Inteligencia Artificial es una realidad de hoy en día constituyendo realmente una colección de tecnologías avanzadas que permite a las máquinas sentir, comprender, actuar y aprender.
En el siguiente documental de Discovery channel podemos ver como la inteligencia artificial está cambiando la forma de ver el mundo en ejemplos tan diversos como :
La capacidad de debatir
Vehículos autónomos
Teoría de los juegos
Robótica
Humanoides
Educación
Aplicaciones para invidentes
Reconocimiento facial
Uso de otros medicamentos para curar otras enfermedades
etc
Asimismo se trata un tema como Stephen Hawking pronosticó que el desarrollo de la inteligencia artificial puede llegar a provocar la extinción de la raza humana.
En este otro video, podemos ver la evolución de los robots que han creado la famosa empresa Boston Dynamics desde 2012 hasta 2019
Transformar el negocio de maneras que no hemos visto desde la Revolución Industrial; reinventar fundamentalmente la forma en que las empresas funcionan, compiten y prosperan. Cuando se implementan holísticamente, estas tecnologías ayudan a mejorar la productividad y reducir los costos, desbloqueando empleos más creativos y creando nuevas oportunidades de crecimiento.
Este cortometraje fue creado por MMP Global para destacar por qué los profesionales que trabajan en Servicios Financieros necesitan estar al tanto de la IA ahora.
Antes de profundizar en el apasionante mundo de la Inteligencia Artificial, hay que conocer bien por donde nos movemos. Hoy traigo un mapa conceptual con algunos de los conceptos más importantes y que con mayor confusión son utilizados: el Machine Learning y el Deep Learning.
La visión por computadora es fascinante para mí porque a) suena intrigante y b) es parte de tantas cosas diferentes que usamos hoy en día (realidad aumentada, búsqueda de imágenes, Google Fotos, cámaras, esas primeras líneas amarillas que vemos viendo fútbol en la televisión, coches autónomos, lentes selfie, y más). En este video,podemos ver varios investigadores de Google para obtener una visión general del campo hoy, un poco de su historia, y un indicio de su futuro.
La tecnología siempre ha desempeñado un papel en la creación de nuevos tipos de sonidos que inspiran a los músicos, desde los sonidos de distorsión hasta los sonidos electrónicos de los sintetizadores,sin embargo gracias a los avances en el aprendizaje automático y las redes neuronales han abierto nuevas posibilidades para la generación de sonido como los demuestra el grupo Magenta de Google que es el que ha creado NSynth Super, basandonase en una Raspberry Pi 3 y utilizando Machine Learning con TensorFlow para explorar nuevos sonidos y melodías a músicos y artistas(TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático a través de un rango de tareas, y desarrollado por Google para satisfacer sus necesidades de sistemas capaces de construir y entrenar redes neuronales para detectar y descifrar patrones y correlaciones, análogos al aprendizaje y razonamiento usados por los humanos).
El proyecto es totalmente abierto y «cualquiera» familiarizado con la electronica debería podérselo construir en su propia casa o en el taller, aunque esto es la teoría pues en la practica todos los componentes son SMD ,lo cual complica las cosas bastante a la hora de ponerse a soldar los diferentes componentes que constituyen ese proyecto.
Usando TensorFlow , han construido herramientas e interfaces que permiten a artistas y músicos utilizar el aprendizaje automático en su trabajo. El algoritmo NSynth Super AI usa redes neuronales profundas para investigar el carácter de los sonidos y luego construye nuevos sonidos basados en estas características en lugar de simplemente mezclar los sonidos.
Usando un autoencoder, extrae 16 características temporales definitorias de cada entrada. Estas características se interpolan linealmente para crear nuevas incrustaciones (representaciones matemáticas de cada sonido).
Estas nuevas incrustaciones se decodifican en nuevos sonidos, que tienen las cualidades acústicas de ambas entradas (se pueden encontrar más detalles en la página NSynth: Neural Audio Synthesis ).
Open NSynth Super luego toma el audio generado y proporciona una interfaz física o instrumento con:
Entrada MIDI para conectar un teclado de piano, un secuenciador o una computadora, etc.
Cuatro codificadores giratorios utilizados para asignar instrumentos a las esquinas del dispositivo
Pantalla OLED para el estado del instrumento y la información de control
Controles finos para:
La posición estableciendo la posición inicial de la onda.
Attack establece el tiempo necesario para el inicio inicial del nivel.
Decay establece el tiempo necesario para el posterior agotamiento.
Sustain establece el nivel durante la secuencia principal del sonido.
Release establece el tiempo necesario para que el nivel disminuya desde el nivel de sostenido a cero.
El volumen establece el volumen de salida.
Interfaz táctil para explorar las posiciones entre los sonidos.
Obviamente la Rasbpeberry es usada para administrar las entradas físicas y esto se programa antes del primer uso.
El equipo publica todos los diseños de hardware y software que son parte de su investigación en curso bajo licencias de código abierto, lo que le permite que cuaqluiera que tenga los medios adecuados puedas construirse su propio sintetizador usando esta tecnlogia .
Utilizando estas herramientas de código abierto, Andrew Black ha producido su propia NSynth Super, mostrada en el video anterior.
La lista de materiales de construcción de Andrew incluye:
1x STMicroelectronics STM32F030K6T6, 32bit ARM Cortex Microcontroller (829-4644)
1x TI PCM5122PW, Audio Converter DAC Dual 32 bit (814-3732)
1x Adafruit 1.3″ OLED display
El equipo de Magenta también proporciona archivos de Gerber para que se pueda fabricar la placa de circuito impreso , de modo que una vez se haya fabricado, se pueda comenzar con el soldado de componetes em la PCB (incluye una tabla de contenidos para agregar componentes)
Como adelantabmos ,laa construcción no es trea fácil: requiere habilidades de soldadura o acceso a alguien que pueda ensamblar PCB pues la mayoría de los componentes son SMT de modo que el paso de componentes se reduce a alrededor de 0,5 mm, que aun se se pueden soldar a mano si se tiene cuidado. Sin embargo, aunque algunos podrían argumentar que no es absolutamente necesario, es aconsejable tener un microscopio estéreo y una estación de aire caliente disponibles también. ¡Y no hace falta decir que también debería tener suficiente flujo y mecha de soldadura!
Para probar este diseño , descargamos un archivo MIDI de Internet y luego lo reproducimos a través de una computadora portátil Linux y una interfaz USB / MIDI usando el comando «aplaymidi». Efectivamente, el NSynth Superarrncara y ya podremos asignar instrumentos a cada esquina y luego interpolar a través de la maravilla del aprendizaje automático para crear nuevas, hasta ahora desconocidas,
Puede echar un vistazo a la publicación de blog de Andrew y al informe oficial de NSynth GitHub para ver si está preparado para el desafío.
Soloelectronicos.com 
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