Iris Technology lanza la versión beta de webAI

Iris Technology ha lanzado una nueva solución no-code que permite a desarrolladores y empresas entrenar e implementar modelos de IA más rápido, con menos datos y potencia de cómputo. La plataforma, llamada webAI, agiliza los procesos de IA y visión por computadora al tiempo que permite a las empresas retener el control sobre la propiedad intelectual.

A partir de la primera semana de enero, webAI está disponible a través de un lanzamiento beta limitado. La compañía asegura que su nueva tecnología interrumpirá los enfoques convencionales de la IA.

webAI: Lo que puede hacer

Iris Technology ha pasado los últimos tres años en modo sigiloso desarrollando webAI. Con el lanzamiento de la plataforma webAI, los desarrolladores y las empresas pueden crear modelos y prototipos rápidamente y sin costo antes de invertir en una licencia empresarial. El tiempo hasta la implementación se reduce drásticamente con esta nueva solución.

"Los mayores beneficios se obtendrán al hacer que la IA sea mucho más accesible y rentable", dijo Meeks. "Hoy en día solo hay alrededor de 300,000 expertos en IA en el mundo, por lo que crear un equipo de personas capaces de construir modelos de IA es un desafío importante. Pero hay alrededor de 55 millones de desarrolladores de software, y la IA no-code significa que cualquier equipo de desarrolladores puede construir, entrenar e implementar modelos con un rendimiento de última generación sin tener amplios conocimientos en IA".

La compañía afirma que webAI requiere una quinta parte de los datos de entrenamiento y un tercio del tiempo de entrenamiento en comparación con YoloV7, que actualmente se considera el modelo de detección de objetos en tiempo real más rápido y preciso para tareas de visión por computadora.

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Además, webAI permite un desarrollo iterativo, lo que acelera la implementación de modelos con mucho menos riesgo, ya que el entrenamiento es siempre gratuito. Solo alrededor del 10% de los modelos tradicionales de IA en visión por computadora se implementan alguna vez, y la iteración requiere reconstruir todo el modelo.

"La mayoría de las plataformas de IA hoy se basan en la suposición de que Big Data es la respuesta a los problemas del mundo", dijo Stout. "webAI arroja esa suposición por la ventana. Nuestro enfoque fundamentalmente diferente imagina un mundo en el que prácticamente cualquier desarrollador, independientemente de su presupuesto o experiencia previa en IA, pueda entrenar, implementar e iterar rápidamente y de manera rentable un modelo de IA".

Principales características del lanzamiento beta de webAI

Las principales características del lanzamiento beta de webAI incluyen:

• Agilidad y velocidad: Curación y implementación rápidas con menos entrenamiento del modelo.
• Capacidad agnóstica del sensor: Los modelos de Iris entrenados pueden funcionar con diferentes tipos de cámaras y computadoras.
• Compatible en la nube: La plataforma tiene requisitos computacionales bajos, ya que los modelos webAI pueden ejecutarse en la mayoría de las computadoras portátiles de consumo y no requieren cómputo en la nube.
• Privacidad de datos y protección de propiedad intelectual: La entrega a través de blockchain permite a los clientes construir modelos en su propio entorno, lo que aumenta la seguridad y privacidad; los datos de los clientes y la propiedad intelectual pertenecen al cliente en lugar de a Iris Technology.
• Modos no-code y full-code: La plataforma ofrece modos no-code y full-code para aumentar la accesibilidad al tiempo que brinda a los desarrolladores experimentados un control total.

webAI cree que el no-code abre las puertas para que la IA resuelva problemas del mundo real y genere valor disruptivo en áreas donde la IA tradicional ha sido prohibitiva en términos de costo y efectividad.

"Las empresas están invirtiendo miles de millones de dólares en experiencia en inteligencia artificial, infraestructura informática y adquisición-curación de datos para impulsar experimentos tradicionales de IA que tienen aproximadamente un 13% de probabilidad de ser implementados", explicó Meeks.

Los desarrolladores y las empresas pueden desarrollar aplicaciones de IA "sin tener que gastar cientos de miles de dólares en infraestructura informática, adquisición y curación de datos", agregó Meeks.

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El mercado de la IA no-code y su importancia

webAI aborda los desafíos de la computación visual con IA y los procesos necesarios para desarrollar nuevas aplicaciones de IA. Desde la gestión de la calidad de los datos hasta la selección de características de la aplicación y el entrenamiento, la implementación y el mantenimiento del modelo, la creación de nuevas aplicaciones de IA lleva mucho tiempo. Muchos procesos todavía son artesanales y se completan manualmente por parte de equipos de datos.

Pero nuevas herramientas de automatización de IA para desarrolladores, como la ingeniería avanzada de características, se han vuelto cada vez más disponibles para ayudar a los expertos en datos a optimizar la producción. En este entorno, el no-code AI se considera el enfoque de automatización definitivo para el desarrollo de IA.

Future Market Insights estima que el mercado global de plataformas de IA no-code alcanzará los $ 38.5 mil millones en 2032, con un crecimiento anual compuesto del 28.1%. El mercado fue valorado en solo $ 2.58 mil millones en 2021.

Impulsado por la necesidad urgente de automatización, la adopción de ML y AI en todas las industrias y sectores, los factores de tiempo y costo para construir IA desde cero, y la falta de trabajadores especializados en IA, se espera que el no-code AI continúe creciendo.

