El módulo de investigación de inteligencia artificial (IA) de Meta, Meta Fundamental AI Research (FAIR), lanzó en diciembre varios productos que, de acuerdo con el gigante tecnológico, resaltan sus innovaciones recientes en el desarrollo de agentes, robustez y seguridad, y arquitecturas que facilitan el aprendizaje automático.
El lanzamiento incluye, entre otras soluciones, a Meta Motivo, un modelo de base para controlar el comportamiento de agentes humanoides virtuales, y Meta Video Seal, un modelo de código abierto para marcas de agua de vídeo.
Veamos a profundidad estos dos artefactos:
Meta Motivo
El aprendizaje de refuerzo no supervisado implica modelos de pre entrenamiento para resolver una amplia gama de tareas posteriores en entornos complejos.
La mayoría de los métodos requieren conjuntos de datos de interacción altamente seleccionados y, a menudo, dependen de pérdidas no supervisadas que conducen a políticas que pueden no alinearse bien con las tareas objetivo.
Pensando en estos requerimientos, la casa matriz de Instagram y Facebook presentó Meta Motivo, un modelo de base de comportamiento único en su tipo que controla los movimientos de un agente humanoide encarnado virtual para realizar tareas complejas.
Meta Motivo está entrenado con un algoritmo que aprovecha un conjunto de datos de movimientos sin etiquetar para fundamentar el aprendizaje de refuerzo no supervisado en el entrenamiento de comportamientos similares a los humanos.
La principal novedad técnica del algoritmo de Meta es aprender una representación que se puede utilizar para incorporar estados, movimientos y recompensas en el mismo espacio latente.
Como resultado, Meta Motivo puede resolver una amplia gama de tareas de control de cuerpo completo, incluido el seguimiento de movimiento, el logro de la postura objetivo y la optimización de recompensas, sin ningún entrenamiento o planificación adicional.
Meta Motivo logra un rendimiento competitivo en comparación con los métodos específicos de la tarea y supera el aprendizaje de refuerzo no supervisado de última generación y las líneas de base basadas en modelos, al tiempo que exhibe comportamientos más parecidos a los humanos, de acuerdo con Meta. El modelo también muestra un nivel sorprendente de robustez a los cambios en el entorno, como la gravedad, el viento o las perturbaciones directas, a pesar de no haber sido entrenado para ello.
Meta Video Seal
Si bien las herramientas de IA pueden ayudar a acercarnos al mundo, es importante implementar salvaguardas para mitigar los riesgos de imitación, manipulación y otras formas de uso indebido que pueden socavar sus beneficios.
Para ello, Meta lanzó Video Seal, un marco integral de última generación para la marca de agua neuronal en videos.
Video Seal agrega una marca de agua (con un mensaje oculto opcional) a los videos que es imperceptible a simple vista y que luego se puede descubrir para determinar el origen de un audiovisual.
La marca de agua ha demostrado ser resistente a los esfuerzos comunes de edición de video, como el desenfoque o el recorte, así como a los algoritmos de compresión que se usan comúnmente al compartir contenido en línea.
Con estos lanzamientos, Meta FAIR tiene como objetivo democratizar el acceso a tecnologías de vanguardia que transforman la interacción con el mundo físico, por lo que la marca se muestra comprometida a fomentar un ecosistema colaborativo y abierto que acelere el progreso y el descubrimiento.
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