Siempre hemos sido grandes admiradores de la tecnología de Arm. Cada teléfono y tablet que usa Bookbot, ya sea un iPhone, un iPad o un dispositivo Android, funciona con un chip Arm. Su arquitectura es la razón por la que podemos ejecutar reconocimiento de voz y texto a voz directamente en el dispositivo de tu hijo, incluso cuando no hay conexión a internet. Para familias en comunidades remotas, esa es la diferencia entre que un niño reciba apoyo en lectura o no.
Así que cuando UNICEF nos reunió con el equipo de ingeniería de Arm para un taller en su campus de Austin, Texas, el 11 de marzo, no dudamos en aceptar.
En qué trabajamos
El taller se centró en una pregunta que nos importa mucho: ¿cómo podemos hacer que la IA de Bookbot funcione aún mejor en el hardware que los niños ya tienen en sus manos?
Exploramos tres áreas principales. Primero, optimizar nuestro reconocimiento automático de voz (la tecnología que escucha cuando un niño lee en voz alta) y texto a voz (la voz que le lee de vuelta) para que funcionen de manera más eficiente en procesadores Arm. Segundo, crear detección de actividad de voz para salones de clase, para que Bookbot pueda distinguir cuándo un niño realmente está hablando y cuándo solo hay ruido en el salón. Tercero, eliminar el ruido de fondo del salón antes de que llegue al reconocedor de voz, para que los niños en salones ruidosos reciban la misma calidad de respuesta que un niño leyendo tranquilamente en casa.
Quiero agradecer especialmente a Vikash Kumar de Arm por su increíble contribución. Antes de que el taller comenzara, Vikash escribió un paper de investigación detallado sobre Bookbot, analizando cómo funciona nuestra tecnología y dónde podría mejorar. Llegó con ideas impresionantes y detalladas sobre cómo optimizar nuestros modelos para los chips de Arm. Ese nivel de preparación e interés genuino hizo que todo el día fuera mucho más productivo de lo que esperábamos.
Por qué es importante
El taller fue una sesión híbrida, con ingenieros de Arm participando tanto en persona como de forma remota. Chris Adeniyi-Jones, Thomas Cottenier y Jose-Maria Moniz se unieron por video junto al equipo de Austin, y les presentamos la plataforma de Bookbot, nuestro equipo y los desafíos técnicos que enfrentamos en el campo.
Bookbot ya funciona sin conexión a internet, algo esencial para las comunidades a las que servimos. Pero esta colaboración con Arm lleva las cosas a otro nivel. Si podemos sacar más rendimiento de los procesadores que ya están en el bolsillo de cada niño, podemos ofrecer ayuda de lectura más rápida y precisa en aún más dispositivos, incluyendo hardware más antiguo y de menor costo. Eso significa llegar a más niños en más lugares.
Mirando hacia adelante
Este es el comienzo de una alianza que nos entusiasma mucho. Las ideas que surgieron del taller, desde cancelación de ruido hasta inferencia más eficiente en el dispositivo (ejecutar la IA directamente en el teléfono en vez de depender de un servidor), tienen el potencial de hacer que Bookbot sea significativamente mejor para cada niño que lo usa.
Un enorme agradecimiento a UNICEF por facilitar esta conexión, a Arm por recibirnos en Austin, y a Vikash y todo el equipo de Arm por su entusiasmo y experiencia. No podemos esperar para empezar a construir lo que planeamos juntos.