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Expertos anónimos en Aprendizaje de Máquinas reciben pagos en bitcoins para desarrollar fondo de cobertura inteligente

por Valeska Escobar
27 diciembre, 2016
en Aplicaciones
3 min de lectura
numerai san francisco fondo de cobertura bitcoin inteligencia artificial crowdsourcing
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Recientemente, una nueva startup de fondos de cobertura establecida en San Francisco dio a conocer los últimos adelantos de sus investigaciones, las cuales vinculan Inteligencia Artificial, encriptación, crowdsourcing o empleo de multitudes, y bitcoin.

Numerai ha creado una plataforma que cifra y  disfraza —con un proceso similar al “cifrado homomórfico”—, datos comerciales. De esta manera, se comparte data privada de distintas compañías entre una comunidad de científicos -la mayoría anónimos- , con miras a que la utilicen para construir modelos de aprendizaje automático que analicen esos datos y poder descubrir mejores maneras de comerciar activos financieros, sin la necesidad de saber a qué o quién pertenecen los mencionados datos. Y como un trabajo anónimo precisa de una retribución anónima, la moneda escogida para retribuir a los desarrolladores fue bitcoin.

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Dicho con las palabras que aparecen en la página de Numerai, y que se traducen a continuación:

Les damos datos bursátiles en su forma más pura y más abstracta y dejamos que sus algoritmos de aprendizaje de máquinas descubran su estructura predictiva.


Seguidamente, los científicos que realicen las mejores predicciones de análisis de datos o los modelos más eficientes, son pagados en bitcoins, haciendo posible el anonimato no sólo de los detalles y propietarios de la data en sí, sino también de los científicos. Sobre esto Richard Craib, fundador de Numerai, dice “A cualquiera que pueda presentarnos predicciones, si funcionan, les pegamos en bitcoin”. No obstante, algunos de los científicos de datos han salido del anonimato para ofrecer comentarios que elogian las innovaciones que impulsa esta compañía. Tal es el caso de Phillip Culliton of Buffalo, quien ha expresado que «la distribución de fondos en Numerai se realiza entre el top 100 de competidores (desarrolladores), en grandes y justas cantidades en la cima de la tabla de líderes».

Numerai también permite que el código o los algoritmos utilizados por los científicos permanezcan con ellos; es decir, la compañía desconoce los métodos utilizados por sus desarrolladores para las predicciones y modelos; el reconocimiento de su trabajo se deriva de la eficiencia de sus productos. Este sistema de contribución de conocimientos entre varios colaboradores es conocido como Crowdsourcing.

La startup tiene como objetivo, por un lado, innovar en el campo de inteligencia artificial para que las maquinas puedan gestionar las actividades de la compañía de una manera horizontal, siguiendo uno de los pilares de la filosofía en que se basó el creador de Bitcoin como lo es la descentralización; y por el otro lado, buscar aplicar estos sistemas a los negocios y el mundo financiero. Es en ambas cosas en las que la iniciativa encuentra su razón.  Es así que el proyecto cuenta también con el apoyo de personalidades como Howard Morgan, el co-fundador de “Renaissance Technologies “.

Sin embargo, según el reporte de Wired, la encriptación de datos que plantea Numerai puede afectar la velocidad en que funciona el sistema. Y aunque la startup afirma que solucionaron los problemas relacionados con la velocidad, algunos expertos opinan que esto podría comprometer la seguridad y el anonimato de dichos datos.

El aprendizaje automático (también llamado de máquinas) es una rama de la inteligencia artificial dedicada a desarrollar técnicas que permitan crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada, esto es: predicciones.

El fundador de Numerai tiene altas esperanzas en su crowdsourcing y afirma que pronto gigantes de Wall Street podrían prestar atención a esta tecnología. También señala que si el fondo alcanza los mil millones de dólares administrados, pagaría más de un millón de dólares en bitcoins cada mes entre sus científicos de datos.

Etiquetas: Bitcoin (BTC)

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