Amazon ha anunciado los ganadores de los Amazon Research Awards (ARA) de 2017, un programa creado para apoyar investigaciones externas independientes en áreas relevantes para los clientes de Amazon. La investigación financiada tiene que ver con los campos de las ciencias de la computación y temas relacionados. Entre ellos: aprendizaje automático, visión por computador, robótica y procesamiento natural del lenguaje. En el tercer año de ARA, más de 800 grupos de investigación, universidades e instituciones de Norteamérica y Europa han formado parte de la convocatoria abierta de propuestas en otoño de 2018. De todos los candidatos, 49 proyectos recibirán el apoyo de Amazon Research Awards con una financiación de hasta 80.000 dólares por proyecto.

Ralf Herbrich, director de Aprendizaje Automático en Amazon, ha comunicado: «Con los Amazon Research Awards, queremos profundizar en las relaciones que ya existen entre los equipos de investigación de Amazon de todo el mundo con las instituciones de investigación y con apoyo financiero a temáticas de investigación que definirán el futuro de la inteligencia artificial. Nos sentimos orgullosos de un gran número de candidatos altamente cualificados que demuestran la gran amplitud y profundidad del campo de investigación de la IA. Con los Amazon Research Awards, queremos que los científicos amplíen sus investigaciones a áreas fundacionales que permitan la innovación para nuestros clientes y consigan que los resultados estén disponibles abiertamente. Además, estamos especialmente orgullosos de que los candidatos representan a una amplia variedad de escuelas, desde escuelas pequeñas como Rice hasta grandes instituciones como la Universidad de Washington e Inria.»

Estos son algunos de los proyectos que se financian este año:

  • Visión por computador: Cordelia Schmid, Directora de Investigación de Inria, el Instituto Nacional Francés de las ciencias de la computación y las matemáticas aplicadas, y su equipo, dirigen una investigación sobre la visión por computador, más concretamente, la interpretación automática de imágenes digitales y videos. El proyecto financiado construirá el primer conjunto de datos realístico para la evaluación de modelos 3D de humanos en acción. Para ello, los investigadores de Inria capturarán modelos 3D de humanos en situaciones de la vida cotidiana mientras hacen alguna acción o manipulan algún objeto utilizando una plataforma multi-cámara. Luego, renderizarán estos modelos en escenas sintéticas simulando una cámara en movimiento. Los datos de los resultados son realistas, porque capturan pelo real y deformaciones en la vestimenta además de desenfoque de movimiento, truncamientos por límites de la imagen y oclusión por objetos y elementos manipulados de la escena.
  • Aprendizaje automático: Thorsten Joachims, Profesor del Departamento de Ciencias de la Computación y presente en el Departamento de Ciencias de la Información en la Universidad de Cornell en Ithaca, Nueva York, y su equipo, desarrollarán nuevos algoritmos de aprendizaje automático que pueden aprender de información parcial, como feedback de usuario a partir de datos de sesión. Las interacciones de usuarios con sesión iniciada son una de las formas de datos más omnipresentes, puesto que se pueden grabar con un coste bastante bajo desde una gran variedad de sistemas como buscadores o sistemas de recomendaciones. Los datos de interacciones de este tipo de sistemas (por ejemplo: periódicos personalizados) contienen un registro de las entradas al sistema (por ejemplo: características que describen al usuario), la acción que ha tomado el sistema (por ejemplo: ranking de artículos de noticias) y el feedback (por ejemplo: clics en los artículos). Cuando un usuario hace clic en un resultado de búsqueda, no suele significar que el resultado sea bueno en un nivel absoluto, simplemente significa que es mejor que los resultados que están más alto en el ranking. Esta propuesta elimina la necesidad de aleatorizar mientras se guarda el feedback, lo que hace que los sistemas de aprendizaje sean útiles en casos como búsquedas, anuncios o recomendaciones que podrían usar el registro determinístico.
  • Robótica: Con el permiso de ARA, el equipo de Sven Koenig, profesor de ciencias de la computación de la Universidad del Sur de California, estudiará cómo un alto número de robots encuentra un camino de forma eficiente y efectiva en espacios de almacenamiento llenos. Los robots tienen que poder tomar buenas decisiones en situaciones complejas que implican un grado sustancial de incertidumbre, y encontrar soluciones de manera rápida a pesar del gran número de circunstancias potenciales. Por ejemplo, en los centros de cumplimiento de Amazon, hay espacios con muchos objetos en frente de las estaciones de recogida, porque todo robot tiene que pasar por ese lugar, ya sea para llevar una estantería a una estación de recogida o para devolverla al almacén. La investigación de la Universidad del Sur de California tiene la intención de dar una buena base para la construcción de algoritmos flexibles para este tipo de sistemas robóticos, para estos caminos sin colisiones para todos los robots desde sus vértices de perspectiva de comienzo a sus respectivos vértices de objetivo.

Las otras categorías de ARA son IA General, Administración de Conocimiento y Calidad de Datos, Traducción Automática, Personalización, Búsqueda y Recuperación de Información, Seguridad, Privacidad y Prevención de Abuso y, por último, Discurso.

Directora de Investigación de Inria, el Instituto Nacional Francés de las ciencias de la computación y las matemáticas aplicadas, ha añadido: «En nombre de mi equipo, me gustaría agradecer a Amazon habernos dado el ARA por segunda vez, esta subvención apoyará el trabajo que realizamos en Inria sobre desafíos del mundo real. Valoro estas interacciones con compañías como Amazon porque aportan feedback de la industria y ayudan a asesorar la pertinencia de nuestra investigación e información sobre problemas de la industria»

El resultado de los proyectos financiados se publicará tanto en forma de publicaciones académicas como en forma de contribuciones open-source. ARA también facilita el entrenamiento de estudiantes y posiciones de investigación temporales para facultades. Esto incluye puestos de internos para estudiantes graduados y para los que hayan realizado doctorados, ofrecidos por el socio de la industria y reuniones de visita de investigadores cuando los científicos dejen temporalmente sus universidades para trabajar como un investigador de industria.

La lista completa de los ganadores con detalles de sus proyectos está disponible en el sitio web de los premios ARA: https://ara.amazon-ml.com/recipients/#2017

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