Se busca: inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para ayudar a los humanos y las computadoras a trabajar juntos

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Se busca: inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para ayudar a los humanos y las computadoras a trabajar juntos

ARLINGTON, Virginia. – Los investigadores militares de EE. UU. están pidiendo a la industria que desarrolle computadoras capaces no solo de analizar grandes cantidades de datos automáticamente, sino también de comunicarse y cooperar con humanos para resolver ambigüedades y mejorar el rendimiento con el tiempo.

Funcionarios de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA) en Arlington, Virginia, emitieron un amplio anuncio de la agencia (HR001122S0052) el jueves para el proyecto de aprendizaje conceptual impulsado por el medio ambiente (ECOLE).

Desde la industria, el proyecto DARPA ECOLE busca propuestas en cinco áreas: tecnología del lenguaje humano; visión por computador; inteligencia artificial (IA); razonamiento; y la interacción hombre-computadora.

ECOLE creará agentes de IA capaces de aprender de la información lingüística y visual para permitir que los humanos y las computadoras trabajen juntos para analizar imágenes, videos y documentos multimedia rápidamente en misiones donde la confiabilidad y la solidez son esenciales.

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ECOLE desarrollará algoritmos que puedan identificar, representar y fundamentar los atributos que forman el modelo simbólico y contextual para un objeto o actividad en particular a través del aprendizaje automático interactivo con un analista humano. El conocimiento de los atributos y posibilidades, aprendido dinámicamente de los datos encontrados dentro de un flujo de trabajo analítico, permitirá el razonamiento conjunto con un socio humano.

Este conocimiento adquirido también permitirá que la máquina reconozca objetos y actividades nunca antes vistos sin clasificarlos erróneamente como miembros de una clase previamente aprendida, detectar cambios en objetos conocidos e informar estos cambios cuando sean significativos.

Se espera que la interacción del sistema con los analistas de inteligencia humana sea simbiótica, con los sistemas aumentando las capacidades cognitivas humanas al mismo tiempo que buscan instrucción y corrección para lograr la precisión.

Las propuestas de la industria deben especificar cómo se adquirirán las representaciones de conocimiento simbólico a partir de datos no etiquetados, incluidos los detalles del mecanismo de aprendizaje; cómo estas representaciones serán asociadas y razonadas dentro de un creciente cuerpo de conocimiento; cómo se aplicarán las representaciones al reconocimiento de actividades y objetos interpretables por humanos; y cómo el marco permitirá la colaboración con varios analistas para resolver la ambigüedad, ampliar el conjunto de representaciones conocidas y proporcionar una mayor precisión y cobertura de reconocimiento.

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El proyecto ECOLE de cuatro años con tres fases; esta solicitud se refiere únicamente a la primera y segunda fase. La primera fase creará agentes prototipo que puedan extraer información relevante de datos multimedia no etiquetados, complementada con interacción humana.

Estos prototipos demostrarán no solo la capacidad de aprender nuevos conceptos, sino también la de recombinar atributos previamente aprendidos para reconocer objetos y actividades nunca antes vistos. Los sistemas también podrán razonar sobre similitudes y diferencias en objetos y actividades.

La segunda fase del proyecto ECOLE ampliará el marco para incluir varios agentes de IA y analistas humanos para ayudar a lidiar con información incierta o contradictoria.

La interacción de la computadora con analistas humanos permitirá que el sistema aprenda a nombrar y describir objetos, acciones y propiedades para verificar y aumentar sus representaciones, y adquirir conocimiento complejo de forma rápida y precisa a partir de observaciones potencialmente escasas.

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Los humanos y las computadoras trabajarán juntos principalmente a través del idioma inglés, incluidas palabras con varios significados diferentes, de una manera que sea fácilmente comprensible. El proyecto ECOLE también tendrá dos áreas técnicas: aprendizaje curricular distribuido; y análisis colaborativo hombre-máquina.

El aprendizaje del plan de estudios distribuido implica datos multimedia y utilizará socios humanos para proporcionar comentarios sobre el proceso de aprendizaje. El análisis colaborativo hombre-máquina implicará una interfaz hombre-máquina (HMI) para mejorar las representaciones ECOLE y analizar datos como multimedia y redes sociales.

Las empresas interesadas deben cargar los resúmenes antes del 29 de septiembre de 2022 y las propuestas completas antes del 14 de noviembre de 2022 en el sitio web de DARPA BAA en https://baa.darpa.mil.

Envíe sus preguntas o inquietudes por correo electrónico a DARPA a ESCUELA@darpa.mil. Hay más información en línea en https://sam.gov/opp/fd50cb65daf5493d886fa1ddc2c0dd77/view.

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