Uber crea laboratorio de IA con compra de Geometric Intelligence

El laboratorio intentará mejorar los algoritmos que Uber emplea para conectar a conductores y pasajeros, y buscará nuevas técnicas para crear automóviles autónomos.

(Bloomberg).- Uber Technologies Inc. acordó comprar Geometric Intelligence Inc. para ayudar a la compañía de servicios de taxi a crear un nuevo laboratorio de investigación en inteligencia artificial (IA).

Su presidente ejecutivo, Gary Marcus, escritor y profesor de psicología y neurociencias de la Universidad de Nueva York, encabezará la nueva iniciativa de investigación, denominada Uber AI Labs.

El laboratorio, a cargo de Jeff Holden, director de productos de Uber, intentará mejorar los algoritmos que Uber emplea para conectar a conductores y pasajeros, y buscará nuevas técnicas para crear automóviles autónomos. Un vocero de Uber se negó a revelar cuánto pagó su firma para adquirir Geometric Intelligence.

Además de Marcus, los otros cofundadores de Geometric son Zoubin Ghahramani, experto en aprendizaje de máquinas de la Universidad de Cambridge; Kenneth Stanley, profesor de ciencias de la computación de la Universidad de Florida Central; y el especialista en neurolingüística Douglas Bemis.

Uber ha invertido grandes sumas de dinero en automóviles autónomos. La compañía de San Francisco construyó un enorme centro de investigación en Pittsburgh y contrató a profesores de la Universidad Carnegie Mellon, pionero en centros de investigación en robótica y vehículos autónomos. Este año, Uber compró la compañía de camiones autónomos Otto en un acuerdo en acciones avaluado en hasta US$680 millones.

El aprendizaje de las máquinas es un campo de la inteligencia artificial que permite que las computadoras analicen y se adapten a nuevos datos sin estar explícitamente programadas para ello. Uber ya cuenta con estas técnicas para mejorar la forma en que los precios responden a la oferta y la demanda, y para conectar mejor a pasajeros y conductores.

Los cálculos de UberPOOL, el producto de viajes compartidos de la compañía, pueden ser particularmente complicados dado que la empresa tiene que conectar a múltiples pasajeros en diferentes ubicaciones con los conductores mejor posicionados, actualizando los cálculos a medida que sus autos se mueven.

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