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Jul 02, 2023

Ciò che abbiamo visto e sentito a Upper Bound

A demo of self-driving robots that navigate a "town" populated by rubber ducks,

Una dimostrazione di robot a guida autonoma che attraversano una "città" popolata da papere di gomma, uno sguardo a come l'apprendimento automatico potrebbe aiutare a coltivare carne in laboratorio e una panoramica degli usi industriali dell'intelligenza artificiale sono tra i vari aspetti dell'emergente tecnologia esplorata a Upper Bound.

"Non c'è momento migliore per lavorare nel campo dell'intelligenza artificiale", ha affermato Cam Linke, CEO diAlberta Machine Intelligence Institute (Amii) nel suo discorso programmatico. "Se sei un'azienda, un imprenditore o un governo, questo dovrebbe eccitarti e spaventarti allo stesso tempo."

Ricercatori, imprenditori e curiosi di Edmonton e di tutto il mondo si sono riuniti per saperne di più alla seconda conferenza annuale sull'intelligenza artificiale di Edmonton, che si è svolta dal 23 al 26 maggio. Amii ha assegnato 833 borse di studio per talenti a ricercatori provenienti da 22 paesi diversi e altri 676 si sono sintonizzati virtualmente .

Oltre al discorso di chiusura di Rich Sutton che annunciava OpenMind Research, la conferenza prevedeva un'ampia gamma di sessioni. Eccone alcuni che hanno attirato la nostra attenzione:

Abbinando adorabili papere di gomma alla tecnologia AI, ilUniversità dell'Alberta ha tenuto il suo primo corso semestrale utilizzando Duckietown nel semestre invernale 2023. Offre agli studenti di robotica l'opportunità di acquisire un'esperienza pratica rigorosa all'interno di un progetto di ricerca mondiale nato al MIT nel 2016.

Gli studenti imparano a programmare piccoli veicoli a guida autonoma che trasportano passeggeri di paperelle di gomma. I loro compiti includono far sì che i veicoli rimangano all'interno delle corsie delle loro strade cittadine modello, parcheggino in un punto assegnato e si fermino e controllino la presenza di "pe-duck-strians" alle strisce pedonali.

È una sfida che può essere scoraggiante per i futuri studenti.

"In molti corsi di informatica, si cerca di ricreare cose che hanno fatto altre persone", ha affermato Matt Taylor, presidente canadese CIFAR AI con Amii e istruttore del corso che utilizza Duckietown. "Nella robotica, spesso facciamo cose che nessuno ha mai fatto prima perché cerchiamo di rendere la classe personalizzata e speciale."

Gli ex studenti di Duckietown hanno continuato a lavorare con la robotica presso numerose aziende, tra cui Attabotics, un'azienda di automazione di magazzini a Calgary con cui Amii ha collaborato per aumentare la produttività e ridurre la quantità di spazio necessario.

Gli studenti dell'Università di Alberta dimostrano i loro robot a guida autonoma durante una dimostrazione di Duckietown a Upper Bound il 25 maggio 2023. (Ashley Lavallee-Koenig)

È difficile valutare appieno in che modo l’apprendimento automatico potrebbe aiutare nello sviluppo dell’agricoltura cellulare perché le aziende coinvolte nel settore mantengono gran parte della loro ricerca privata, affermano coloro che sono coinvolti in una collaborazione tra Amii eNuovo raccolto.

"La maggior parte dei dati sullo sviluppo di queste specie di linee cellulari e di progettazione dei media avviene in realtà in segreto nelle aziende. Quindi stiamo ottenendo molti dati in silos all'interno dei campi, il che è una sfida al di fuori del ML", ha affermato Breanna Duffy, direttore della ricerca responsabile e dell'innovazione presso New Harvest, un'organizzazione no-profit che finanzia la ricerca per sviluppare il campo del cibo coltivato in laboratorio. "Qualcosa su cui New Harvest sta lavorando davvero duramente è ottenere una maggiore condivisione dei dati e più discorsi accademici, ma ciò ha sicuramente un impatto sull'applicazione del ML."

Duffy ha partecipato a una sessione con Sheikh Jubair di Amii e il ricercatore Michael Todhunter, che sta conducendo un sondaggio sulle potenziali applicazioni di AI e ML nel campo dell'agricoltura cellulare.

Un potenziale utilizzo potrebbe essere quello di ottimizzare lo sviluppo dei mezzi in cui crescono le cellule. Trovare la giusta combinazione di ingredienti può essere lungo e complicato. L’intelligenza artificiale potrebbe potenzialmente testare e monitorare le combinazioni di input in modo più efficace rispetto a tentativi ed errori.

Con dati più facilmente disponibili, ha affermato il panel, l’apprendimento automatico potrebbe aiutare i tentativi di coltivare strutture proteiche più complicate come la bistecca, così come tipi di carne meno compresi come quella dei crostacei. La carne coltivata è vista come uno dei modi per mitigare gli effetti ambientali della produzione tradizionale di carne.