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.
El dominio principal de enlaces cortos de Telegram, t.me, vuelve a funcionar tras haber estado en estado "serverHold" a nivel de registro esta mañana....
Leer artículo →La extensión Claude para Chrome de Anthropic tiene dos fallos sin parchear que permiten a los atacantes leer los datos de Gmail, Google Docs y Calendar de la ví...
Leer artículo →Una vulnerabilidad de día cero en Windows BitLocker, recientemente descubierta e identificada como CVE-2026-50661, expone los dispositivos cifrados a ataques fí...
Leer artículo →