Algunas de las aplicaciones no-code populares incluyen Knack, Bubble, Lansa, RunwayML y Substack. Grandes empresas de tecnología como Google y Microsoft también han desarrollado plataformas de IA no-code para enriquecer sus servicios en la nube y atraer a nuevos clientes.

Sin embargo, a pesar del potencial de la nueva tecnología, el no-code AI también presenta muchos desafíos.

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Enfrentando los desafíos del no-code AI

El no-code AI comparte varias características comunes con la IA tradicional en cuanto a rendimiento. Por ejemplo, el drifting del modelo, que ocurre cuando una aplicación de IA produce resultados ineficientes o inexactos debido a cambios en los datos ambientales, puede afectar a ambos tipos de tecnologías. Sin embargo, la industria del no-code AI también tiene que superar otras percepciones negativas asociadas a sus ofertas, como la AI de caja negra.

AI de caja negra

La AI de caja negra, que ocurre cuando las aplicaciones de IA producen resultados avanzados pero los detalles internos de cómo el algoritmo logró los resultados no están claros, a menudo se relaciona con el no-code AI. Se critica a los modelos de caja negra por su falta de transparencia y su incapacidad para verificar los resultados.

Teniendo esto en cuenta, Newsmatic le preguntó a Iris Technology cómo webAI aborda los desafíos de la AI de caja negra y proporciona transparencia:

"Los usuarios con más experiencia pueden ... trabajar en un entorno de código completo donde pueden construir sus elementos y flujos de trabajo desde cero", explicó Stout. "La arquitectura novedosa de webAI, Deep Detection, no es de código abierto, pero la plataforma es increíblemente accesible y transparente. No solo cualquier desarrollador puede entrenar, implementar e iterar rápidamente y de manera rentable un modelo de IA, sino que también son propietarios y tienen el control de esos modelos y todos los datos de entrada y salida".

Datos sintéticos

Los datos sintéticos son otra tendencia en el no-code AI y ML que está ganando fuerza. Cada vez se utiliza más para algoritmos que requieren datos biométricos, de video y fotográficos.

La obtención de datos para proyectos de IA es difícil debido a que debe obtenerse de forma consensuada por parte de los creadores o propietarios, y debe ser diverso para evitar resultados sesgados y discriminatorios. En cambio, los datos sintéticos no requieren consentimiento y se pueden generar en grandes cantidades para entrenar aplicaciones de IA.

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Pero los desarrolladores cuestionan la capacidad de los datos sintéticos para igualar la calidad de la información del mundo real. También se preguntan sobre su capacidad para crear bases de datos y características diversas.

"webAI no utiliza datos sintéticos en la actualidad, aunque creemos que existen casos de uso en los que los datos sintéticos son una excelente opción", dijo Stout. "Dentro de webAI, tenemos elementos esenciales para el entrenamiento de modelos de IA; si está utilizando una de nuestras arquitecturas propietarias, habrá algunos beneficios de mejora que ocurren en paralelo para respaldar su conjunto de datos".

Preparación de datos y drifting del modelo

La preparación de datos para ML e IA es otro tema importante, ya que los datos deben cumplir con los más altos estándares para que el algoritmo funcione de manera efectiva. Datos inconsistentes, desactualizados u omitidos pueden hacer que un modelo colapse y se desvíe.

Stout aseguró que en cuanto a los estándares de calidad de datos, webAI es extremadamente transparente.

"Cuando describimos datos de alta calidad con webAI, a menudo nos referimos a datos limpios bien definidos", dijo Stout. "En la mayoría de las aplicaciones, el sensor no es la barrera y suele carecer de información, y las etiquetas incorrectas hacen que la implementación del modelo no alcance su potencial, pero podemos tomar la mayoría de las imágenes de la cámara sin limpieza previa".

La supervisión de las aplicaciones de IA es vital para las empresas, especialmente en las empresas modernas donde eventos inesperados, interrupciones en el mercado y la cadena de suministro, y problemas ambientales pueden generar cambios importantes en los datos.

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Según Stout, Iris Technology construyó webAI como una herramienta de IA que proporciona explicabilidad a los creadores.

"Cuando un modelo se implementa en un flujo de trabajo, el usuario puede controlarlo dentro del IDE mismo", explicó Stout. "Por ejemplo, un producto implementado que utiliza webAI puede ser revisado en tiempo real por el desarrollador o el equipo que está utilizando el modelo".

Para monitorear las aplicaciones, la interfaz proporciona retroalimentación y métricas en tiempo real para garantizar el rendimiento óptimo de los modelos a lo largo de su ciclo de vida.

El futuro de la IA no-code en el lugar de trabajo

Indudablemente, el no-code AI permitirá a numerosas empresas aprovechar la tecnología de última generación, reducir costos y desplegar algoritmos ya probados, pero ¿reemplazará la IA no-code a los equipos de datos y a los trabajadores altamente capacitados?

Según el equipo de Iris Technology, el no-code AI es un "ganar-ganar" tanto para los expertos en datos como para los no expertos.

"El no-code AI permitirá a más personas entrenar, implementar e iterar modelos, y el enfoque novedoso de webAI significa que los científicos de datos e ingenieros pueden hacerlo de manera más rápida y rentable", dijo Meeks. "Lejos de reemplazar la aportación humana, creemos que esto aumentará la demanda de experiencia y creatividad humana a medida que trabajen para llevar la IA a nuevas áreas".

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