 4G y 5G y ayudó a establecer capacidades MC-PTT (Mission Critical Push to Talk).

SRI-B también ha sido una potencia de IP durante varios años. Cada año, los ingenieros de SRI-B crean una serie de direcciones IP de los distintos dominios. Hemos creado más de 200 IP de implementación en el área de la comunicación inalámbrica y más de 100 IP esenciales estándar en las áreas de 4G y 5G.

P: ¿Cómo complementa su trabajo y sus capacidades de investigación la colaboración con otros institutos como Samsung Research America, Samsung R&D Institute del Reino Unido y Samsung Research en Corea?

 Hemos trabajado en estrecha colaboración con Samsung Research en el desarrollo de tecnología temprana y la realización de 5G, ahora estamos colaborando en el desarrollo de la tecnología 6G incipiente. Creo firmemente que se pueden desbloquear muchos potenciales mediante una mayor colaboración entre SRI-B, los equipos de Samsung Research America y Samsung R&D Institute UK.

SRI-B tiene un grupo muy grande de ingenieros de comunicación, incluidos innovadores y expertos en el dominio. Por lo tanto, es posible crear equipos de alta calidad y ejecutar la investigación con prontitud. Estamos explorando activamente estas posibilidades interactuando con líderes de I + D en centros de investigación globales para permitir innovaciones revolucionarias.

P: ¿Cómo se están aplicando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a la tecnología de comunicación inalámbrica Beyond 5G y 6G? ¿Cómo espera que evolucionen estas combinaciones de tecnología en el futuro?

Existe un consenso generalizado de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático tendrán una influencia significativa en la gestión de la red y la gestión de los recursos de radio para las redes Beyond 5G y 6G. Prevemos que la IA y las aplicaciones de aprendizaje automático estén presentes en la IA a nivel de bloque, la IA procedimental y la IA del software del sistema.

• AI a nivel de bloque: se podría agregar un bloque específico en la terminal o la red con AI / aprendizaje automático sin afectar al resto del sistema, lo que resulta en mejoras de rendimiento y/o ahorros de computación. Por ejemplo, un decodificador de canal podría decidir terminar las iteraciones del decodificador antes de tiempo si es capaz de predecir si la decodificación del bloque eventualmente pasará o fallará.
• IA procedimental: aquí es donde al menos dos entidades en el sistema de un extremo a otro intercambian información para permitir un uso preciso de la IA y las técnicas de aprendizaje automático. Por ejemplo, es necesario intercambiar metadatos entre el terminal y la red para que un codificador o decodificador automático funcione dentro de un margen de error. Otro ejemplo es la gestión de la movilidad para terminales.
• IA del software del sistema: la mayoría de las entidades en los sistemas de comunicación de próxima generación tendrán que operar en varios modos. El software del sistema integrado debería poder ampliar o reducir los recursos del sistema de forma muy dinámica. Se espera que el software del sistema integrado asistido por IA aprenda los requisitos específicos del contexto y se adapte en consecuencia.

P: Usted es un miembro senior del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE). ¿En qué tipo de actividades estás involucrado en este rol? ¿Cómo influye su posición en el IEEE en su otro trabajo?

En este puesto, doy conferencias y charlas invitadas sobre diversos temas de tecnología para las comunidades de estudiantes y enseño a las fraternidades en las universidades regionales de ingeniería. El puesto también me ha permitido sembrar nuevos elementos de estudio internamente, lo que nos permite iniciar nuevas colaboraciones con comunidades de estudiantes y facultades de universidades de renombre.

El objetivo es influir en la mayor cantidad de personas posible para mejorar su experiencia en el dominio y realizar investigaciones avanzadas en el campo de las comunicaciones. También represento a Samsung en varias charlas y discusiones con la industria, el gobierno y el mundo académico. Mis interacciones me ayudan a estar en contacto con las últimas tendencias en varias áreas adyacentes a mi área de especialización.

También animo a los miembros de mi equipo a publicar sus resultados en conferencias y revistas destacadas. Este año y el año pasado, hemos publicado más de 20 artículos en varios foros destacados.

El cuarto experto de la serie es Evgeny Pavlov, Líder del Laboratorio de Software de Sistemas Avanzados del Instituto de I&D de Samsung en Rusia (SRR). En 2020, Pavlov fue nombrado líder de su laboratorio tras 9 años de trabajo dedicado en técnicas avanzadas para el análisis de programas en el SRR.

Entre los sistemas que en los que Pavlov trabaja está  System (SW), un software que fue diseñado para proporcionar una base para otro software, como el Sistema Operativo (SO) que se utiliza en smartphones, los marcos de trabajo para aplicaciones basadas en IA, herramientas para desarrolladores y más. System SW es responsable de la comunicación entre el software y el hardware aplicados. Continúa leyendo para obtener más información sobre la investigación crucial que Pavlov y su equipo llevan a cabo en SRR.

