Inteligencia Artificial

Microsoft impulsa el desarrollo de aplicaciones inteligentes

En Build 2018 la compañía anunció herramientas que permitirán a los desarrolladores mejorar el diseño de aplicaciones, integrando diferentes plataformas. Microsoft 365, combinado con la información de valor proveniente de Microsoft Graph, impulsa a los desarrolladores a construir aplicaciones inteligentes.

Hace algunas semanas, en el marco de Build 2018, Microsoft anunciaba nuevas herramientas para que los desarrolladores diseñen experiencias innovadoras e inteligentes en los idiomas y marcos de trabajo de su elección. Microsoft 365, combinado con la información de valor proveniente de Microsoft Graph, impulsa a los desarrolladores a construir aplicaciones inteligentes.

Las nuevas herramientas incluyen nuevas APIs de Microsoft Teams en Microsoft Graph, integración más profunda de Sharepoint en Teams, una completa solución de contenedorización y, sobre todo, la nueva plataforma Windows Machine Learning.

Windows Machine Learning (ML) es una nueva plataforma que permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático de manera sencilla en la nube para luego implementarlas sin conexión y con alto desempeño en la plataforma de PC. La novedad fue mostrada en un Technology Sneak Peek de Build, celebrado en Seattle.

Durante la presentación, los expositores usaron Windows Ink para demostrar el potencial de la API, que debutó en abril pasado dentro de la actualización a Windows 10. Lo concreto es que esta API provee un marco de trabajo para que los desarrolladores saquen provecho a la potencia de CPU o GPU en anticipación a las necesidades, tanto en el sistema operativo como en las apps de Windows.

Así los ejecutivos explicaron que la app de OneNote para Windows 10 es lo suficientemente inteligente como para traducir un problema matemático escrito a mano alzada en una solución y resolverlo. Pero cada vez que se ejecuta esa acción hay que señalarle a Windows qué es lo que se quiere hacer. Con Windows ML se puede mejorar esa interacción: por ejemplo, se pueden escribir valores en una barra deslizable en lugar de tener que ir hacia atrás o hacia adelante buscando los valores correctos, o bien Windows puede reconocer cuando se está escribiendo una fórmula, un diagrama de flujos, o una tabla. Incluso se puede cambiar el comportamiento para adecuarlo a los usos de OneNote, o Sticky Notes, o WordPad.

https://www.youtube.com/watch?v=8MCDSlm326U

APRENDIZAJE DE MÁQUINA PARA TODOS

Durante una de las charlas de Build, el vicepresidente corporativo de la Windows Developer Platform, Kevin Gallo, usó Microsoft Word como ejemplo de hasta dónde se puede llevar Windows ML. En este caso, para revisar la gramática. “Algunas de las áreas son muy, muy difíciles de detectar usando los algoritmos tradicionales —explicó—. Por ejemplo, entras en el auto, pero subes al tren. Hay una sombra en el camino versus hay niebla sobre la ruta (en inglés: you get into a car, but onto a train. There is a shadow on the road versus there is fog on the road)”.

Incorporando aprendizaje de máquina, Microsoft puede ayudar a localizar estos pequeños errores. El ejecutivo produjo dos documentos idénticos: uno editado usando la versión normal de Word y el otro usando Word potenciado con aprendizaje de máquina. La versión estándar no advirtió tres determinantes perdidos (adjetivos y artículos que acompañan a los sustantivos) mientras que la versión potenciada con el prototipo de Windows ML destacó los tres sustantivos que habían perdido sus determinantes. “Entrenamos al corrector gramatical y éste puede ahora sugerir correcciones sobre las que puedo tomar acciones para resolverlas”, explicó el ejecutivo.

Los responsables de los anuncios recordaron que los productos de Microsoft, como Word, ahora están soportados por algoritmos de machine learning que corren localmente sobre el dispositivo Windows 10, y no en la nube. En dispositivos que soportan DirectX 12, Windows ML puede usar el chip gráfico de la PC al tiempo que usa el procesador como un recurso secundario. Esto garantiza la velocidad.

Vale recordar que, en marzo, Kam VedBrat, Partner Group Program Manager para las plataformas gráficas y de inteligencia artificial de Windows en Microsoft, presentó en la nueva interfaz de programación de aplicaciones (API) Windows ML, que permite a los desarrolladores implementar modelos de aprendizaje automático pre-entrenados en sus aplicaciones y experiencias.

La demostración de VedBrat incluía una aplicación que puede escanear las placas de circuito en busca de problemas. El modelo de aprendizaje automático se desarrolló en la nube (Microsoft Azure) utilizando imágenes etiquetadas de placas que se sabe funcionan o son defectuosas. Por lo tanto, la aplicación puede aprobar o reprobar una placa de circuito después de escanear los componentes adecuados. El punto clave es que el proceso de evaluación se puede realizar localmente en el dispositivo con Windows 10 y no en la nube de Azure. Aún más, la PC se basó en su chip de gráficos y DirectX 12 en lugar del procesador.

Build fue también el escenario en el que se anunció la versión previa de ML.NET, un framework, transversal a las plataformas y de código abierto para machine learning. El objetivo de Microsoft es que los desarrolladores de. NET puedan crear sus propios modelos y embeber ML a medida en sus apps sin necesitar tener un expertise en el desarrollo o sintonía de los modelos de aprendizaje de máquina.

Autor

  • Alejandro Alonso

    Periodista de ciencia y tecnología, y escritor. Ha trabajado en medios como Insider, ComputerWorld, IT Resellers Magazine, Telecomunicaciones & Negocios y Prensa Económica, entre otros, a lo largo de más de 25 años de trayectoria.

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Alejandro Alonso

Periodista de ciencia y tecnología, y escritor. Ha trabajado en medios como Insider, ComputerWorld, IT Resellers Magazine, Telecomunicaciones & Negocios y Prensa Económica, entre otros, a lo largo de más de 25 años de trayectoria.

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