Hoy en día la moda de la inteligencia artificial se encuentra en las redes neuronales y en las técnicas del aprendizaje profundo o reforzado. Lo que actualmente se hace es alimentar a las redes neuronales de grandes cantidades de información, esperando que eventualmente la red organice todos estos datos y pueda aprender. Hay interesantes esfuerzos sobre esta técnica, por ejemplo, el programa AlphaGo, que juega como el mejor del mundo el antiguo juego oriental de Go o bien, el software experimental Jirafa, que en 72 horas de entrenamiento, llegó a jugar como un maestro internacional de ajedrez, asunto que a los humanos puede llevarles una decena de años.
Pero más allá de este tema de las redes neuronales, está esta carrera incesante de hacer que las máquinas puedan desarrollar tecnología que sea cada vez más rápida y que pueda manejar cantidades masivas de datos en poco tiempo. Por ello, es interesante ver que ahora IBM dice haber desarrollado un sistema que dramáticamente recorta los tiempos del análisis masivo de datos para que sus sistemas de redes neuronales lleguen a una solución de forma mucho más rápida.
IBM dice que su meta era reducir el tiempo que le toca a los sistemas de aprendizaje profundo para ser alimentados, logrando pasar de días a horas. Las mejoras podrían ahora mismo ayudar a los radiólogos a obtener de forma más rápida la lectura de imágenes radiológicas que pudiesen presentar anomalías, todo de acuerdo con lo que dice Hillery Hunter, un “fellow” de IBM y director …