P: Los resultados de la investigación sobre IA y aprendizaje automático son de importancia clave para diseñar y optimizar todo tipo de tecnologías. ¿Qué papel desempeña la investigación de software de sistemas en la activación adicional de estas tecnologías?

 La investigación de System SW ahora desempeña un papel muy importante en el aprendizaje automático, aunque es posible que no sea visible para el usuario final. En primer lugar, los marcos de trabajo de aprendizaje automático no siempre funcionan de manera óptima en hardware y procesadores de uso general, por lo que deben optimizarse para que se tengan en cuenta varios recursos de hardware y utilicen extensiones adicionales de la unidad central de procesamiento (CPU).

Además, las últimas tendencias en la industria de la inteligencia artificial (IA) incluyen la integración de unidades de procesamiento especializadas para la aceleración de redes neuronales. De igual forma, muchas empresas han estado desarrollando recientemente aceleradores especializados para redes neuronales llamados unidades de procesador neuronal (NPU). Para el procesamiento óptimo de un modelo de aprendizaje automático, es necesario transformar el modelo de red neuronal en un conjunto de instrucciones para este acelerador.

Estas conversiones de modelos de redes neuronales generalmente se automatizan mediante un compilador de redes neuronales, ya que se requiere una comprensión profunda de la arquitectura de NPU para el desarrollo de estos compiladores. Esto significa que nosotros, los desarrolladores de System SW, estamos involucrados en su creación, ya que tenemos un conocimiento profundo de cómo funciona el hardware de la computadora.

En otras palabras, gracias a este cambio en los requisitos de la industria, el enfoque de los ingenieros de System SW está moviéndose desde la optimización de programas de propósito general hacia la optimización de programas basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

P: ¿Podría presentarnos brevemente el Instituto de I&D de Samsung en Rusia (SRR) y el tipo de trabajo que realiza?

 En estos días, en SRR, estamos enfocándonos en desarrollar nuestra experiencia y capacidades en tres áreas principales de I+D: solución de sensor, imágenes de IA y System SW. El SRR tiene experiencia integral en I+D de sensores, que incluye el desarrollo de hardware y algoritmos, así como la comercialización específicamente para soluciones biométricas y de cuidados de la vida. El SRR ha estado profundamente involucrado en el desarrollo de la biometría del iris, la cara y las huellas dactilares, así como en la estimación de la composición corporal para smartwatches. De igual forma, el instituto también contribuyó al fortalecimiento de las conocidas funciones Super Slow Motion (Super Cámara Lenta) y Night Mode (Modo Nocturno) en las cámaras de los smartphones mediante el desarrollo constante de la sinergia entre la óptica y la IA dentro del área de imágenes de IA.

Creo que System SW es una de las áreas de investigación más prometedoras que se están llevando a cabo en SRR en este momento. Basándonos en nuestro profundo conocimiento de varios hardwares y sistemas operativos (SO), al igual que en nuestra sólida mano de obra de ingeniería, hacemos todo lo posible para ser un proveedor de tecnología central de System SW para toda la empresa.

P: Siguiendo los logros dentro del Laboratorio Avanzado de System SW en SRR, ¿en qué están trabajando en este momento?

 Estamos llevando a cabo una extensa investigación sobre posibles nuevas direcciones para nuestro equipo de System SW con el fin de comprender las últimas tendencias del área que puedan reemplazar las técnicas tradicionales de System SW en un futuro próximo.

Nuestro laboratorio también está trabajando actualmente en un proyecto relacionado con la habilitación de la infraestructura vRAN escalable de 5G para ser compatible con múltiples tipos de redes, así como otros proyectos relacionados con tecnologías de compilación para Android y Tizen OS, desarrollo avanzado de SO y la producción del Kit de Desarrollo de Software (SDK) para la IA On-Device.

Además de liderar el laboratorio de System SW Avanzado, actualmente también estoy liderando un proyecto de SRR para la plataforma de IA On-Device llamada ONE, u On-Device Neural Engine. Este proyecto está desarrollándose en colaboración con el Laboratorio On-Device en Samsung Research, y Samsung mantiene un aspecto importante de este proyecto como una iniciativa de código abierto ubicada en github.com.

P: La IA On-Device y las tecnologías avanzadas de System SW son cruciales para brindar a los usuarios experiencias móviles sólidas e innovadoras. ¿Podría explicarnos un poco más sobre por qué es así, y la dirección de la investigación que han tomado en el Laboratorio de System SW Avanzado?

