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La nueva generación europea del aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la tecnología que permite a los ordenadores adquirir inteligencia y cercanía con el usuario, pero para lograrlo es necesario que sus técnicas se modernicen continuamente. Una iniciativa europea desarrolló herramientas y algoritmos para avanzar en este sentido.
La nueva generación europea del aprendizaje automático
Los métodos de aprendizaje automático actuales no abarcan ni la enorme magnitud ni la complejidad de la gran cantidad de tareas y objetivos que deben cumplir. Según progrese esta tecnología y los algoritmos de aprendizaje se convierten en componentes fundamentales de los sistemas, se esperará de ellos que aborden esta complejidad superior.

El proyecto financiado con fondos de la Unión Europea HERL (Large scale machine learning for simultaneous heterogeneous tasks) tuvo todo esto en cuenta para diseñar una herramienta con la que examinar el rendimiento de algoritmos nuevos y antiguos a la hora de resolver problemas de refuerzo del aprendizaje multitarea. También se propuso crear algoritmos para gestionar muchos objetivos simultáneamente.

Los socios del proyecto crearon en primer lugar un generador de problemas aleatorios que denominaron Merlin y que posee una capacidad sin par para generar problemas del aprendizaje multitarea con control de la estructura de las relaciones entre las tareas. Su acceso es gratuito y se somete a mejoras continuas para que ofrezca una gama más amplia de estructuras de problemas.

El equipo de HERL construyó una plataforma de software para aplicar algoritmos de aprendizaje por refuerzo multitarea. También analizó datos importantes para el rendimiento de distintos algoritmos de aprendizaje que se desarrollaron y ensayaron en problemas generados y reales. Para lograrlo, el equipo de investigación produjo estructuras de problemas conocidos y a continuación estudió los problemas a fin de diseñar algoritmos de aprendizaje más eficaces.

Gracias a HERL, Merlin ofrece a quienes estudian el aprendizaje por refuerzo la capacidad de averiguar el grado de éxito de sus algoritmos en una gama de problemas mucho mayor a la que utilizan otros grupos de investigación. Los nuevos algoritmos pueden abordar problemas con más de dos o tres objetivos simultáneos. Los sistemas de aprendizaje automático del futuro serán así más eficaces, precisarán de menos intervención humana y consumirán menos recursos de computación.

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Palabras clave

Aprendizaje automático, algoritmos, tareas heterogéneas, aprendizaje por refuerzo
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