Aplicaciones del ML autosupervisado en el mundo tecnológico

El aprendizaje autosupervisado (SSL) permite crear algoritmos con menos datos etiquetados que los necesarios para desarrollar modelos de aprendizaje automático supervisado, al tiempo que resuelve una mayor variedad de problemas que los modelos de aprendizaje automático no supervisado. Esto es posible gracias al planteamiento de un problema de aprendizaje automático no supervisado como un problema de aprendizaje supervisado, lo que básicamente permite al modelo autosupervisar su propio entrenamiento, como su propio nombre indica. Dicho esto, cuatro aplicaciones comunes del aprendizaje automático autosupervisado en el panorama tecnológico actual incluyen el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la conducción autónoma, la robótica y la atención sanitaria, ya que la IA se está aprovechando en estos sectores de diversas maneras.

Procesamiento del lenguaje natural

Una de las aplicaciones más destacadas del aprendizaje autosupervisado en el mundo de la tecnología actual es el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Incluso antes de la creación de grandes modelos lingüísticos como las representaciones codificadoras bidireccionales a partir de transformadores (BERT) de Google, el aprendizaje autosupervisado ya se había utilizado para lograr enormes avances en el campo de la PNL. Para ilustrar aún más este punto, cualquier consumidor que haya utilizado una aplicación popular de procesamiento de documentos como Google Docs o Microsoft Word se habrá topado con la aplicación del aprendizaje autosupervisado, ya que funciones como las sugerencias de texto y el completado automático de frases son posibles gracias al aprendizaje automático. Debido a la naturaleza predictiva del aprendizaje autosupervisado, estos algoritmos son ideales para el desarrollo de programas de software que dependen de la capacidad de las máquinas para analizar y producir lenguaje humano.

Conducción autónoma

Como ocurre con muchas otras técnicas que prevalecen actualmente en el mundo del aprendizaje automático, otra aplicación importante de los algoritmos de aprendizaje automático autosupervisado en el espacio empresarial es en los vehículos autónomos. Dado que los vehículos autónomos deben ser capaces de circular por intersecciones y carreteras muy transitadas imitando a los conductores humanos, el aprendizaje automático autosupervisado puede utilizarse para ayudar en este proceso de múltiples maneras. Por ejemplo, el SSL puede utilizarse para entrenar a los vehículos autónomos en la estimación de la rugosidad de un terreno o paisaje concreto, del mismo modo que un conductor humano sabría conducir con más cuidado en caso de inclemencias meteorológicas. Por otra parte, la SSL también puede utilizarse para completar la profundidad, ya que los coches autónomos deben ser capaces de identificar la distancia entre otros vehículos, personas u objetos presentes en un entorno determinado, una capacidad que los humanos dan por sentada.

Robótica

El campo de la robótica es otra forma en la que los modelos de aprendizaje automático autosupervisado se utilizan actualmente en el contexto empresarial. Debido a la naturaleza inherente de los robots, así como a las tareas que invariablemente se les asignan, es prácticamente imposible entrenar a un robot en todas y cada una de las circunstancias con las que se puede encontrar en la práctica. Por este motivo, el SLL permite a los robots realizar determinadas funciones y tareas de forma autónoma, sin necesidad de interacción humana. Por ejemplo, muchas misiones de vehículos exploradores que se llevan a cabo en planetas como Marte se basan en técnicas de navegación autosupervisada, ya que la gran distancia y el desfase entre la Tierra y Marte impiden a los seres humanos controlar estas máquinas de forma eficaz o eficiente.

Asistencia sanitaria

Por último, los algoritmos de aprendizaje automático autosupervisado también se utilizan en numerosos ámbitos del sector sanitario. En este sentido, aunque los modelos de aprendizaje automático supervisado pueden entrenarse para identificar objetos o imágenes a partir de conjuntos de datos a gran escala, la obtención de estos conjuntos de datos en el ámbito sanitario puede resultar extremadamente lenta y difícil. Así las cosas, los SLL proporcionan tanto a los desarrolladores de software como a los profesionales sanitarios un nivel de experiencia y flexibilidad que les permite abordar los problemas médicos de formas nuevas e intuitivas. Asimismo, los algoritmos se utilizan actualmente para ayudar a los médicos a analizar imágenes médicas mediante el proceso de segmentación, lo que les proporciona la información que necesitan para diagnosticar enfermedades mortales.

A pesar de que el procesamiento del lenguaje natural, la conducción autónoma, la robótica y la atención sanitaria son sólo cuatro casos de uso comunes para los algoritmos de aprendizaje automático autosupervisado en el sector empresarial y tecnológico, estos modelos de aprendizaje automático también se utilizan para desarrollar otros muchos productos y servicios. Esto se debe en gran parte a la dificultad de crear o adquirir los conjuntos de datos etiquetados de alta calidad que otras técnicas populares de aprendizaje automático necesitan para funcionar. En consecuencia, el aprendizaje automático autosupervisado proporciona a los ingenieros y diseñadores de software un enfoque diferente que pueden utilizar para desarrollar aplicaciones y programas de última generación.