El desarrollo de Amadeus Inteligencia Artificial con el conocimiento humano, permite impulsar el desarrollo de las aerolíneas.
En 2006, el matemático británico Clive Humby acuñó la famosa frase “Los datos son el nuevo petróleo”. Pero los datos por sí solos son un revoltijo de números.
Como un artista que transforma una masa de arcilla en una hermosa escultura, alguien, o algo, debe tallar el significado de estas figuras, como Amadeus Inteligencia Artificial.
En particular, el desarrollo de una técnica de aprendizaje automático (ML) llamada aprendizaje profundo ha revolucionado todo tipo de dominios, desde juegos como Chess y Go hasta las habilidades muy humanas de procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz e imágenes.
No es de extrañar que la industria de las aerolíneas, como muchas otras, haya recurrido al aprendizaje automático para analizar sus datos y ayudar a modelar las opciones de los clientes, la demanda de viajes o la disposición a pagar, de cuardo con Amadeus Inteligencia Artificial.
Amadeus Inteligencia Artificial: reunir el conocimiento humano y el aprendizaje automático
Pero el aprendizaje profundo por sí solo, como todas las tecnologías, tiene sus limitaciones. Por un lado, las conclusiones a las que llega la Amadeus Inteligencia Artificial son tan buenas como los datos que utiliza, y acceder a grandes cantidades de datos precisos y seleccionados suele ser difícil, costoso o poco práctico.
En segundo lugar, las redes neuronales que hacen posible el aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de hardware y energía para entrenar.
Y, por último, existe una debilidad inherente en los modelos de aprendizaje profundo: dado que los sistemas de Amadeus Inteligencia Artificial se entrenan a sí mismos con el paso del tiempo, las decisiones que toman pueden ser opacas.
Esto hace que los modelos de aprendizaje profundo no sean adecuados para industrias fuertemente reguladas, donde la transparencia y la rendición de cuentas del proceso de toma de decisiones son de suma importancia.
Para abordar estas limitaciones, los investigadores de Amadeus Inteligencia Artificial ahora se están enfocando en el desarrollo de sistemas de IA conscientes del conocimiento (KAAI).
Al integrar el conocimiento humano con el aprendizaje automático, podemos reducir significativamente la cantidad de datos necesarios, aumentar la confiabilidad y construir sistemas de aprendizaje automático más transparentes.
Por ejemplo, el software para una compañía financiera se verá drásticamente diferente al software para una compañía farmacéutica o para una compañía aérea de Amadeus Inteligencia Artificial. Al integrar el «conocimiento del dominio» o el conocimiento de expertos humanos en la materia, con modelos de aprendizaje automático, podemos diseñar modelos de aprendizaje profundo más refinados.
- inteligencia artificial consciente del conocimiento – ilustración
- Inteligencia artificial consciente del conocimiento
¿Cómo puede beneficiar a las aerolíneas la IA basada en el conocimiento?
En Amadeus Inteligencia Artificial, hay una sólida trayectoria en la creación de modelos de conocimiento de dominio para la industria de las aerolíneas, especialmente cuando se trata de modelar la elección del cliente, predecir la demanda de viajes o la disposición de los viajeros a pagar por diferentes ofertas.
Recientemente, desarrollamos una experiencia reconocida en tecnologías modernas de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje profundo, los sistemas de recomendación, el aprendizaje por refuerzo o las redes antagónicas generativas.
Es por eso que estamos en una muy buena posición para explorar el aprendizaje automático híbrido, cuyo objetivo es combinar la eficiencia de los modelos de conocimiento del dominio humano con la flexibilidad de los enfoques de aprendizaje automático basados en datos puros.
Con este enfoque híbrido, en Amadeus Inteligencia Artificial se puede obtener lo mejor de ambos mundos.
Por ejemplo, un estudio de Amadeus Inteligencia Artificial que muestra cómo se puede utilizar el conocimiento humano del dominio de las aerolíneas para generar la enorme cantidad de datos necesarios para entrenar un modelo de aprendizaje de refuerzo profundo fuera de línea para mejorar la optimización de precios en los sistemas de gestión de ingresos de las aerolíneas.
Para ir más allá, actualmente estamos trabajando en un modelo híbrido para la optimización de precios en Amadeus Airlines Revenue Management que combina el conocimiento del dominio y el aprendizaje automático.
Información de utilidad para profesionales y empresas de Turismo.
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