System SW desempeña un papel clave en el funcionamiento de la aplicación y la experiencia del usuario. System SW es la capa inferior que se encuentra entre el hardware de un dispositivo y las aplicaciones del usuario, lo que significa que es la base para el resto del software. Es posible que los usuarios no vean System SW en acción, ya que sus interacciones con sus aplicaciones móviles están relegadas a simplemente a la interfaz, pero bajo el capó de tus aplicaciones favoritas hay muchas capas de lógica de programa. Por ejemplo, administrar el reconocimiento de un toque para la pantalla en el núcleo del sistema y luego dibujar una ventana correspondiente a través de la biblioteca de gráficos. Si hay un retraso en cualquiera de estos niveles de reconocimiento, todo el rendimiento del sistema se ve afectado, pudiendo afectar también la experiencia del usuario. Por lo tanto, System SW incluye requisitos especiales para el consumo de memoria y la latencia.

La capacidad de integrar aceleradores de hardware especializados en dispositivos móviles ha influido en gran medida en el desarrollo de aplicaciones basadas en IA. Esta integración perfecciona la calidad de la imagen, el bloqueo de dispositivos biométricos, los teclados predictivos y más, tecnologías a las que los usuarios están tan acostumbrados en estos días que sería difícil imaginar un dispositivo móvil sin ellas. El mayor desarrollo de los aceleradores está destinado a hacer que nuestros dispositivos móviles sean aún más inteligentes, más fáciles de usar, y abrirá nuevas posibilidades para las aplicaciones de IA que, anteriormente, solo podrían haber sido soñadas en películas de ciencia ficción.

System SW también puede perfeccionarse utilizando estas tecnologías basadas en IA para la personalización de un dispositivo móvil a un usuario específico, proporcionando configuraciones adaptables según la ubicación del usuario, el comportamiento y los estándares de uso del dispositivo. Nuestro equipo participa activamente en dicha investigación sobre la mejora de System SW mediante el uso de tecnologías de IA en el dispositivo. 

P: ¿Cuáles cree que son los principales beneficios para el usuario que se derivan de la incorporación de tecnologías de IA On-Device en los dispositivos móviles?

 La IA On-Device es una tecnología relativamente nueva y está estrechamente relacionada con la creciente popularidad de las aplicaciones basadas en IA. Inicialmente, dichas aplicaciones se ejecutaban utilizando un servidor de alto rendimiento en la nube donde se realizaban todos los cálculos complejos, pero tanto el crecimiento del rendimiento del procesador móvil como la integración de aceleradores de hardware especializados han hecho posible ahora desarrollarse aplicaciones de IA para ejecutarse directamente en un dispositivo móvil, no un servidor.

La ejecución de redes neuronales en el dispositivo para aplicaciones de IA tiene una serie de ventajas para los usuarios. En primer lugar, se reduce el tiempo de respuesta a los usuarios que disfrutan de su aplicación, pues ya no es necesario enviar datos al servidor para después esperar el resultado; en segundo lugar, se mantiene la privacidad de los datos ya que todo el procesamiento se realiza en el dispositivo y, en tercer lugar, estas aplicaciones pueden ejecutarse incluso sin conexión a Internet.

P: ¿Cómo su proceso de desarrollo de ideas, tanto a nivel interno como con empresas y universidades nacionales, sirve para, en última instancia, brindar mejores experiencias a los usuarios?

En SRR, somos proactivos en el seguimiento de las últimas tendencias en áreas relevantes, realizamos seminarios internos, intercambiamos experiencias, interactuamos con otros equipos y desarrollamos nuestras pruebas de conceptos. Este intercambio de experiencias se produce principalmente en eventos informales, en almuerzos o en la cocina, y muchas veces arroja resultados muy interesantes. También realizamos brainstorms con regularidad para generar nuevas ideas. Una de las últimas sesiones que realizamos estuvo relacionada con el desarrollo futuro de un proyecto de máquina virtual de bajo nivel de código abierto (LLVM), en el que generamos alrededor de 30 ideas diferentes y, después de filtrar internamente, elegimos tres de las áreas más prometedoras que estoy seguro de que están preparadas para expandir nuestra competencia y que serán útiles en el futuro para el negocio de Samsung.

Además de las interacciones con otros equipos dentro de SRR, nuestro centro de investigación organiza seminarios externos y talleres conjuntos en los que compartimos experiencias, discutimos las tendencias actuales y compartimos ideas para los desafíos tecnológicos existentes. Aquí en Rusia, tenemos la suerte de contar con un grupo muy sólido de programadores de sistemas, gracias al énfasis puesto en el desarrollo de System SW en la etapa universitaria.

P: ¿Cuáles cree que son las principales tendencias dentro de su industria en este momento? ¿Cómo las ha ido incorporando a la investigación que hace en SRR?

 Creo que System SW se optimizará cada vez más mediante la adopción del aprendizaje automático. Esto nos permitirá centrarnos en tareas más complejas y deshacernos de aquellas rutinas de optimización. Smart System SW nos permitirá lograr el mejor desempeño en el procesamiento de la información.

