Cómo aterrizar un coche de SpaceX con inteligente artificial

Luis Cosio es socio director de iNBest.cloud, su perfil en LinkedIn describe a su empresa como «habilitadora de cloud computing e inteligencia artificial, que provee a clientes en LATAM con soluciones únicas para cumplir sus necesidades y objetivos de negocio». El día 4 de abril, en el panel de la Universidad de Guadalajara dentro de Talent Land, nos explica lo básico sobre la inteligencia artificial y cómo ésta fue implementada en los cohetes del proyecto SpaceX.

«No es ciencia de cohetes, es inteligencia artificial.»

La inteligencia artificial resuelve varios problemas en la industria, es decir, tiene un amplio abanico de aplicaciones. Una de las ramas más interesantes es el aprendizaje automático (machine learning). Pero y… ¿esto qué es?

Aprendizaje automático

Se trata del desarrollo de técnicas de aprendizaje para que una inteligencia artificial, mediante experimentos, adquiera conocimiento empírico y eventualmente sea capaz de resolver problemas específicos. Para poner en contexto, una maquina adquiere experiencia mediante prueba y error. Obviamente estas pruebas son realizadas durante largos periodos de tiempo pues, a pesar de que dichos procesos computacionales son ejecutados digitalmente y por ende son sumamente veloces, aun así son procesos muy demorosos.

«Es como poner a un niño de 5 años tratar de convertirse en un perito en la conducción de todo tipo de vehículos.»

Estos experimentos fueron llevados a cabo por una inteligencia artificial, desarrollada por SpaceX; usa algoritmos de optimización convexa, así resuelve el cómo aterrizar un cohete. Después de invertir horas y horas en simulaciones, pasaron a gastar millones de millones de dólares en llevar toda esta teoría a la práctica, a fin de que la máquina tratase de adquirir conocimiento en cada intento fallido. Y vaya si fallaron…

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Cosio se despide enumerando las precondiciones que deben existir para desarrollar una inteligencia artificial:

  • Mucho poder computacional.
  • La gran cantidad de datos.
  • La inmensa cantidad de inversiones.

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