El pasado enero y por segunda vez consecutiva, se reunieron en nuestras oficinas de Múnich expertos de Inteligencia Artificial, en colaboración con Munich Datageeks Más de 150 investigadores e interesados en la IA se reunieron en nuestro CIB modul-E para participar en este emocionante evento. Además de presentaciones de gran interés, hubo muchas oportunidades para el diálogo intensivo y la creación de redes.
Las presentaciones: Perspectivas de la investigación innovadora en IA
Nuestro científico de datos sénior y especialista en procesamiento automático de documentos, Konrad Grosser, ofreció la primera ponencia sobre «Gestión de entradas masivamente multimodal en el flujo CIB». En su ponencia, Grosser mostró cómo CIB utiliza una sofisticada ingeniería de características para entrenar una red de clasificación de documentos multimodal. Konrad introdujo el uso de características expertas de IA y explicó cómo estas pueden adaptarse a las complejas necesidades de los clientes, incluso cuando solo se dispone de cantidades limitadas de datos anotados. Por último, mostró cómo nuestra red de clasificación se integra a la perfección con el motor de procesos empresariales CIB flow y, junto con nuestras herramientas de OCR y extracción de datos, proporciona una solución integral de principio a fin para el procesamiento de documentos.
Konrad Grosser:
«Los documentos son ricos en información lingüística y visual y desempeñan un papel crucial en muchos procesos empresariales. La comprensión automática de este tipo de documentos es un campo de investigación en evolución que requiere planteamientos multimodales sólidos y avanzados.
Un aspecto importante es la clasificación de documentos, que requiere características detalladas y dependientes del contexto. Estas características van desde las específicas de la tarea hasta las de aplicación general".
Nuestro ponente invitado e investigador en IA, Adithya Mohan, también logró convencer al público experto con su presentación "Adversarial Attacks in Deep Reinforcement Learning: A Call for Robust Defenses".
El aprendizaje profundo por refuerzo (deep reinforcement learning, DRL) ha demostrado su notable potencial en diversos campos como la robótica, la conducción autónoma y los videojuegos. Sin embargo, su vulnerabilidad a los ataques supone un reto importante para su fiabilidad en aplicaciones reales. Los atacantes pueden explotar los puntos débiles de los modelos DRL, lo que conduce a decisiones que no son óptimas o que incluso pueden ser inseguras. Adithya Mohan mostró cómo los atacantes atacan los sistemas DRL y descubren vulnerabilidades críticas que afectan a su rendimiento y fiabilidad.
La ponencia fue muy bien acogida por desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA, e inspiró a los asistentes a aportar nuevas ideas para desarrollar marcos DRL robustos que puedan resistir amenazas adversarias.
Para concluir: cuestionario CI y «networking».
Al final del acto se celebró el concurso de preguntas y respuestas CIB quiz. Como es habitual, este quiz incluía preguntas sobre el tema de la inteligencia artificial.
Como es habitual en todos nuestros eventos, además del intercambio profesional no faltó la tertulia.
Como de costumbre, la edición de enero de las Datageeks de Múnich constituyó una excelente plataforma para el intercambio de conocimientos y la colaboración dentro de la comunidad de la IA.
Esperamos con impaciencia la próxima edición.
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