Google DeepMind ha publicado un paper que propone la primera definición causal formal de agencia en sistemas de IA. El trabajo introduce tres algoritmos que…
Por qué importaEntender y formalizar cuándo un sistema contiene un agente y qué incentivos lo mueven es crítico para desarrollar sistemas AGI seguros y alineados…
Investigadores del Drugs for Neglected Diseases initiative (DNDi) en colaboración con DeepMind han utilizado AlphaFold para resolver la estructura 3D de una…
Por qué importaDemuestra el impacto práctico de AlphaFold en descubrimiento de fármacos para enfermedades desatendidas, acelerando significativamente procesos que…
Investigadores de ETH Zurich, liderados por Pedro Beltrao, han utilizado AlphaFold para estudiar la evolución de proteínas en periodos mucho más largos de lo…
Por qué importaEste avance permite a los científicos comprender mejor cómo los cambios genéticos generan cambios fenotípicos en los organismos, un conocimiento…
Investigadores del Wu Lab de Harvard Medical School, en colaboración con científicos del Max Planck Institute y EMBL en Alemania, utilizaron AlphaFold para…
Por qué importaEl poro nuclear es una estructura crítica que actúa como guardián de lo que entra y sale del núcleo celular, y su comprensión completa podría abrir…
Schrödinger, empresa de descubrimiento de fármacos, utiliza AlphaFold en combinación con su software de simulación física para diseñar moléculas que se unen…
Por qué importaLa capacidad de diseñar fármacos selectivos que ataquen un objetivo sin afectar proteínas similares es uno de los desafíos críticos de la…
Investigadores de la Universidad de Portsmouth, liderados por John McGeehan y Rosie Graham, están desarrollando enzimas capaces de descomponer polímeros de…
Por qué importaDemuestra una aplicación práctica de IA científica (AlphaFold) para resolver problemas reales de contaminación ambiental. Para empresas de…
Google DeepMind ha publicado Perceiver AR, una arquitectura autoregresiva y agnóstica de modalidad que utiliza cross-attention para procesar contextos muy…
Por qué importaLas limitaciones actuales en longitud de contexto (típicamente 2.048 tokens en Transformers) afectan la calidad de generación en tareas largas…
Google DeepMind ha publicado un estudio en Nature Human Behavior sobre PLATO, un modelo que aprende conceptos de física intuitiva mediante representaciones…
Por qué importaLa capacidad de los sistemas IA para comprender la física intuitiva es fundamental para desplegar modelos seguros y útiles en el mundo real. Este…
Google DeepMind publicó en Nature Human Behaviour un estudio en el que entrena un agente de aprendizaje por refuerzo profundo para diseñar políticas de…
Por qué importaEl trabajo aborda directamente el reto de alineación de valores en sistemas de IA, demostrando que el aprendizaje reforzado puede encontrar…
Google DeepMind ha publicado BYOL-Explore, un método de exploración impulsado por curiosidad que entrena agentes de IA usando predicción en el espacio latente…
Por qué importaEste avance demuestra cómo la exploración autónoma puede mejorar significativamente sin ingeniería de objetivos complicada, lo que es crítico para…
DeepMind publica una investigación que resuelve el problema de degradación de precisión en DP-SGD (descenso de gradiente estocástico con privacidad…
Por qué importaCombina dos prioridades empresariales críticas: privacidad rigurosa y rendimiento práctico en modelos de visión. Esta es una barrera histórica para…
DeepMind ha publicado un nuevo enfoque de evaluación llamado Standardised Test Suite (STS) para medir el desempeño de agentes de inteligencia artificial en…
Por qué importaEvaluar agentes interactivos es un problema crítico aún no resuelto: las métricas actuales no correlacionan bien con el rendimiento real en…
Google DeepMind ha publicado StreamingQA, un nuevo benchmark a gran escala para evaluar cómo los modelos de pregunta-respuesta se adaptan a información nueva y…
Por qué importaLa capacidad de adaptar modelos de IA a conocimiento evolutivo es crítica para sistemas en producción que deben responder sobre eventos actuales sin…
Google DeepMind ha completado la publicación en código abierto de MuJoCo, el simulador de física que adquirió en octubre de 2021. El repositorio completo está…
Por qué importaLa apertura del código de MuJoCo reduce barreras de entrada para equipos de robótica e investigación en universidades y empresas, permitiendo…
DeepMind publica un paper que demuestra que agentes de aprendizaje por refuerzo profundo pueden aprender comportamientos microeconómicos como producción…
Por qué importaRepresenta un avance en inteligencia multiagente hacia simular comportamientos económicos reales sin codificar conocimiento de dominio. Demuestra que…
Google DeepMind ha presentado Gato, un agente generalista multimodal que utiliza una única red neuronal con los mismos pesos para realizar múltiples tareas…
Por qué importaGato representa un cambio conceptual significativo: pasó de agentes especializados en una única tarea o modalidad a un único sistema capaz de razonar…
Google DeepMind ha propuesto Active Offline Policy Selection (A-OPS), un método que permite seleccionar la mejor política de aprendizaje por refuerzo para…
Por qué importaResolver el cuello de botella de evaluación de políticas es crítico para llevar RL a aplicaciones reales donde los recursos son limitados. Las…
Google DeepMind ha publicado un preprint de Flamingo, un modelo de lenguaje visual (VLM) de 80 mil millones de parámetros que alcanza el estado del arte en…
Por qué importaFlamingo reduce drásticamente la necesidad de datos etiquetados y reentrenamiento para nuevas tareas, haciendo los modelos multimodales más…
Google DeepMind presentó 29 artículos en la conferencia ICLR 2022 (25-29 de abril de 2022), incluyendo 10 colaboraciones. Los trabajos abarcan avances en…
Por qué importaLa eficiencia computacional y la robustez ante nuevos datos son problemas centrales en la adopción empresarial de modelos de IA; estos avances en…
Google DeepMind ha presentado GopherCite, un modelo de lenguaje entrenado para respaldar sus afirmaciones factuales con evidencia verificable de la web. El…
Por qué importaLa alucinación de hechos es un problema crítico que limita la confiabilidad de los LLM en aplicaciones con usuarios. Un modelo que cite evidencia…
Google DeepMind presenta Ithaca, una red neuronal profunda que restaura textos faltantes en inscripciones dañadas, identifica su ubicación original y estima su…
Por qué importaDemuestra un caso concreto de colaboración efectiva entre máquinas e historiadores en un problema real: la interpretación del patrimonio histórico…
Google DeepMind ha desarrollado agentes de inteligencia artificial capaces de transferencia cultural en tiempo real mediante aprendizaje por refuerzo profundo…
Por qué importaEste avance abre la posibilidad de que sistemas de IA aprendan de manera flexible y rápida a partir de observaciones, sin requerir grandes conjuntos…
Google DeepMind ha publicado SVO-Probes, un conjunto de datos de 48.000 pares imagen-oración para evaluar la comprensión de verbos en transformers multimodales…
Por qué importaLa comprensión de verbos es crítica para sistemas reales como recuperación de imágenes, generación de descripciones y respuesta a preguntas visuales…
Google DeepMind colaboró con el Swiss Plasma Center de EPFL para desarrollar un sistema de aprendizaje por refuerzo profundo capaz de controlar autónomamente…
Por qué importaEste logro demuestra que el aprendizaje automático puede acelerar significativamente la investigación en fusión nuclear, uno de los mayores desafíos…
