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La IA ayuda a resolver uno de los mayores problemas sin resolver de la física

Los investigadores de ETH Zurich han logrado por primera vez automatizar el modelado de turbulencias en líquidos mediante la combinación de mecánica de fluidos e inteligencia artificial. Su enfoque se basa en la combinación de Algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo con turbulentos Simulaciones de flujorealizado en la supercomputadora Piz Daint del Centro Nacional de Supercomputación de Suiza.

Según una descripción de la investigación publicada recientemente en la revista Nature Machine Intelligence publicado, los investigadores desarrollaron nuevos algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo (RL) y los combinaron con un enfoque físico para el modelado Turbulencia.

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Atacaron una aspiradora robótica y escucharon lo que estaba pasando en la habitación donde estaba funcionando.

Científicos de Estados Unidos y Singapur utilizaron una aspiradora robótica para escuchar a escondidas el sonido de las habitaciones e identificar los programas de televisión que se reproducían en la habitación donde se encontraba la aspiradora. El rendimiento es aún más impresionante ya que Aspirador independiente no están equipados con micrófono. Este trabajo muestra que cualquier dispositivo con tecnología LIDAR probablemente se puede utilizar para escuchar a escondidas.

Usamos este tipo de dispositivos en casa sin pensarlo realmente. Hemos demostrado que aunque tales dispositivos no tienen micrófono, podemos reescribir su sistema de navegación para escuchar conversaciones y revelar información confidencial, dice el profesor Nirupam Roy de la Universidad de Maryland.

Esta en robots autónomos usado Sistema lidar examina el medio ambiente con la ayuda de láseres. Su luz se refleja en los alrededores de la aspiradora y se alimenta a los sensores de la aspiradora para crear un mapa de la habitación. Los expertos llevan tiempo especulando que los mapas creados por aspiradoras autónomas, que a menudo se almacenan en la nube, se pueden utilizar para publicidad.

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Cómo ser más astuto que la inteligencia artificial: humano versus máquina.

Sistemas informáticos de IA están encontrando su camino en muchas áreas de nuestras vidas y ofrecen un gran potencial, desde vehículos autónomos hasta ayudar a los médicos con diagnósticos y robots autónomos de búsqueda y rescate.

Sin embargo, uno de los principales problemas no resueltos, particularmente con la rama de la IA conocida como "redes neuronales", es que los científicos a menudo no pueden explicar por qué las cosas salen mal. Esto se debe a la falta de comprensión del proceso de toma de decisiones dentro de los sistemas de IA. Este problema se conoce como el problema de la "caja negra".

¿Quién es más inteligente?

Un nuevo proyecto de investigación de 15 meses de la Universidad de Lancaster, en el que también participa la Universidad de Liverpool, tiene como objetivo descubrir los secretos del problema de la caja negra y encontrar una nueva forma de "Aprendizaje profundo"de modelos informáticos de IA que hacen que las decisiones sean transparentes y explicables.

El proyecto "Hacia sistemas de aprendizaje robóticos autónomos responsables y explicables"desarrollará una serie de procedimientos de prueba y revisión de seguridad para desarrollar algoritmos de inteligencia artificial. Estos ayudarán a garantizar que las decisiones tomadas por los sistemas sean sólidas y explicables".

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Una estación de televisión de Corea del Sur contrató a un presentador de IA

El canal MBN de la televisión por cable de Corea del Sur ha presentado a la primera presentadora femenina, que es simultáneamente de una inteligencia artificial está controlada. los Moderador de IA con el nombre de AI Kim se basa en una persona real que opera un segmento de información en MBN, Jim Ju-ha. El propio AI Kim se presentó recientemente y dijo que fue creada a partir de ver los videos de diez horas de Kim Ju-ha. los KI aprendió los detalles de su voz, su forma de hablar, sus expresiones faciales, los movimientos de los labios y el lenguaje corporal. La inteligencia artificial dice: "Soy capaz de transmitir mensajes como Kim Ju-ha.

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La inteligencia artificial ha resuelto uno de los problemas más difíciles de la biología

El antiguo y extremadamente complejo problema científico de la estructura y el comportamiento de las proteínas ha sido resuelto por el nuevo sistema de inteligencia artificial AlphaFold. Los científicos de DeepMind han demostrado que la inteligencia artificial que crean puede predecir qué proteínas de forma tridimensional se formarán a partir de las secuencias de aminoácidos.


Predecir qué forma tridimensional tomará una proteína ha sido un misterio para los científicos durante medio siglo. La capacidad de predecir con precisión la estructura de las proteínas en función de su secuencia de aminoácidos sería de gran ayuda para las ciencias de la vida y la medicina. Aceleraría significativamente los esfuerzos para comprender los componentes básicos de las células y permitiría desarrollar nuevos medicamentos con mayor rapidez.

El equipo de Mente profunda la inteligencia artificial desarrollada se ha ocupado del problema. Es un afiliado de Google que ha tenido muchos éxitos en el desarrollo de algoritmos avanzados. Hace unos años lo hiciste Programa AlphaGo el maestro del go jugó varias veces. Otra de su inteligencia artificial, conocida como AlphaStar, resultó ser mejor que el 99,8% de los jugadores en el juego de estrategia en tiempo real StarCraft II. Sin embargo, lograr su nueva inteligencia artificial, AlphaFold, supera los buenos resultados en los juegos.

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AI lee imágenes faciales de ondas cerebrales

La Universidad de Helsinki ha desarrollado una herramienta de Inteligencia Artificial que te permite hacerte una idea de lo que está pensando tu cerebro en un momento dado. Después de leer las ondas cerebrales de las personas a las que se les pide que se concentren en la imagen de una persona, el algoritmo de IA crea imágenes faciales para que las observen los participantes. Esta investigación, descrita en la revista Nature Scientific Reports, consistió en llevar a cabo varias fases de práctica y luego probar el algoritmo.

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