fuente: https://ai.epfl.ch/an-ai-capable-of-doubt-can-optimize-scientific-discovery/
Un equipo de la EPFL ha desarrollado un marco que entrena modelos de lenguaje a gran escala para crear sistemas de IA capaces de encontrar la configuración óptima o "receta" para un experimento científico.
Las herramientas computacionales modernas permiten a los científicos explorar un gran número de moléculas, materiales y reacciones químicas posibles. Sin embargo, probar todas las combinaciones en el laboratorio es lento y costoso. Entonces, ¿cómo eligen los investigadores la mejor "receta" para su experimento?
Un método llamado "optimización bayesiana" aprende de resultados previos, predice qué opciones parecen prometedoras y estima el grado de incertidumbre de dichas predicciones. Esto permite a los investigadores centrar sus próximos experimentos en las opciones más útiles para probar y evitar desperdiciar tiempo y dinero en posibilidades menos prometedoras.
La empresa de software para el sector sanitario Unlimited Technology Systems informó que más de 3,8 millones de personas se vieron afectadas por una filtración...
Leer artículo →Estás creando un bot de trading, una herramienta de análisis de mercado o simplemente intentando mantenerte al día con las criptomonedas sin tener que abrir dec...
Leer artículo →Muchos sistemas de defensa monitorizan las consultas de nombres de dominio como principal vía de acceso a la actividad maliciosa saliente; sin embargo, las fami...
Leer artículo →