Por qu?? esta compa????a de inteligencia artificial est?? rompiendo miles de vidrios

En un insonorizado hangar de la Fuerza A??rea de Reino Unido (RAF, por sus siglas en ingl??s), Chris Mitchell y sus colegas utilizan mazos para dar una lecci??n a sus computadoras.

El equipo re??ne miles de cristales de ventanas y puertas, todas de distintas formas y tama??os, las rompen una a una, ya graban el distintivo sonido que produce cada tipo de vidrio al quebrarse.

A veces emplean mazos o palas de jard??n, en otras ocasiones lanzan ladrillos a los cristales.

“Subestimamos completamente el desastre que ??bamos a ocasionar”, confiesa Mitchell. “Y todo lo agotador que resultar??a esto”.

Bienvenido a la ??ltima frontera de la inteligencia artificial.

Mitchell es el director ejecutivo y fundador de Audio Analytic, una start-up basada en la ciudad inglesa de Cambridge que adiestra a un sistema de aprendizaje autom??tico para reconocer el sonido de un cristal roto.

Y la compa????a tambi??n ense??a a las computadoras a identificar otros sonidos importantes para los humanos, como alarmas de fuego, llantos de beb??s y ladridos de perros.

La idea es desarrollar la capacidad de reconocerlos -sin confundir un vaso que cae, por ejemplo, con una ventana que se hace a??icos- en sistemas de hogares inteligentes.

En los ??ltimos a??os, las computadoras se han vuelto muy buenas en entender el mundo por la visi??n.

La inteligencia artificial es ahora mejor que los humanos para reconocer ciertos objetos, especialmente rostros.

Pero aparte del reconocimiento de voz -que est?? en el centro de servicios como Siri de Apple, Home de Google y Alexa de Amazon- la identificaci??n altamente precisa de sonidos ha recibido poca atenci??n.

Eso es algo que Mitchell quiere cambiar.

“Estamos trabajando en un nuevo campo que llamamos inteligencia artificial de audio“, se??ala.

Su empresa es parte de una nueva ola de compa????as que entrenan sistemas de aprendizajes autom??ticos para detectar patrones en los sonidos.

Uberchord, basada en Berl??n, est?? desarrollando una inteligencia artificial que te puede ayudar a aprender a tocar la guitarra. Te escucha rasguear y te dice cuando colocaste mal los dedos.

Otra compa????a, Cambridge Consultants, utiliza una inteligencia artificial para reconocer distintos g??neros de m??sica para piano.

El sistema se llama Aficionadoy fue capacitado con apenas unos pocos cientos de horas de ejecuci??n del instrumento, que incluyeron grabaciones profesionales y videos de aficionados tomados de YouTube.

Los datos fueron deliberadamente irregulares, apunta Monty Barlow, de Cambridge Consultants. “Retamos a la inteligencia artificial a manejar la casi infinita complejidad de la m??sica en vivo”.

Sin embargo, el talento musical de Aficionado no es solo para ser exhibido.

Capacitar al sistema en m??sica -y conseguir que ignore factores irrelevantes como tempo, volumen y tono- resulta una buena forma de ense??arle a detectar patrones en datos complejos en general, sin importar el t??pico.

As??, la primera tarea de Aficionado ser?? identificar fallos en redes de telecomunicaciones.

Sin embargo, Audio Analytic tiene ambiciones m??s grandes.

“Queremos crear una clasificaci??n de todos los sonidos y eso es una tarea inmensa”, dice Mitchell.

Y tambi??n est??n trabajando con un detector de anomal??as, que recoger?? sonidos aparentemente fuera de lo com??n, como el estr??pito provocado por alguien que sufre una ca??da.

O el silbido provocado por una ca??er??a rota.

Con el tiempo quieren agregar alarmas de auto y quiz??s -para el mercado de EE.UU.- disparos.

Audio Analytic planea entonces otorgar, por el uso de esos sistemas de reconocimiento de audio, licencias a los fabricantes de dispositivos para hogares inteligentes.

Esa capacidad de reconocer los distintos sonidos importa cada vez m??s, afirma Nina Bhatia, directora ejecutiva de Hive, una compa????a de termostatos e iluminaci??n inteligente, basada en Reino Unido.

“Puedes, por ejemplo, recibir alertas si tu alarma de incendios se enciende cuando est??s en una reuni??n de trabajo y no solo al estar sentado en tu sof??”.

Y esos sistemas podr??a tambi??n tomar acciones por s?? solos.

Una ventana rota podr??a hacer que las luces se enciendan. El llanto de un beb?? podr??a prender una luz nocturna y hacer que suene una canci??n de cuna, desde un altavoz cercano.

De hecho, ya la empresa de electr??nica Sangled usa la tecnolog??a de Audio Analytic en una l??mpara inteligente, con un portavoz incorporado en su base.

Otras firmas de hogares inteligentes la est??n construyendo en sus dispositivos tambi??n, incluyendo en termostatos que, al estar usualmente instalados en sitios centrales de las casas, est??n bien ubicados para escuchar.

La parte dif??cil es asegurarse de que la inteligencia artificial identifique correctamente lo que escucha, ya que las alarmas falsas podr??an causar problemas.

Y conseguir los datos correctos es una tarea ardua. “Estuvimos rompiendo vidrios durante semanas y semanas”, se??ala Mitchell.

Para obtener suficientes grabaciones de beb??s llorando, la firma trabaj?? con grupos de padres en Cambridge y, catalogando los sonidos, tuvieron que inventar un l??xico propio que describiera los distintos tipos de llanto.

Los sonidos de perros fueron un poco m??s f??ciles. Trabajando con veterinarios localizaron y grabaron los ladridos de la mayor cantidad de razas posibles, desde un pequin??s hasta un can de la raza gran dan??s.

Y para ense??ar a su sistema c??mo suenan las alarmas de incendios, Audio Analytic simplemente compr?? todos los modelos que consiguieron online.

Al principio, su inteligencia artificial tuvo problemas para distinguir entre los pitidos de la alarma y los tonos de otros sonidos caseros como tel??fonos, relojes despertadores e incluso temporizadores.

As?? que la entrenaron para concentrarse no solo en el tono y duraci??n de la alarma, sino en el caracter??stico espacio entre los pitidos.

Pero por m??s que le dediques tiempo a romper ventanas y encender alarmas, siempre habr?? sorpresas en el camino.

Hay una especie de loro que hace una asombrosa imitaci??n de una alarma de incendios. As?? que Audio Analytic tuvo que ense??ar a su sistema a ignorar el sonido de la alarma con plumas.

Otro sonido que quieren ense??arle a su sistema es el de los cambios de tono y entonaci??n en los gritos agresivos humanos, como por ejemplo, alguien que hace una amenaza con violencia.

Mitchell destaca que ese sonido no var??a mucho con el idioma y la cultura. Los distintivos cambios en los sonidos vocales ocurren cuando la adrenalina inunda el cuerpo y afecta la laringe.

Por ahora, Audio Analytic tuvo que suspender ese experimento pues encontraron que los sonidos de pollos y motosierras en un vecindario tambi??n activaban el detector de agresiones.

Vaya mundo m??s ruidoso en el que vivimos. Pero, con todo y sus bemoles, las inteligencias artificiales est??n aprendiendo a escuchar.