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Mirage promete nuevos modelos de aprendizaje profundo que son fáciles de usar
Courtesy ETH by Astrid Tomczak: Automóviles autónomos, detección automática de células cancerosas, traducción en línea: el aprendizaje profundo lo hace todo posible. El spin-off ETH Mirage Technologies ha desarrollado una plataforma de aprendizaje profundo que tiene como objetivo ayudar a las nuevas empresas y las empresas a desarrollar y optimizar sus productos más rápidamente.
El nombre tiene un toque de cuento de hadas, con su referencia a los espejismos y la sugerencia de la ilusión. La idea detrás del nombre: “Cualquier cosa que veas en el mundo virtual podría no ser real”. Eso es lo que dice el graduado de ingeniería eléctrica de ETH, Igor Susmelj (27), refiriéndose a imágenes o videos manipulados en redes sociales y plataformas como YouTube que se venden para nosotros como realidades desconcertantemente genuinas.
Su misión de aclarar qué es exactamente real fue una parte clave de cómo comenzó su puesta en marcha. Durante la competencia de programación HackZurich en 2018, Susmelj y tres compañeros presentaron una aplicación web para detectar videos falsos. “Deepbusters” recibió el primer premio. Esto pareció allanar el camino hacia la independencia del grupo: viajaron por los Estados Unidos y se encontraron con un gran interés allí, incluso de los medios de comunicación. Sin embargo, rápidamente se hizo evidente que este tipo de plataforma no iba a ganar mucho dinero. Entonces ajustaron su modelo de negocio.
Módulos AI preprogramados
Con su colega de Deepbusters, Heiki Riesenkampf, un científico informático de ETH, Susmelj fundó la start-up Mirage Technologies en septiembre de 2018. Se basa en la misma experiencia en aprendizaje automático que demostraron con Deepbusters. Mirage promete nuevos modelos de aprendizaje profundo que son fáciles de usar. El spin-off ETH proporciona a los desarrolladores “cohetes” preprogramados y entrenados, que los científicos informáticos denominan estos modelos. Los modelos se dividen en familias, cada una de las cuales se puede utilizar para problemas específicos como el reconocimiento de objetos o la súper resolución de imágenes, un método para ampliar imágenes de baja resolución.
Los cohetes proporcionados por Mirage fueron entrenados usando miles de imágenes, pero también son capaces de aprender más. Si no existe un modelo para una tarea específica, Mirage puede utilizar el aprendizaje de transferencia para alimentarlo con datos adicionales. “Como no tenemos que entrenar nuestro modelo desde cero, necesitamos mucha menos información”, explica Susmelj. Los usuarios pueden activar sus cohetes Mirage en varios dispositivos utilizando dos líneas de código en su lenguaje de programación preferido.
¿Por qué las grandes empresas están por delante de la curva?
Igor Susmelj y Heiki Riesenkampf son trabajadores de desarrollo tecnológico. Con su producto, permiten un acceso de bajo umbral a métodos de aprendizaje profundo sin tener que depender de gigantes tecnológicos como Google o Microsoft. Estas empresas tienen una enorme ventaja en lo que respecta al aprendizaje profundo: durante mucho tiempo han estado procesando enormes cantidades de datos que pueden usar para capacitar a sus modelos. Para aplicaciones complejas como el desarrollo de automóviles sin conductor, se requieren millones de imágenes y miles de horas de video. El aprendizaje profundo también exige un alto nivel de potencia informática, porque los parámetros a menudo tienen que ser entrenados durante varios días. Mirage utiliza datos de código abierto y plataformas de investigación para sus modelos.
Una plataforma para pioneros
Los dos jóvenes emprendedores ya han invertido mucho tiempo, dinero y energía en Mirage, pero aún no han ganado nada. Ambos se han mantenido a flote con una variedad de trabajos, que han funcionado bien: “En el campo del software, no se necesita mucha infraestructura o estar en un lugar en particular”, dice Susmelj, quien proviene de Lucerna. También pueden usar los espacios de trabajo de la comunidad de ETH para nuevas empresas y spin-offs en condiciones favorables, aunque Susmelj considera que la red que ha desarrollado gracias a ETH es más importante. “Es extremadamente útil”, dice.
Por supuesto, luego quiere ir más allá de este “modo de estudiante” y ganar dinero por su trabajo. Mirage se basa actualmente en el interés de las empresas por experimentar: “Muchas empresas quieren probar nuevas tecnologías”, dice. Las características básicas están actualmente disponibles de forma gratuita en la plataforma. De esta manera, Mirage tiene como objetivo desarrollar una base de clientes que creará conciencia sobre la solución y luego estará dispuesto a pagar por nuevos productos y servicios.
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