- Los dos estudiantes de Harvard que pusieron IA de reconocimiento facial en las gafas Ray-Ban de Meta tienen grandes ideas.
- El dúo, AnhPhu Nguyen y Caine Ardayfio, son conocidos por sus proyectos tecnológicos innovadores.
- Planean aplicar los avances de la IA a la construcción, mejorando la robótica con razonamiento.
Dos estudiantes de Harvard asustaron al mundo con su demostración de reconocimiento facial usando Meta Ray-Ban. Ahora, el dúo dice que tienen grandes ideas para la IA en la industria de la construcción.
AnhPhu Nguyen y Caine Ardayfio fueron noticia este mes por su proyecto I-Xray. Publicaron una demostración que mostraba que su software podía escanear videos tomados con gafas e identificar instantáneamente a las personas buscando en Internet su información personal.
Pero Nguyen y Ardayfio dijeron a Business Insider que no fue el primer dispositivo de alta tecnología que crearon. Fundaron el club AR/VR en Harvard y rápidamente se pusieron a trabajar en proyectos del mundo real durante su segundo año. Ahora son jóvenes.
“Vivimos en el edificio de ciencia e ingeniería durante todo un verano y simplemente construimos proyectos al azar”, dijo Ardafiyo.
“El primero fue el lanzallamas, pero luego construimos un monopatín eléctrico que puedes controlar con los dedos”, dijo Ardafiyo. “Construimos un tentáculo, como un tentáculo robótico, que medía como cuatro pies de largo y podía moverse por el aire”.
Fue a través del club AR/VR que obtuvieron acceso a las gafas Meta. También incorporaron IA en gafas de realidad aumentada que pueden verificar la declaración de un usuario durante una discusión en tiempo real.
Nguyen dijo que “siempre ha estado priorizando los proyectos un poco más que mi GPA porque realmente no quiero ingresar a la escuela de posgrado de inmediato”.
Ardafiyo y Nguyen tienen grandes ideas para productos de IA en espacios de fabricación, construcción y tecnología industrial, dijeron a BI.
Avances con modelos de lenguaje grandes de IA como ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic durante el año pasado han permitido innovaciones más rápidas “de una manera que no se había podido hacer antes”, dijo Ardifiyo.
Por ejemplo, si un robot de construcción autónomo que intentaba cavar un hoyo fuera bloqueado por una persona que se interpusiera en su camino, previamente habría necesitado que un ingeniero codificara cada uno de sus movimientos para evitar a la persona, dijo Ardifiyo.
Pero un robot de construcción con razonamiento LLM puede decirse a sí mismo: “Voy a esperar a que esta persona un par de segundos hasta que se mueva, y luego, si no lo hace, haré esto y podrás tener una idea”. Es muy probable que cualquier cosa que haga sea bastante razonable”, afirmó Adifiyo.
“Eso es realmente increíble, y una capacidad que sólo ha existido en los últimos seis meses, esencialmente”, añadió.
