Si bien los big data han atraído mucha atención en los últimos años, los pequeños conjuntos de datos y la inteligencia artificial (IA) pueden proporcionar valiosos beneficios en el campo de batalla, según Margaret Loper, directora asociada de operaciones del Laboratorio de Información y Comunicaciones (ICL) del Georgia Tech Research Institute.
“Hubo un período en el que todo giraba en torno a big data, big data, big data. Necesitamos muchos datos. Es necesario disponer de big data para aprender y predecir. Pero la realidad es que, con este tipo de proliferación de inteligencia y computación en los límites, lo que realmente tenemos es una gran cantidad de datos pequeños, y los datos pequeños pueden ser muy informativos, dijo Loper, quien también se ha desempeñado como director interino de ICL. dijo SEÑAL Medios de comunicación.
Los investigadores de ICL realizaron un estudio en 2021 sobre el valor de los datos pequeños en el borde. El estudio explica que los datos pequeños son «datos hipercontextualizados y semánticamente ricos y requieren prácticas operativas para desbloquearlos». El volumen o formato de los datos pequeños los hace “accesibles, comprensibles y procesables por los humanos” y se “utiliza principalmente para encontrar causalidad y puede facilitar la colaboración entre humanos y máquinas en el entrenamiento de IA”, afirma el estudio, y agrega que para 2040, “los pequeños datos Los datos desempeñarán un papel transformador clave en el desarrollo de modelos de IA con más poder predictivo en contextos específicos”.
El estudio encontró que en el ámbito táctico, los dispositivos inteligentes podrán brindar información sin transferir cantidades masivas de datos a un centro centralizado, lo que hará que los sistemas sean más eficientes, ya que solo necesitan transmitir información importante. Además, si bien los sensores y las señales en malla proliferan en el borde, muchos sistemas todavía luchan con la latencia y la falta de poder de inferencia. Los drones, por ejemplo, recopilan y transmiten vídeos, pero requieren operadores humanos para interpretarlos y añadir contexto. En 2040, los sensores, como los sensores portátiles para detectar agentes químicos y biológicos, serán capaces de sintetizar los datos recopilados en una imagen más completa que aumente la inteligencia en tiempo real. Los avances en hardware y las redes de baja latencia y alto rendimiento respaldan la velocidad de obtención de información, concluyó el estudio.
Loper dijo que el estudio exploró el valor de los datos pequeños que ofrecen información sobre lo que sucede en las inmediaciones de un combatiente en un momento particular en lugar de «tener ese concepto de que todos los datos fluyen de regreso a un escalón superior de toma de decisiones» y tratar de tomar decisiones. decisiones desde una visión holística basada en el big data.
Usó una anécdota no militar para ilustrar el valor de los datos pequeños. Sin dar nombres, contó la historia de alguien que conocía que vivía en un estado diferente al de uno de sus padres. La persona dependía de conversaciones telefónicas para saber cómo le estaba yendo a su padre, pero desafortunadamente, solo después de que el padre falleció la persona aprendió fragmentos de información que podrían haber sido útiles.
“Cuando esta persona fue y comenzó a investigar, lo que se dio cuenta es que si hubiera tenido acceso a pequeños datos sobre la vida cotidiana de sus padres: el hecho de que no caminaba por el parque con tanta frecuencia, que no se había detenido en la esquina ir al supermercado y tomar una copa con tanta frecuencia, que no iniciaba sesión para revisar sus correos electrónicos con frecuencia. Están todos estos pequeños datos que podrían haberles ayudado a comprender mucho más sobre lo que estaba pasando con sus padres”, ofreció Loper. “Eso es ilustrativo de la idea de que con los datos más pequeños y llevando la toma de decisiones al límite, hay muchas cosas que podemos entender sobre nuestras casas, nuestras ciudades o el campo de batalla. Hay muchas cosas que podemos entender sobre los pequeños datos y patrones que podemos recopilar y comprender, frente a esta idea de que tenemos que tener datos masivos en un solo lugar para poder tomar una decisión y hacer algo”.
