Esta tecnología ayudará a los robots a recibir estímulos sensoriales multimodales, algo que los humanos hacen todo el tiempo.

En el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) crearon una inteligencia artificial predictiva con la cual se está enseñando a los robots a "ver" cómo luce un objeto con sólo tocarlo y predecir cómo se sentirá únicamente mirándolo.

El equipo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL, por sus siglas en inglés) dice que esta tecnología ayudará a los robots a recibir estímulos sensoriales multimodales, algo que los humanos hacen todo el tiempo.

Por ejemplo, si alguien ve la tela de una playera de algodón podrá decir que su textura es suave, mientras que si ve un pedazo de roca sabrá que es dura. En el otro caso, si una persona recibe una pluma con los ojos vendados tendrá una idea de cómo es su apariencia.

Si bien los robots pueden estar equipados con sensores visuales y táctiles, para ellos es mucho más complejo combinar toda esa información. Para poner en funcionamiento el sistema, los investigadores usaron el brazo robot KUKA, diseñado por otro grupo del MIT, el cual tiene un sensor táctil que tocó varias cosas con el fin de recabar información.

Los investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT señalan que uno de los objetivos de este sistema es reducir la brecha sensorial en los robots, ya que hasta ahora es posible que sientan o vean, pero no pueden alternar esas acciones.

Además, destacó que conjugar los dos sentidos podría empoderar al robot y reducir los datos que se pudiesen necesitar para tareas que involucren la manipulación y la comprensión de objetos. Asimismo, contribuye a que las máquinas planifiquen acciones más seguras y eficientes.

Fuente: https://www.google.com/amp/s/www.infoba ... e=amp-type

El objetivo de este coche autónomo en miniatura de Amazon es que aprendas Inteligencia Artificial, en concreto una técnica avanzada del Machine Learning o Aprendizaje Automático, llamada Aprendizaje por Refuerzo.
Amazon pondrá a la venta este 10 de julio el AWS DeepRacer, un coche autónomo a escala para aprender inteligencia artificial.
Según reportó la web especializada computerhoy.com, se trata de un vehículo completamente autónomo, a escala 1/18, que puedes programar para enseñarle a conducir utilizando aprendizaje por refuerzo, y un simulador de conducción 3D.
Además es posible participar en carreras de la Global Racing League, tanto virtuales, en un simulador, como en reales, llevando tu coche autónomo AWS DeepRacer programado por tí mediante inteligencia artificial a diversos circuitos reales que Amazon va a poner en marcha.

“El objetivo de este coche autónomo en miniatura de Amazon es que aprendas Inteligencia Artificial, en concreto una técnica avanzada del Machine Learning o Aprendizaje Automático, llamada Aprendizaje por Refuerzo”, señaló el citado medio.
El coche autónomo en miniatura de Amazon sale a la venta a un precio de US$ 399. Por el momento solo estará a la venta en USA, pero Amazon ha confirmado que quiere lanzarlo en todo el mundo.

Enlace: https://gestion.pe/tecnologia/amazon-de ... ial-269544

En una comisaría de Washington DC se reabrió un caso gracias a una aplicación de Machine Learning llamada Rekognition, desarrollada por Amazon Web Services (AWS), la división de Amazon dedicada a los servicios y soluciones en la nube para empresas y gobiernos. En apenas 48 horas las máquinas revisaron más de 300 mil fotos para buscar al sospechoso de un crimen, que finalmente fue encontrado y declarado culpable por la justicia. "Sin esta tecnología, el culpable hubiera quedado libre", dijo Swami Sivasubramanian, VP y director general de IA en Amazon.
Pero eso no es nada comparado a la comisaría que están armando en China, donde en lugar de policías, habrá un sistema de Inteligencia Artificial que se encargará de mantener la estación funcionando las 24 horas de todos los días del año.

Por otro lado, el mismo Mark Zuckerberg anunció en su perfil de Facebook a fines de 2017 que la red social puso en marcha un algoritmo de IA para detectar tendencias suicidas entre sus millones de usuarios y así poder actuar con mayor rapidez antes de que los protagonistas cumplan con su objetivo. En esos casos, moderadores humanos de la empresa se comunican vía chat con la persona en cuestión para hacerle preguntas protocolares de rigor (¿estás bien? ¿Necesitas ayuda?).

La startup Cogito fabricó un software de IA que escucha las llamadas de servicio al cliente y pone una "puntuación de empatía" basada en lo compasivos que son los agentes, la rapidez y la capacidad con la que resuelven las quejas.

Fuente: https://www.infobae.com/economia/2019/0 ... iara-todo/

INTEGRANTES
Fajardo Urquizo Víctor Alexander
Manrique Julca Luis Angel
Silva Puma Henry Asidalio

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
Actualmente en el Perú existe una gran cantidad de automóviles, que circulan pese a tener en su historial una gran cantidad de papeletas e incluso algunos de estos automóviles se encuentran reportados como robados.
Este sistema plantea solucionar esta problemática, localizando cámaras que permitan detectar las placas de los automóviles que circulen por las autopistas en las cuales se han designado.

ALCANCE DEL SISTEMA
Con la ayuda del presente proyecto, buscamos solucionar el problema de identificar vehículos que tienen infracciones y circulan sin ningún problema. Además, se puede colaborar con la DIROVE para la detección de autos robados.

SELECCIÓN DE LA TÉCNICA PARA RESOLVER EL PROBLEMA
Este proyecto se basará en la implementación de un software en el lenguaje de programación Python que contará con las siguientes herramientas:
• OpenCV
• Anaconda

Además, se hará uso de distintos tipos de algoritmos:
• Algoritmo de Segmentación
• Algoritmo de Identificación
• Algoritmo de Clasificación
• Machine Learning
• Algoritmo Surf
• Haar Cascade
• Algoritmo OCR (Optical Character Recognition)

Para el reconocimiento de los caracteres, se utilizaron tres técnicas:
1) Comparación de plantillas
2) Clasificador Bayesiano
3) Redes Neuronales Artificiales

PAPERS
Agbemenu, A., Yankey, J. y Addo, E. (2018). An Automatic Number Plate Recognition System using OpenCV and Tesseract OCR Engine. International Journal of Computer Applications. Vol. 180, Núm. 43.
Seibel, H., Goldenstein, S. y Rocha, A. (2017). Eyes on the Target: Super-Resolution and License-Plate Recognition in Low-Quality Surveillance Videos. IEEE Access. Vol. 5, pp. 20020-20035.
Yepez, J. y Ko, S. (2018). Improved license plate localisation algotirhm base don morphological operations. IET Intelligent Transport Systems. Vol. 12, Núm. 6, pp. 542-549.