Además, IA On-Device no solo hará que nuestros dispositivos móviles sean más inteligentes, también lo hará con wearables, lo que en última instancia conducirá al uso generalizado de la IA en todo tipo de dispositivos. La conexión de estos dispositivos inteligentes requerirá métodos de comunicación de alta velocidad que aprovechen tecnologías de comunicación como 5G y, más allá, que tengan la capacidad de equilibrar dinámicamente la carga entre los nodos de computación de la red. Esta dirección de la investigación también se está explorando activamente en nuestro laboratorio.

El tercer experto de la serie que se presentará es Bin Dai, ingeniero de planta del Laboratorio de Inteligencia Artificial (AI) en el Instituto de Investigación y Desarrollo de Samsung en China – Beijing (SRC-B). Dai se unió a SRC-B en 2020 para unirse a sus colegas en el trabajo en compresión de red y diseño e investigación de modelos en el dispositivo. Sigue leyendo para obtener más información sobre las tecnologías innovadoras que Dai y su equipo están desarrollando en SRC-B.

P: Las tecnologías basadas en inteligencia artificial, incluida la PNL (procesamiento del lenguaje natural) y la inteligencia acústica, son áreas de investigación de vanguardia que están constantemente abriendo nuevos caminos. Pero, ¿Qué papel juega la oferta de investigación principal proporcionada por el aprendizaje automático como base para estas innovaciones?

El aprendizaje automático juega 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 cálculo, lo que dificulta la implementación de algoritmos de última generación en dispositivos móviles. Para solucionar este problema, nuestro laboratorio de inteligencia artificial está trabajando en la producción de modelos diminutos con un rendimiento potente tanto desde una perspectiva teórica como práctica. De esta manera, nuestra investigación principal está destinada a innovar todo tipo de tecnologías basadas en inteligencia artificial.

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 de I + D avanzados de Samsung Electronics y se estableció en 2000, el primer centro de I + D de Samsung que se estableció en 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. 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, SRC-B tiene como objetivo encontrar la mejor manera posible de mejorar la precisión de un algoritmo de IA al tiempo que reduce la complejidad del cálculo y los recursos utilizados para hacerlo. Para lograr estos objetivos, actualmente estamos trabajando en dos temas de investigación que permiten 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 de profundidad precisa como lo hacen los ojos humanos, como imágenes y nubes de puntos LiDAR. Con una red equivariante, estas simetrías se tienen en cuenta al diseñar la red. Por lo tanto, 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 recursos para muestras difíciles. Al hacerlo, el recurso de cálculo promedio utilizado se puede reducir significativamente.

P: La investigación fundamental sobre la IA ha estado potenciando todo tipo de campos de aplicación para el usuario, desde la visión por computadora hasta el reconocimiento de voz. ¿Podrías explicar un poco más por qué es así y la dirección de la investigación que tú 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 uso de este conocimiento 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 se pueden eliminar 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 inteligencia artificial más potentes, incluidas las soluciones de búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) y una vez por todas (OFA).

P: ¿Cuáles cree que son los principales beneficios para el usuario de incorporar todas las tecnologías móviles básicas con tecnologías de inteligencia artificial basadas en el aprendizaje automático?

Las tecnologías de inteligencia artificial 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 inteligencia artificial. Por ejemplo, el sistema automático de preguntas y respuestas de los dispositivos móviles debe estar impulsado por algoritmos de inteligencia artificial. 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 con su rendimiento 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 con esa cámara 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 las preferencias específicas de ese usuario, lo que significa que la experiencia del dispositivo del usuario se puede mejorar continuamente.

P: ¿Cómo se integra el trabajo que realiza 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 de 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 tareas de segmentación humana, lo que resultó 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 patrones (CVPR) como un solo equipo con esta solución, y ganamos el 1er lugar.

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

Por otro lado, 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 los ha estado incorporando a la investigación que realiza en el Samsung R&D Institute 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 teléfonos inteligentes, 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 adecuados para estos dispositivos.

Hay diferentes formas de lograr este tipo 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 nos estamos enfocando ahora para lograr esto.

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

Desarrollados en colaboración con nuestro equipo de investigación en comunicación, diseñamos algoritmos de inteligencia artificial para la comunicación inalámbrica. Esta solución logró 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 y está 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 5G combinado con IA es una dirección de investigación con un gran potencial.

En el siguiente episodio contará con una entrevista con Evgeny Pavlov, un experto en software de sistemas del Samsung R&D Institute Russia (SRR).

El segundo experto es Lukasz Slabinski, Líder del Equipo de Inteligencia Artificial del Instituto de I&D de Samsung de Polonia (SRPOL). Slabinski se incorporó a SRPOL en 2013 como Ingeniero Sénior y, tras ocho años de trabajo dedicado, ahora dirige el Equipo de IA de SRPOL. Siga leyendo para saber más sobre la emocionante innovación con la que Slabinski y su equipo están involucrados en SRPOL.

