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.
Investigadores de seguridad cibernética han revelado detalles de lo que parece ser un ataque guiado por inteligencia artificial (IA) ejecutado por un agente sos...
Leer artículo →La división de Investigaciones de Seguridad Nacional de ICE está realizando vigilancia a gran escala contra activistas del lado izquierda que se iguala a las re...
Leer artículo →Los registros filtrados incluyen las ubicaciones de instalaciones de ICE y CBP, números de teléfono de los trabajadores, y los miembros de grupos relacionados c...
Leer artículo →