Un vistazo al Neural Compute Stick de Movidius/Intel

Recientemente Intel Corporation adquirió la empresa Movidius para adentrarse de lleno en el mundo de la así llamada inteligencia artificial.

Luego de esto sacaron al mercado el Neural Compute Stick (NCS); un “stick” USB capaz de realizar grandes cantidades de ciclos computacionales de inteligencia artificial con un bajo consumo de electricidad, liberando al procesador principal de dichas tareas y brindando la capacidad de realizar análisis de inteligencia artificial de tipo TensorflowCaffe sin necesidad de intercambiar datos con la nube.

En esta entrega vamos a darle un pequeño vistazo a este dispositivo, haciendo un poco de reconocimiento de imágenes “in situ” usando un modesto Raspberry PI 3 conectado a un Movidius NCS. Continuar leyendo “Un vistazo al Neural Compute Stick de Movidius/Intel”

Experimentación Ondas Cerebrales

Recientemente tuvimos la oportunidad de experimentar un poco con un sensor de ondas cerebrales (Emotiv Insight) que nos ha servido de introducción al fascinante mundo de los BCI (Brain-Computer Interface)

El proyecto que nos trajo a este punto trata de desarrollar formas de comunicación adicionales para personas con algunas dificultades físicas para comunicarse, incluyendo peronas con dificultades para el habla, la escucha o diversos niveles de parálisis cerebral.

En este artículo quiero condensar un poco una propuesta para una metodología de experimentación que nos permita capturar datos de este tipo de dispositivos y que sirvan de insumo para crear modelos de aprendizaje de máquinas que a su vez nos lleven a desarrollar modelos de interpretación de las ondas y por ende los deseos o necesidades de las personas.

Metodología de Experimentación

  1. Definir un repositorio para la documentación oficial de cada experimento y para los resultados de los experimentos.
  2. Definir personas y roles: facilitador, sujeto de experimentación, observadores.
  3. Definir objetivos y metas del experimento
  4. Definir características de los sujetos de experimentación.
  5. Definir un ambiente controlado para minimizar los estímulos no esperados y el ruido
  6. Establecer un guión o protocolo de pasos, tiempos y clases para el experimento,
    1. Definir tareas a realizar: preparación, arranque, ejecución, finalización y cierre.
    2. Identificar estímulos Intencionales: preparación, arranque, ejecución, finalización, cierre
    3. Identificar estímulos no intencionales: derivados, ruido aceptable, ruido no aceptable (invalidación temprana del experimento)
  7. El resultado de cada experimento será un archivo con la información sensada y la pre-clasificación de los diferentes eventos o estímulos ocurridos detectados por el observador. Este archivo se usará para generar modelos de aprendizaje de máquinas que nos permitan estudiar y entender los fenómenos documentados en cada experimento.

Como siempre, sus comentarios para enriquecer esta metodología serán de gran valor para nosotros.


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Algunas Referencias Interesantes: