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.
Admite reconocimiento autorizado, pruebas de vulnerabilidades, generación de informes, una sala de crisis web, uso de la interfaz de línea de comandos (CLI), MC...
Leer artículo →Una red de al menos cuatro sitios web que suplantan el trámite de pago del impuesto vehicular en Colombia fue identificada por un investigador en ciberseguridad...
Leer artículo →Un grupo sospechoso de estar vinculado a China, UNK_MassTraction, explotó vulnerabilidades de Roundcube (ya corregidas) contra departamentos universitarios de E...
Leer artículo →