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 Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad (CISA) ordenó a las agencias gubernamentales de EE. UU. que corrigieran una vulnerabilidad que se es...
Leer artículo →Check Point Research descubrió una nueva operación de malware, StopAndProtect. Los atacantes aprovechan miles de sitios WordPress pirateados para propagar malwa...
Leer artículo →Microsoft ha compartido una solución temporal para los problemas de juegos que persisten tras las actualizaciones de Windows 11 publicadas durante el Patch Tues...
Leer artículo →