La máquina de aprendizaje de Facebook open-sources
La compañía dispone de herramientas de código abierto como parte de su esfuerzo por convertirse en una fuerza que lidere el mercado de la Inteligencia Artificial.
El esfuerzo que ha dedicado últimamente el departamento de ingeniería de código abierto de Facebook ha supuesto un soplo de aire fresco suficiente para dar una tregua a sus experimentados contrincantes, y dejar que compañías como Hadoop HBase nos hagan conocedores de sus avances en Hack, su lenguaje de programación para máquinas virtuales, o saber más acerca de las nuevas funcionalidades del sistema de chequeo estático para JavaScript de Chef cookbooks. La división dedicada a labores de investigación en inteligencia artificial de Facebook ha añadido a su listado de código abierto una serie de módulos para el aprendizaje de máquinas creados por la red de informática científica Torch.
Facebook señala que dichos módulos incluyen unidades optimizadas de GPU para grandes redes de circunvalación (ConvNets), así como de redes con activaciones dispersas que son comúnmente la más utilizadas en aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural. “Las redes de circunvalación las emplean normalmente tecnologías de reconocimiento de imágenes y vídeo; las últimas versiones de este tipo de redes se emplean para crear algoritmos que pueden entrenarse a sí mismos, o a nuevos datos, sin necesitar apenas la intervención.
La compañía de Zuckerberg afirma que sus módulos de código abierto son significativamente más rápidos con respecto a los que facilita Torch por defecto. “La elevada velocidad la proporciona la optimización practicada a la GPU, y a la habilidad de trabajar a través de múltiples GPUs dispuestas en paralelo” señala Facebook, al tiempo que afirma que el empleo de sus algoritmos GPU son capaces de correr a mayor velocidad que las que pueden alcanzar las librerías Nvidia GPU para los mismos fines. Todo el trabajo en cuestión ha sido lanzado al mercado a través de la cuenta de la compañía GitHub, bajo licencia BSD, por lo que resulta altamente reutilizable bajo las mínimas restricciones.
Facebook está realizando significativas inversiones en el aprendizaje de máquinas desde múltiples perspectivas. Por un lado, está empleando ML (Markup Languaje) por razones obvias de negocio y, por otro, están las aspiraciones de la firma por hacerse con un puesto relevante en el paraninfo de las tecnologías ML/AI, por lo que ha contratado al talento más granado para esta finalidad: Yamn LeCuin y Rob Fergus, dos profesores de la Universidad de Nueva York que fueron contratados a finales de 2013 para liderar al equipo de AI de Facebook, y que trabajan coordinando tres grupos de trabajo situados en la capital estadounidense, California y Londres. Desde un escenario más próximo, las innovaciones de Facebook en los terrenos de AI y ML serán implementadas en su red social, donde las aplicaciones de la compañía para el mundo laboral permanecen todavía “celosamente guardadas”, aunque, mientras tanto, herramientas y algoritmos de la extendida plataforma social son hechos públicos en forma de proyectos de código abierto.
