Cómo el software de código abierto está dando forma a la política de IA

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abierto sobre fondo azul con el símbolo del latido del corazón
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Opensource.com

El software de código abierto (OSS) impulsa las herramientas de aprendizaje automático más utilizadas. Su condición de herramienta gratuita que cualquiera puede usar significa que pueden y deben desempeñar un papel más importante en las conversaciones sobre políticas de IA. Ahora, un nuevo informe de la Brookings Institution sostiene que si Estados Unidos va a desempeñar un papel importante en el desarrollo global de la IA, el código abierto debe ser más que una nota política al pie de página.

En un nuevo análisis, el colega de Brookings Alex Engler cita varias ventajas que ofrece el software libre para el desarrollo de la IA. En particular, brinda a los científicos de datos con menos experiencia en la implementación de algoritmos la oportunidad de trabajar más rápido al facilitar los problemas matemáticos complejos.

No se trata sólo de regulación: Engler sostiene que los legisladores deberían utilizarlos OSS en su beneficio y proporcionar financiación en el proceso. Gran parte de la financiación para la IA proviene de empresas, lo que puede crear conflictos de intereses y percepciones sesgadas. Al utilizar e invertir en herramientas comunitarias, los responsables de la formulación de políticas pueden ampliar el alcance del software de código abierto y utilizarlo para ayudar a diseñar políticas más reflexivas.

El movimiento de código abierto Acceso a conjuntos de datos de salud


De todas las industrias en las que la IA puede transformarse, tiene el mayor potencial para mejorar la atención médica. Este potencial permanece sin explotar debido al costo de la capacitación y la compra de conjuntos de datos, muchos de los cuales aún están financiados y son confidenciales de las grandes empresas.

Para democratizar la investigación sobre inteligencia artificial en medicina, el Centro Stanford de Inteligencia Artificial en Medicina e Imágenes (AIMI) anunció planes para desarrollar aún más grandes conjuntos de datos de imágenes médicas. AIMI se ha asociado con el programa AI for Health de Microsoft para lanzar un ecosistema más allá del intercambio de fotos.

La plataforma proporciona potencia informática basada en la nube, un lugar para perfeccionar los modelos y utiliza hasta nueve conjuntos de datos que contienen más de un millón de imágenes. Su objetivo es proporcionar herramientas de aprendizaje automático estandarizadas y modelos previamente entrenados utilizando arquitectura y datos de código abierto de larga data.

El filtro de paquetes extendido de Berkeley (eBPF) hace que el kernel de Linux sea programable, ejecutando programas de espacio aislado en el kernel sin obligar al usuario a modificar el código fuente del kernel o cargar módulos del kernel. Hoy, un grupo de empresas gigantes, Facebook, Google, Microsoft y Netflix, están planeando formar una organización sin fines de lucro para desarrollar eBPF. Esta nueva organización sin fines de lucro operará bajo los auspicios de la Fundación Linux.


Thomas Graf, cofundador y CTO de Isovalent, dijo a VentureBeat que la Fundación actuará como una autoridad centralizada para administrar las implementaciones de eBPF en Linux, Windows y otras extensiones en el futuro. Quizás lo más importante es que es una prueba de que la colaboración de empresa a empresa seguirá ocurriendo a través del código abierto.

Resumen de la fuente: opensource.com

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