P&R de retransmisión

P: En comparación con el desarrollo de la tecnología de inteligencia visual, se sabe que diseñar soluciones para el reconocimiento de voz es muy complejo. ¿Qué dificultades encuentra y cómo las supera?

Sergey Lytvynenko (Instituto de I&D de Samsung de Ucrania)

R: El lenguaje humano está en constante evolución, es increíblemente subjetivo y contiene infinitas variaciones como acento, tono y dialecto. Superamos estos desafíos utilizando tecnologías de aprendizaje automático de última generación, que crean modelos que memorizan los estándares generales del lenguaje reconocidos automáticamente en los datos analizados.

P: Se sabe que diseñar soluciones para el campo del reconocimiento de voz es muy complejo. Al trabajar en tecnologías relacionadas con el lenguaje, ¿qué desafíos ha encontrado y cómo los ha superado?

Lukasz Slawinski (Instituto de I&D de Samsung Polonia)

R: En mi opinión, las tecnologías relacionadas con el lenguaje son mucho más complejas que cualquier otra. La humanidad se comunica en casi 7.000 idiomas en constante evolución, subdivididos en un sinfín de acentos y dialectos. Además, el lenguaje humano es mucho menos objetivo que, por ejemplo, una imagen, que puede describirse en fórmulas matemáticas. Las personas codifican sus pensamientos como un conjunto de sonidos o caracteres en un mensaje, que luego debe ser descodificado e interpretado por otros. Debido a que cada fase de este proceso es personal, creativa y no determinista, la comunicación humana basada en el lenguaje es muy compleja y ambigua. Así, por un lado, podemos disfrutar de hermosas poesías y chistes divertidos, y por otro, sufrir ocasionalmente malentendidos.

Las personas de I&D que trabajan en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) a menudo alcanzan sus propias limitaciones innatamente humanas. Incluso nos encontramos con problemas para comunicarnos claramente con los compañeros en el trabajo o la familia en casa. Entonces, ¿cómo, por ejemplo, un ingeniero que habla dos idiomas puede diseñar y codificar un sistema de traducción automática para 40 idiomas diferentes? Resolvemos esta paradoja utilizando tecnologías de aprendizaje automático.

Durante el proceso conocido como “entrenamiento”, automáticamente extraemos estándares generales basados en ejemplos de nuestros conjuntos de datos y los memorizamos en forma de modelo. Para construir un sistema de traducción automática, entrenamos una red neuronal para mapear una oración en diferentes idiomas en base a millones de ejemplos, todos cuidadosamente recopilados y refinados de antemano. Suena fácil, pero aquí nos enfrentamos a tres desafíos fundamentales.

• El primero es el diseño de una arquitectura de modelo de aprendizaje automático adecuada, capaz de memorizar y generalizar suficientes estándares de lenguaje para problemas determinados, como traducción automática, análisis de sentimientos, resumen de texto y otros.
• El segundo desafío es la preparación de una cantidad suficiente de datos de entrenamiento, ya que los sistemas de aprendizaje automático pueden reconocer y memorizar solo los estándares presentados en el conjunto de datos de entrenamiento.
• El desafío final es la implementación de un modelo de aprendizaje automático ya capacitado en una nube dedicada o en una plataforma en el dispositivo.

Abordamos estos desafíos aprovechando la vasta experiencia de nuestros ingenieros, los enfoques sofisticados para la recopilación de datos y la experimentación con las arquitecturas de aprendizaje automático de última generación.

P: ¿Podría presentar brevemente a su Equipo de IA, el Instituto de I&D de Samsung en Polonia (SRPOL) y el tipo de trabajo que se lleva a cabo allí?

R: El SRPOL es uno de los centros internacionales de I&D de software más grandes de Polonia. Está ubicado en dos ciudades: Varsovia, la capital de Polonia, y Cracovia, que es un importante hub tecnológico en su región. Colaboramos estrechamente con startups, universidades e instituciones de investigación locales.

La misión del Equipo de IA en SRPOL es la creación de funciones, herramientas y servicios basados en IA capaces de facilitar y enriquecer vidas humanas. Nos centramos en las áreas de NLP e Inteligencia de Audio, pero también poseemos experiencia en muchas especialidades diferentes, incluidos los sistemas de recomendación, el posicionamiento en interiores, el análisis visual y la realidad aumentada (AR).

P: Como Líder del Equipo de IA del Instituto de Polonia desde 2018, ha supervisado una gran cantidad de proyectos con y sin el enfoque de NLP. ¿En qué están trabajando usted y su equipo ahora?

