El despliegue de la startup en 6.000 activos de la aplicación de la ley tiene como objetivo abordar el deterioro invisible en la precisión de la IA sin necesidad de costosos entrenamientos o tiempos de inactividad. A través de miles de ciudades, los sistemas de inteligencia artificial (IA) están fallando silenciosamente, y nadie lo sabe. Con el tiempo, la IA del tráfico pierde más violaciones, pierde precisión y deja de funcionar como se pretendía. Skylark Labs, una startup fundada por el Dr. Amarjot Singh en Nueva York, ha conseguido un contrato de 21 millones de dólares, de tres años, para desplegar su plataforma KeplerTM a través de 6.000 sistemas policiales en un país asiático líder. Lo que distingue a KeplerTM es su autoconciencia. Mientras que la mayoría de la IA degrada silenciosamente, Kepler está diseñado para comprobar continuamente su rendimiento y adaptarse al vuelo. “El sucio secreto de la IA es que la mayoría de los sistemas comienzan a fallar el día en que salen a la vida”, dice el Dr. Singh. “No pueden manejar nuevos patrones de tráfico, diseños de vehículos en evolución o cambios en el comportamiento del conductor. La crisis de la degradación silenciosa La mayoría de los sistemas tradicionales de IA se entrenan una vez en los datos pasados y luego se desplegan como si el mundo nunca cambiara. Las carreteras evolucionan, los nuevos modelos de automóviles salen a las calles, el comportamiento del conductor cambia y el tiempo y la iluminación cambian. “De acuerdo con las estimaciones de la industria, los gobiernos locales gastan millones anualmente en mantenimiento de IA sin visibilidad clara en la degradación del rendimiento, creando riesgos operativos ocultos y proyecciones de ingresos inestables”, añade el Dr. Singh. Muchos sistemas de IA siguen un patrón costoso y frustrante: funcionan bien al principio, luego empeoran lentamente. El Dr. Singh subraya: “El impacto de este fracaso es preocupante. pueden perder ingresos de violaciones perdidas y, lo más importante, poner en peligro la seguridad pública porque su IA no puede seguir adelante con el cambio”. AI que sabe cuando está cayendo atrás La innovación de Skylark Labs no ocurrió de la noche a la noche. nació de años de investigación bajo el programa DARPA Lifelong Learning Machines, donde el fundador Dr. Amarjot Singh trabajó en la IA que no solo procesa datos; se vigila a sí misma, sabe cuándo está confundida y se adapta en tiempo real para mantenerse precisa. “Nuestra mayor innovación es la autoconciencia”, explica el Dr. Singh. “La IA no solo detecta violaciones de tráfico; detecta cuando podría estar perdiendolas”. El Dr. Singh explica cómo funciona: Cada coche de patrulla que utiliza La plataforma ejecuta múltiples modelos de IA a la vez.El modelo principal señala violaciones como velocidad o giros equivocados.Pero detrás de las escenas, una segunda capa de modelos monitora constantemente el rendimiento, viendo señales de que el sistema podría estar perdiendo algo nuevo, como un tipo de vehículo nunca visto antes o un patrón de tráfico inusual. Skylark Labs’ KeplerTM Cuando detecta una brecha potencial, Kepler está diseñado para ajustar automáticamente sus ajustes internos y retrainarse localmente, por lo que no se necesitan internet ni ingenieros humanos.Con esta configuración consciente y eficiente en la memoria, la IA de Skylark Labs continúa aprendiendo en el campo, evitando actualizaciones costosas y cada vez más inteligentes con cada implementación. Más allá del tráfico: aplicaciones universales El principio de la IA consciente se extiende más allá de la aplicación del tráfico a cualquier aplicación donde las condiciones cambian con el tiempo. Para aplicaciones militares, el software Tracer AI de Skylark Labs puede escanear las cubiertas de portaaviones para encontrar restos de objetos extranjeros.A medida que se introducen nuevos tipos de aviones y configuraciones de cubierta, el sistema puede adaptarse automáticamente. Las torres Scout de Skylark Labs se desplegaron en el Departamento de Transporte de Indiana, que crea una red que se adapta a los flujos de tráfico cambiantes, los patrones estacionales y las modificaciones de la infraestructura. El mismo principio de aprendizaje-adaptación podría aplicarse a los dominios que cambian rápidamente como la salud, la seguridad fronteriza, la respuesta a desastres y la detección de fraudes financieras, donde las condiciones evolucionan más rápido de lo que las actualizaciones centralizadas pueden mantener el ritmo. El vacío competitivo Mientras que algunas empresas han construido impresionantes capacidades de IA, a menudo comparten la misma limitación crítica: sus sistemas operan ciegamente.Pueden detectar, clasificar y responder, pero carecen de la capacidad de evaluar su rendimiento.Cuando las condiciones cambian, fallan silenciosamente.Y lo peor, no lo saben. “La industria se ha obsesionado con hacer que la IA sea más rápida, más nítida y más eficiente”, argumenta el Dr. Singh. “Pero nadie ha abordado el defecto fundamental: la IA que no sabe cuándo está mal. Donde las plataformas tradicionales de IA se basan en auditorías humanas, actualizaciones reactivas y retraining costoso para mantener el rendimiento, los sistemas autoconscientes de Skylark Labs operan en un paradigma diferente. Sin intervención externa, pueden monitorear continuamente su confianza, detectar anomalías en tiempo real y adaptarse al borde. Una inteligencia inteligente que se paga por sí misma La inteligencia artificial autoconsciente de Skylark Labs ofrece ahorros de costes y valor potencial a largo plazo. Al centrarse en el rendimiento sostenido, puede contribuir a ingresos consistentes, reducir los costes de actualización y mejorar la seguridad pública a través de una mejor detección de violaciones. “Es como contratar a un oficial de tráfico que se mejora con la experiencia, no peor”, dice el Dr. Singh. A medida que más sistemas de IA se desplegan en todo el mundo, el problema del fracaso silencioso solo crecerá.La mayoría de los sistemas entrenados en los datos actuales pueden retroceder a medida que cambian las condiciones, pero el enfoque de Skylark Labs cambia el guión. “El futuro pertenece a la IA que puede aprender y evolucionar”, añade el Dr. Singh. “La IA estática está muerta; simplemente no lo sabe todavía”. Con su despliegue de $ 21M en Asia, Está demostrando que la IA autoconsciente puede manejar la escala del mundo real.Y si tiene éxito, no solo establecerá un nuevo estándar para la aplicación del tráfico. Laboratorios Skylark “No estamos simplemente construyendo una IA mejor”, concluye el Dr. Singh. “Estamos construyendo una IA que sabe cómo mantenerse mejor”. A medida que los gobiernos y las empresas exigen cada vez más soluciones de IA resilientes con una sobrecarga mínima, el enfoque de Skylark podría señalar un cambio en la forma en que se adquiere, se implementa y se mide la infraestructura básica de IA. VentureBeat Newsroom y el personal editorial no estaban involucrados en la creación de este contenido.

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Skylark Labs asegura un acuerdo de 21 millones de dólares para desplegar AI auto-consciente en 6.000 sistemas policiales

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