Samsung Research, el brazo de investigación y desarrollo avanzados, ha ganado competencias recientes, vital para el despliegue de la IA en más situaciones del mundo real.
Foto: Samsung/Periódico Equilibrium.
En octubre, el Instituto Polaco de Desarrollo e Investigación de Samsung (SRPOL), en colaboración con la Universidad de Edimburgo, obtuvo el primer lugar en el International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT), uno de los talleres de traducción automática de idiomas más reconocido y longevo del mundo.
El IWSLT, junto con el Workshop on Machine Translation (WMT), son las competencias más prestigiosas en este sector. Esta es la segunda vez consecutiva que el centro de investigación Poland resulta victorioso en el IWSLT.
Todos los años, en el mes de junio, el IWSLT proporciona conjuntos de datos de entrenamiento permisibles para que quienes participen envíen pruebas de ejecución que se evalúan mediante mediciones automáticas.
Este año, el IWSLT presentó dos tareas: traducción automática con recursos reducidos y traducción de voz. El SRPOL participó en el primer sector con el objetivo de descubrir nuevas tecnologías que puedan ayudar a superar situaciones de bajos recursos donde haya escasez no solo de datos, sino también de tiempo y costos (que a menudo se requieren para utilizar la IA en la traducción multilingüe).
La tarea de Samsung consistía en utilizar la tecnología de IA para traducir un texto del euskera al inglés. El equipo del SRPOL recibió primero una cantidad limitada de datos (aproximadamente un millón de conjuntos de datos paralelos de euskera a inglés en forma de subtítulos de películas) para entrenar y desarrollar el modelo de algoritmo.
Luego, el equipo usó estos datos para traducir al inglés TED Talks presentados en euskera.
A pesar de la dificultad de la dirección de traducción propuesta y los escasos datos, cuando se comparó con las traducciones de referencia, el SRPOL recibió la calificación más alta de 26,21 del Bilingual Evaluation Understudy (BLEU), lo que muestra un alto nivel de correspondencia de la traducción automática a la referencia, y un nivel significativamente bajo de tasa de error.