R: Con respecto al área de NLP, hemos continuado nuestra trayectoria que ha comenzado hace más de 10 años con el desarrollo de sistemas como la Traducción Automática y los Sistemas de Diálogo, incluida la Respuesta a Preguntas y el Análisis de Texto. Trabajamos tanto en servicios escalables y potentes basados en la nube como en aplicaciones de dispositivos que funcionan rápidamente y sin conexión.

Inteligencia de audio es un área más nueva para nosotros. Comenzamos a enfocar nuestras capacidades de investigación en ella hace varios años, ya que ha comenzado a ganar importancia. Actualmente trabajamos en el reconocimiento, separación, mejora y análisis de sonido. Durante nuestro trabajo, tenemos en cuenta todos los niveles de procesamiento de audio, desde la comprensión de la escena acústica hasta el ajuste fino de los algoritmos de audio integrados en dispositivos con recursos de hardware muy limitados, como los auriculares inalámbricos.

P: Sus enfoques tecnológicos incluyen NLP, minería de datos & texto, inteligencia de audio y más. ¿Su investigación ha afectado directamente el desarrollo de algún producto o servicio específico de Samsung? ¿Qué beneficio ha ofrecido a los usuarios la contribución de su equipo?

R: El SRPOL tiene un largo historial de comercialización de tecnologías de IA, pero no las hicimos solos. Estamos orgullosos de ser parte de un panorama más amplio, en el que SRPOL trabaja en estrecha colaboración con otros centros de I&D de Samsung y contribuye a la comercialización.

Por ejemplo, hemos contribuido al desarrollo de varias funciones de entrada de texto inteligente para los dispositivos móviles de Samsung, incluido el teclado en pantalla, la función de hashtag, la recomendación de título de Samsung Note y las respuestas de texto inteligente en smartwatches.

También hemos contribuido al Sistema de Recomendación de Galaxy Store, que sugiere los juegos más interesantes al usuario según sus preferencias.

P: Como defensor de los nuevos campos de IA, como la inteligencia de audio, ¿cuáles considera como las principales tendencias dentro de su industria en este momento? ¿Cómo esta tecnología afectará a la vida diaria de las personas?

R: Creo que la inteligencia de audio será el próximo actor de cambio para todos los dispositivos electrónicos de consumo. Trabajar en análisis de audio es extremadamente importante, ya que es la parte que falta en los sistemas avanzados basados en IA verdaderamente centrados en el ser humano.

Los potentes sistemas de NLP analizan la intención del usuario expresada por texto y voz. Los algoritmos de visión por computadora están detrás de casi todas las cámaras y la salida de contenido visual. Para la mayoría de nosotros, es difícil imaginarse conduciendo un automóvil sin navegación, escribiendo un mensaje sin correctores ortográficos o buscando información sin Internet. Pero, a excepción de algunas aplicaciones profesionales, hasta ahora, rara vez usamos tecnología de audio inteligente para mejorar nuestra audición. En mi opinión, esto cambiará pronto.

Vamos a imaginar que tenemos una tecnología comúnmente disponible que permite a las personas seleccionar qué y cómo quieren escuchar. Por ejemplo, durante un almuerzo con un amigo en un parque ubicado en un concurrido centro de la ciudad, alguien podría elegir escuchar solo los sonidos de la naturaleza y la persona con la que está hablando. O imaginemos un sistema avanzado de realidad virtual (RV) o realidad aumentada (RA), recientemente denominado Metaverso, que crea una experiencia de audio 3D inmersiva directamente en la cabeza de las personas. Solo estos dos conceptos generan cientos de nuevos casos de uso posibles, pero vayamos más allá. ¿Qué tal escuchar cosas que actualmente son inaudibles para la gente? Ahora los humanos solo pueden escuchar un espectro reducido de sonidos diferentes. Nuestro mundo está lleno de sonidos significativos en los que, en su mayor parte, las tecnologías de IA actuales no están involucradas. Con el desarrollo de las tecnologías de inteligencia de audio, creo que todo esto afectará enormemente la vida de las personas.

▲ Investigadores del Instituto de I&D de Samsung en Polonia trabajan en el desarrollo de la tecnología de Cancelación Activa de Ruido (ANC) con un Simulador de Cabeza & Torso (HATS) en una sala anecoica.

P: ¿Cómo se han incorporado las tendencias actuales en la investigación que realiza en el Instituto de I&D de Samsung en Polonia?

R: Aparte del NPL y el audio, también estamos trabajando para encontrar las formas más efectivas de construir sistemas verdaderamente multimodales. Para ello, procedemos con la investigación y el análisis de casos de uso desde diferentes perspectivas. Dicho análisis es posible gracias a nuestro equipo diverso e interdisciplinario que consta de ingenieros, lingüistas, científicos de datos y más.

P: ¿Cuál ha sido su logro más importante en SRPOL hasta ahora?

