Por Noticias TNE
TensorFlow estará disponible en Código Abierto para que otros lo utilicen en sus sistemas y puedan mejorarlo.
Google quiere mejorar los sistemas de Inteligencia Artificial y para esto sabe que se necesita colaboración de muchas personas, por lo que ha decidido hacer un movimiento poco esperado por varios.
La compañía Web, parte del conglomerado Alphabet, ha lanzado su sistema de Aprendizaje Automático TensorFlow en Código Abierto -el cual es mucho más rápido, inteligente y eficaz que la versión anterior- para poder ser analizado y optimizado por investigadores, desarrolladores e ingenieros.
Esta iniciativa anunciada en el blog de la compañía, permitirá a otras organizaciones instalar el software de Aprendizaje Automático para que sea utilizado en aplicaciones móviles y centros de datos ajenos a ellos.
Éste ha sido desarrollado por el gigante del Internet por diversos años para mejorar los sistemas de Inteligencia Artificial y otros programas matemáticamente complejos. Google lo ha utilizado para optimizar servicios como asistentes personales, reconocimiento de voz o su sistema de identificación automática en el contenido de sus imágenes.
TensorFlow también permitirá que nuevas categorías sean creadas o mejoradas, como la creciente tendencia de los coches autónomos, lo cual podría servir considerablemente para empresas como Tesla o para programas de Realidad Virtual como Oculus.
Aunque otras compañías como Amazon o Apple son mucho más reservadas con el sistema que utilizarán para sus programas, Google argumenta que al dejar esta tecnología en código abierto, da la oportunidad de que otras personas muy talentosas como académicos o investigadores puedan realizar mejoras considerables, al mismo tiempo que los impulsan a trabajar en sus propios sistemas de Inteligencia Artificial.
Google planea que TensorFlow se convierta en su herramienta estándar utilizada por todos sus investigadores, una vez que ésta se perfeccione, por eso la ha compartido con anterioridad con expertos como Christopher Manning, profesor de Stanford, que ha utilizado la tecnología junto a dos de sus alumnos. Los tres afirman que el nuevo sistema puede realizar operaciones mucho más rápido que otras herramientas, pero que cuenta con características difíciles de programar.
El factor de éxito del TensorFlow de Google depende de la comunidad que se comprometa a mejorarlo, lo ayude a aprender de sus errores e impulse a ser adoptado de forma masiva para que aumente su popularidad en otras categorías.
