Hay muchos problemas potenciales con la forma en que entrenamos los modelos de IA. Se ha demostrado repetidamente que los conjuntos de datos utilizados para enseñar a las máquinas a pensar crean algoritmos sesgados, lo que a veces conduce a la discriminación. Según algunas estimaciones, los científicos de datos pasan el 80% de su valioso tiempo adquiriendo, limpiando y administrando conjuntos de datos. Y en algunos casos, los conjuntos de datos ni siquiera existen en primer lugar.
El físico Nathan Kundtz tiene un plan para arreglar eso, lo que podría impulsar enormes mejoras en el entrenamiento de IA.
Kundtz, quien anteriormente dirigió la compañía de comunicaciones satelitales Kymeta, respaldada por Bill Gates, como CEO, ha lanzado una compañía llamada Rendered.ai para crear conjuntos de datos sintéticos para entrenar sistemas de inteligencia artificial, así como construir una infraestructura que permita a los ingenieros personalizarlos y modificarlos.
La startup con sede en Bellevue, Washington, está trabajando actualmente en IA que aprende de conjuntos de datos visuales, incluidas imágenes y videos, así como datos de radar, rayos X e imágenes térmicas. Esta semana anunció una ronda de semillas de $ 6 millones.
Hay otras compañías que proporcionan conjuntos de datos sintéticos para el entrenamiento de IA, creando imágenes para que las máquinas aprendan cuando no se pueden recopilar en la vida real. Pero adoptan un enfoque diferente.
«La mayoría de ellos piensan en este problema como un problema de gráficos por computadora. Entonces, el producto que proporcionan y la solución a eso es un conjunto de imágenes», dijo Kundtz.
«Pensamos en eso de manera muy diferente. Pensamos en esto como un problema de ingeniería. Y el producto que ofrecemos es una plataforma que lo lleva a los resultados comerciales necesarios para impulsar su negocio hacia adelante».
Kundtz proporcionó un ejemplo. Hay investigadores que monitorean la actividad económica mediante el uso de imágenes satelitales. Utilizan la IA para escanear las imágenes de grúas de construcción, camiones y otras manifestaciones físicas del comercio y el crecimiento. Pero antes de que eso pueda suceder, el modelo podría necesitar un conjunto de datos de entrenamiento con millones de imágenes para capturar ejemplos de estos objetos, además de las habilidades de un anotador experto para reconocerlos e identificarlos. Y luego hay irregularidades con las que lidiar, tal vez la nieve que cubre una grúa, la interferencia de nubes o el óxido que la oscurece, lo que hace que un anotador pierda el artículo.
Para resolver ese problema, Rendered crea su propio mini universo 3D y lo puebla con las grúas y camiones para que la IA aprenda. Pueden agregar las mismas irregularidades, pero aún así encontrar las grúas y los camiones. Es una solución que puede sonar igual de laboriosa, pero la simulación se basa en la ciencia básica para llevar la carga.
«Especialmente en el mundo de la visión por computadora, gran parte de los datos se basan realmente en la física que entendemos muy bien, como la luz que interactúa con las cosas es [un área] donde tenemos una tremenda experiencia y herramientas de simulación increíbles», dijo Kundtz.
Rendered coloca ese conjunto de datos en una infraestructura para que los ingenieros de IA puedan modificarlo y personalizarlo.
Es una visión ambiciosa, pero Kundtz aporta credibilidad empresarial a la empresa.
Kundtz comenzó su carrera como gerente en Intellectual Ventures, el centro de innovación de alta tecnología y una creación del ex director de tecnología de Microsoft, Nathan Myhrvold. Mientras estuvo allí, Kundtz dirigió un equipo que trabajaba en tecnología de antena de vanguardia, que se convirtió en la base de la startup derivada Kymeta. Fue CTO de Kymeta y luego CEO antes de irse en 2018.
Kymeta ha recaudado más de $ 440 millones, según PitchBook, con aproximadamente la mitad de eso acumulado bajo el liderazgo de Kundtz. La compañía continúa acumulando hitos con su tecnología de banda ancha satelital de próxima generación.
Fue la experiencia en Kymeta lo que ayudó a inspirar la nueva empresa de Kundtz. Al interactuar con compañías satelitales, vio que su trabajo a veces se veía limitado por la falta de conjuntos de datos para entrenar a la IA.
Además de las compañías satelitales, la plataforma de Rendered puede proporcionar conjuntos de datos para ingenieros en medicina, transporte, robótica y seguridad. La startup se encuentra actualmente en modo beta, trabajando con un puñado de usuarios para afinar su tecnología. El financiamiento inicial, que provino de Tectonic Ventures, Congruent Ventures, Union Labs y Uncorrelated Ventures, ayudará a la compañía a expandir sus servicios a más clientes.
Kundtz está entusiasmado con el trabajo en el que se ha embarcado, abordando lo que ve como un obstáculo fundamental para la IA.
«El problema es un poco un problema ‘well duh'», dijo Kundtz. «Y, sin embargo, cuando ves algo tan fundamental y sin embargo no se aborda de una manera que sea escalable y que realmente llegue al corazón del problema, ese es el tipo de cosas que me levantan por la mañana».
