Investigación de vanguardia en IA con herramientas de Google | Conferencia
Índice de contenido
- Introducción
- Google ML Ecosystem Tools
- 2.1 Google TPU: Acelerando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
- 2.1.1 TPU Pods: Supercomputadoras IA en la nube
- 2.2 T5X: Un marco modular para modelos de secuencia
- Investigación en IA a gran escala
- 3.1 Reinforcement Learning para planificación de chips
- Acceso a hardware y software para la investigación de IA
- 4.1 Programa TPU Research Cloud
- Proyecto destacado: Pathdreamer
- 5.1 Navegación autónoma en interiores
- 5.2 Reconstrucción de espacios interiores con Pathdreamer
- JAX: Un biblioteca Python para cómputo numérico de alto rendimiento
- Conclusiones
- Preguntas frecuentes
🤖 Herramientas del ecosistema de Google ML utilizadas para la investigación de IA
La investigación en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) es una disciplina en constante evolución. En Google, contamos con un conjunto de herramientas avanzadas que permiten a los investigadores llevar a cabo investigaciones a gran escala y enriquecer el estado del arte en ML.
1. Introducción
¡Hola! Soy Laurence Moroney y lidero la promoción de IA y ML aquí en Google. En este artículo, exploraremos cómo las herramientas del ecosistema de Google ML se utilizan para impulsar investigaciones de vanguardia. Comenzaremos analizando cómo podemos llevar a cabo investigaciones a gran escala y luego examinaremos diferentes herramientas y proyectos destacados.
2. Google ML Ecosystem Tools
El ecosistema de Google ML ofrece una variedad de herramientas potentes para investigaciones de IA. Vamos a conocer algunas de ellas:
2.1 Google TPU: Acelerando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Las Tensor Processing Units (TPU) de Google son hardware especializado en acelerar cargas de trabajo de ML y aprendizaje profundo. Están diseñadas para integrarse profundamente con TensorFlow, lo que las convierte en una opción ideal para acelerar tareas de entrenamiento y ejecución de modelos.
2.1.1 TPU Pods: Supercomputadoras IA en la nube
Al conectar cientos de TPUs individuales, se puede formar un TPU Pod, que actúa como una supercomputadora de IA en la nube. Esto permite llevar a cabo investigaciones a gran escala sin restricciones de hardware.
2.2 T5X: Un marco modular para modelos de secuencia
Para satisfacer las necesidades de investigación, contamos con T5X, un marco modular y configurable que se utiliza para el entrenamiento, evaluación e inferencia de modelos de secuencia. T5X se utiliza en diversos ámbitos, incluido el procesamiento de lenguaje natural, y cuenta con más de 11 mil millones de parámetros entrenados en grandes conjuntos de datos.
3. Investigación en IA a gran escala
La investigación en IA requiere herramientas y recursos escalables. En este sentido, vamos a explorar cómo las TPUs y otros componentes del ecosistema de Google ML permiten llevar a cabo investigaciones a gran escala.
3.1 Reinforcement Learning para planificación de chips
Un ejemplo fascinante de investigación a gran escala es el uso del Reinforcement Learning para la planificación de chips. Esta metodología se emplea para diseñar generaciones futuras de TPUs. En la charla "Chip Floor Planning con Deep Reinforcement Learning" se profundiza en esta temática.
4. Acceso a hardware y software para la investigación de IA
Google está comprometido con la igualdad de oportunidades en la distribución del talento de investigación en todo el mundo. Es por eso que ponemos a disposición de los investigadores herramientas de hardware y software para acceder a la vanguardia de la IA.
4.1 Programa TPU Research Cloud
A través del programa TPU Research Cloud, los investigadores tienen la oportunidad de utilizar Cloud TPUs de forma gratuita. Únete a los miles de investigadores que ya han experimentado con estas poderosas herramientas y da un impulso a tu investigación de IA.
5. Proyecto destacado: Pathdreamer
Entre todas las investigaciones de vanguardia, quiero destacar el proyecto Pathdreamer, que tiene como objetivo principal la navegación autónoma en interiores.
5.1 Navegación autónoma en interiores
La navegación en interiores plantea un desafío para los agentes autónomos, ya que deben ser capaces de reconocer características y habitaciones sin datos previos. Pathdreamer aborda este problema utilizando observaciones en tiempo real para sintetizar reconstrucciones de Alta resolución de espacios interiores, incluso aquellos fuera del campo de visión inicial.
5.2 Reconstrucción de espacios interiores con Pathdreamer
Pathdreamer emplea TensorFlow y Keras para reconstruir espacios interiores ocultos alrededor de esquinas utilizando imágenes de 360 grados. Este proyecto, totalmente open source y disponible en GitHub, es un gran ejemplo de cómo nuestras herramientas se utilizan en investigaciones de IA.
6. JAX: Un biblioteca Python para cómputo numérico de alto rendimiento
Además de TensorFlow, Google ofrece JAX, una biblioteca de Python diseñada para el cómputo numérico de alto rendimiento. JAX permite ejecutar código en diferentes aceleradores, como GPU o TPU, sin necesidad de modificarlo en profundidad. Además, JAX es compatible con bibliotecas de TensorFlow, lo que permite una integración fluida.
A continuación te mostramos un ejemplo de código en JAX, donde se puede apreciar su sencillez y compatibilidad con Python y NumPy.
import jax
import jax.numpy as jnp
def square(x):
return x ** 2
x = jnp.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = jax.vmap(square)(x)
print(result)
7. Conclusiones
En este artículo, hemos explorado las herramientas del ecosistema de Google ML utilizadas para impulsar la investigación de vanguardia en IA. Desde las TPUs hasta el marco T5X, pasando por el proyecto Pathdreamer y la biblioteca JAX, Google se compromete a proporcionar recursos de hardware y software para que todos los investigadores tengan la oportunidad de acceder a la vanguardia de la IA.
8. Preguntas frecuentes
8.1 ¿Cómo puedo acceder al programa TPU Research Cloud?
El programa TPU Research Cloud es una excelente oportunidad para los investigadores. Puedes encontrar más información y unirte al programa en nuestro sitio web oficial.
8.2 ¿Cuáles son las ventajas de utilizar JAX en lugar de otras bibliotecas de cómputo numérico?
JAX ofrece un equilibrio único entre simplicidad y rendimiento. Su integración con Python y TensorFlow, así como su capacidad para ejecutarse en varios aceleradores, hacen de JAX una opción poderosa para investigaciones de IA.
8.3 ¿Cómo puedo contribuir al proyecto Pathdreamer?
Pathdreamer es una iniciativa totalmente open source. Puedes acceder al código en GitHub y contribuir al proyecto a través de sus mecanismos de colaboración.
Recursos: