Las redes neuronales modernas procesan imágenes, analizan textos y predicen eventos con gran precisión. Sin embargo, su exceso de confianza puede tener consecuencias peligrosas. Por ejemplo, una red entrenada para distinguir entre gatos y perros podría, con total seguridad, identificar la foto de una jirafa como la de un perro. En servicios de entretenimiento, estos errores no tienen mayor impacto, pero en sistemas de piloto automático o en el ámbito médico, pueden resultar muy costosos. El reto clave es enseñar a la inteligencia artificial a reconocer cuándo se enfrenta a datos desconocidos o inusuales.
En el ámbito profesional, este desafío se conoce como detección de datos fuera de distribución (out-of-distribution, OOD). Es uno de los problemas más críticos en la seguridad de la IA. Los métodos tradicionales, como los enfoques bayesianos, exigen enormes recursos computacionales. Existen alternativas más sencillas, como la aproximación de Laplace, que analiza la estructura del espacio de parámetros del modelo para estimar el nivel de confianza en las respuestas. Sin embargo, estas también presentan limitaciones.
La paradoja de la precisión: cuando la complejidad es un obstáculo
Un grupo de científicos rusos ha puesto en duda la creencia generalizada de que medir con precisión la curvatura de los parámetros siempre ayuda a detectar anomalías. En sus experimentos descubrieron que, cuando las clases de datos son fácilmente distinguibles, como camiones y aviones, el espacio de soluciones se vuelve excesivamente “agudo”. En estos casos, los métodos estándar asumen erróneamente que el modelo está completamente seguro de sus conclusiones y dejan de identificar objetos nuevos o desconocidos.
Esta paradoja se hizo especialmente evidente en conjuntos de datos simples, donde las clases están claramente separadas. En vez de aumentar la fiabilidad, los complicados cálculos de la curvatura solo agravaron el problema. Los investigadores concluyeron que el exceso de detalle en la geometría de las soluciones no solo no ayuda, sino que también dificulta que el sistema detecte a tiempo una anomalía.
Simplificación radical: una nueva perspectiva sobre la incertidumbre
En busca de una solución, los científicos optaron por abandonar los cálculos complejos y propusieron un modelo lo más sencillo posible. En lugar de analizar la compleja forma del espacio de parámetros, utilizaron una esfera simétrica representada mediante una matriz unitaria. Este enfoque permitió simplificar notablemente los cálculos y hacer el algoritmo más universal.
La principal diferencia del nuevo método es la capacidad de ajustar automáticamente la escala de esta esfera según la tarea específica. Esto permitió lograr una alta eficiencia sin perder precisión en datos conocidos. El nuevo algoritmo, llamado ICLA, mostró excelentes resultados en populares conjuntos de prueba como CIFAR-10, CIFAR-100 e ImageNet.
Ventajas y perspectivas: aplicaciones de la nueva tecnología
Las pruebas confirmaron que ICLA supera a los métodos tradicionales en la detección de anomalías sin sacrificar la precisión al reconocer objetos habituales. El modelo mantiene la integridad de sus predicciones y no requiere elevados recursos de cómputo. Esto lo convierte en una opción especialmente atractiva para sistemas donde son clave la velocidad de reacción y la fiabilidad, como en vehículos autónomos o complejos de diagnóstico médico.
La innovación consiste en que, para aumentar la seguridad de la IA, no es necesario complicar el modelo, sino, al contrario, simplificarlo. Este enfoque permite que las redes neuronales definan mejor los límites de su conocimiento y avisen a tiempo cuando se enfrentan a algo nuevo. Esto abre el camino a la creación de sistemas de inteligencia artificial más fiables y predecibles.
Por si no lo sabías: qué es el MFTI y por qué son importantes sus desarrollos
El Instituto de Física y Tecnología de Moscú (MFTI) es uno de los principales centros científico-educativos de Rusia, fundado en 1946. La universidad es reconocida por sus sólidas escuelas en física, matemáticas, informática e ingeniería. Los egresados del MFTI tradicionalmente ocupan puestos clave en institutos científicos, empresas tecnológicas y startups en todo el mundo. El instituto participa activamente en proyectos internacionales de investigación y sus laboratorios publican regularmente trabajos en revistas científicas de prestigio. El MFTI presta especial atención al desarrollo de la inteligencia artificial, la robótica y las tecnologías cuánticas. En los últimos años, la universidad se ha convertido en sede de importantes conferencias y hackatones dedicados a las nuevas tecnologías. Muchas soluciones innovadoras creadas en el MFTI encuentran aplicación en la industria, la medicina y el transporte. El instituto mantiene estrechos lazos con las principales universidades y centros de investigación del mundo. Por ello, el MFTI sigue siendo uno de los motores principales del progreso tecnológico en Rusia y más allá de sus fronteras. Si te interesan los avances contemporáneos en inteligencia artificial, los desarrollos del MFTI merecen especial atención.