R: Sería nuestra solución de Traducción Automática. Esta solución ha obtenido logros en varios concursos durante cinco años consecutivos: el Taller Internacional sobre Traducción de Lenguas Habladas (IWSLT) de 2017 a 2020; el Taller sobre Traducción Automática (WMT) en 2020; y el Taller sobre Traducción Asiática (WAT) en 2021. Estos se encuentran entre los concursos internacionales más prestigiosos en nuestro campo.

Ganar el reconocimiento en WAT este año fue un hito particularmente satisfactorio, ya que desarrollar nuestra solución para los idiomas asiáticos fue originalmente una hazaña difícil para nosotros como ingenieros polacos, pero este logro ha demostrado el verdadero poder de nuestra tecnología, que va más allá de una simple demostración.

Otro logro del que estoy muy orgulloso es la velocidad de crecimiento que ha logrado el equipo de inteligencia de audio y su desarrollo tecnológico. En solo unos años, después de comenzar prácticamente desde cero, pudimos estar en el podio del taller sobre Detección y Clasificación de Escenas y Eventos Acústicos durante dos años consecutivos, 2019 y 2020. También hemos publicado varios artículos científicos y patentes en esta área. Estoy seguro de que este es solo el comienzo de nuestras actividades prolíficas en este campo.

[Hacia el futuro con Samsung Research]

Un experto en IA cuestiona a un experto en aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) es una de las tecnologías base detrás de las soluciones de IA, tanto que los términos “IA” y “ML” a menudo se usan indistintamente. Al desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje automático, supongo que también se enfrenta a una serie de desafíos. ¿Puede compartir algunos de los desafíos y esfuerzos innovadores para superarlos que encuentra en su instituto?

En el siguiente episodio se puede encontrar una entrevista con Bin Dai, un experto en aprendizaje automático del Instituto de Investigación de Samsung, Instituto de China – Beijing.

Samsung Electronics ha reconocido desde hace mucho tiempo la importancia de estas tecnologías avanzadas y ha buscado activamente la innovación en estos campos. Investigadores expertos están trabajando arduamente en los 14 centros de investigación y desarrollo de Samsung Research[1]’s y en los 7 centros globales de inteligencia artificial en todo el mundo, de esta manera prepararse para el futuro, proponer innovaciones para los usuarios y crear la próxima generación de tecnologías y servicios de vanguardia.

Por ello, Samsung 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 está mejorando directamente la vida de los consumidores.

El primer experto es Sergii Lytvynenko, Jefe del Equipo de Inteligencia Visual en Samsung R&D Institute Ukraine (SRK). Sergii ha trabajado para SRK durante más de una década desde que se incorporó como ingeniero de software.

P: ¿Puede presentarnos brevemente el Instituto de I + D de Samsung en Ucrania y el tipo de trabajo que se lleva a cabo allí?

Nuestro centro de I + D se encuentra en Kiev, en el corazón de Ucrania. Desde su creación en 2009, SRK se ha centrado y tiene una gran experiencia en los dominios de IA, Realidad Aumentada (AR) / Realidad Virtual (VR) y Seguridad. SRK está compuesto por destacados profesionales de la industria y actualmente estamos trabajando en el estudio de seguridad de inteligencia, visión por computadora, servicios inteligentes sensibles al contexto y más. Además, como parte de las iniciativas de cooperación industrial-educativa, SRK coopera activamente con universidades y escuelas locales.

P: ¿En qué están trabajando usted y el equipo de inteligencia visual en este momento?

 Nuestro equipo está llevando a cabo actualmente una investigación fundamental en los dominios de IA, Visión por computadora y Gráficos por computadora. La misión principal de nuestro equipo es transformar los avances de la investigación en experiencias de usuario integrales, mejorando así la calidad de vida de las personas, simplificando sus rutinas diarias y brindando emociones positivas y experiencias inmersivas.

Para hacerlo, estamos colaborando estrechamente con varios equipos en otros países mediante la realización de investigaciones avanzadas en nuestros dominios focales y trabajando con diferentes unidades de negocio contribuyendo con nuestras tecnologías centrales a los productos Samsung.

P: Su equipo cubre dos dominios tecnológicos principales: Visión por computadora y Gráficos por computadora. ¿Cómo contribuyen estas tecnologías a la innovación de nuevas experiencias de usuario?

El año pasado, realizamos un extenso trabajo en la solución Smart Trainer, que permite un nivel totalmente nuevo de experiencias de fitness en casa. A través de la cámara USB conectada al Samsung Smart TV, el sistema puede realizar un seguimiento de sus actividades, realizar un seguimiento de los ejercicios que realiza e incluso ofrecer recomendaciones sobre la precisión de su formulario, todo gracias a la IA. Ahora estamos muy contentos de que los usuarios de televisores Samsung puedan disfrutar de esta función en sus hogares.

P: ¿Cómo está incorporando las tecnologías clave de sus dominios focales en sus proyectos actuales, como AR Glasses?

En estos días, estamos realizando I + D avanzado para abordar los principales desafíos en las áreas de gráficos y visión por computadora para las gafas AR. Desde el punto de vista de la visión, estamos trabajando en las soluciones esenciales necesarias para la RA, incluida la localización y el mapeo simultáneos (SLAM), la estimación de profundidad, la comprensión del entorno y la interacción persona-computadora (HCI). En el lado de los gráficos, estamos investigando el renderizado de baja latencia para la optimización del rendimiento del juego y la realidad aumentada.

△ Equipo de Inteligencia Visual en Samsung R&D Institute Ucrania

P: Además de AR, su equipo contribuye al desarrollo de la tecnología S-Pen. ¿Puede darnos un poco de información sobre el desarrollo de esta tecnología?

Una de nuestras áreas focales de I + D y soluciones centrales es la tecnología de reconocimiento de escritura a mano para dispositivos habilitados para S Pen, que se está implementando y extendiendo a la línea Galaxy. Mientras trabajábamos en nuestra solución de reconocimiento de escritura a mano, también desarrollamos una rica cartera de patentes, contribuyendo así al desarrollo de la tecnología central de Samsung.

P: ¿De qué manera cree que las tecnologías S Pen optimizadas que su equipo creó para el Galaxy Z Fold3 complementarán la experiencia de los usuarios con el dispositivo?

Galaxy Z Fold3 es un producto realmente único. Su pantalla grande y flexible amplía los límites y abre nuevas posibilidades para que los usuarios sirvan como un verdadero compañero de productividad para los negocios y la educación diarios. En este contexto, el S Pen y el reconocimiento de escritura a mano y la baja latencia se vuelven de crucial importancia y estamos aprovechando lo mejor del lápiz y papel convencionales para ofrecer esos mismos tipos de experiencias en la pantalla digital.

P: ¿De qué manera las tecnologías que contribuyó su equipo al Galaxy Z Fold3 se establecieron para mejorar la calidad de vida de los usuarios y simplificar sus rutinas?

Implementamos nuestra solución de predicción de puntos basada en inteligencia artificial para minimizar la entrada de latencia de S Pen con el fin de hacer que la experiencia de escritura y dibujo se sienta más como la del lápiz y el papel. Además, las tecnologías de reconocimiento de escritura a mano hacen que la escritura digital sea más inteligente, más fácil y más agradable. Los usuarios pueden transformar sus notas en documentos impresos, reconocer tablas, diagramas, incrustar enlaces, resolver problemas matemáticos y más, más simple que nunca. Experiencias como esta son las que marcan una diferencia real en nuestra vida diaria.

P: ¿Cuáles cree que son las principales tendencias tecnológicas en este momento?

En estos días, reconocemos la Modalidad Visual como la próxima gran novedad: cómo transformar una nota en una nota inteligente, cómo convertir un video en un video inteligente y cuánta información de contexto útil podemos extraer de estos procesos. Para esta tecnología, AR abre toneladas de posibilidades, así como desafíos por resolver. Por ejemplo, los “ojos digitales” que explorarían completamente un entorno para un usuario y proporcionarían información contextual bien organizada podrían cambiar totalmente nuestras vidas.

Otra gran tendencia en este momento es HCI. Aquí creemos que la interacción multimodal, que es una parte crucial de HCI, sería esencial. Las interacciones multimodales son interacciones usuario-máquina que encapsulan la visión, el lenguaje y el conocimiento, y esta tecnología puede ayudar a un dispositivo Samsung a comprender el mundo en el que se encuentra.

P: ¿Cuál ha sido su logro más memorable en SRK hasta ahora?

 Junio ​​de 2021 fue un mes realmente especial para nosotros, ya que ganamos el CVPR (Conferencia sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones) 2021 Chart Question Answering Challenge. CVPR es la conferencia más grande del mundo sobre visión por computadora e inteligencia artificial. Estamos realmente orgullosos de lo que logramos.

P: Las tecnologías de inteligencia visual son cruciales cuando se trata de innovar nuevas experiencias móviles para los usuarios. ¿De qué manera las tecnologías relacionadas con el lenguaje también contribuyen a estas experiencias?

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una de las áreas de investigación más desafiantes. Realmente deseamos que todas las personas en todo el mundo puedan usar y experimentar nuestras soluciones, y para lograrlo, la expansión del idioma y el soporte son de crucial importancia. En el reconocimiento de escritura a mano de S Pen, trabajamos continuamente para ampliar la cobertura de idiomas. Nuestra solución ahora admite más de 80 idiomas y hay más en camino.

[1] Samsung Research is the advanced research and development (R&D) hub of Samsung’s Consumer Electronics (CE) Division and IT & Mobile Communications (IM) Division.