Papers, resultados científicos y avances académicos
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Google DeepMind participará en la Conferencia Internacional de Aprendizaje Automático (ICML 2024), que se celebra del 21 al 27 de julio en Viena, con más de 80…
Por qué importaLas líneas de investigación reveladas (AGI frameworks, escalado eficiente, alineación, privacidad y multimodalidad) anticipan direcciones técnicas…
Google DeepMind ha presentado el Frontier Safety Framework, un conjunto de protocolos para identificar y mitigar riesgos futuros de modelos de IA avanzados. El…
Por qué importaEstablece un precedente importante sobre cómo una gran tecnológica intenta gobernar internamente los riesgos de sistemas cada vez más potentes, algo…
Google DeepMind ha presentado SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent), un agente de IA capaz de seguir instrucciones en lenguaje natural para realizar…
Por qué importaSIMA representa un avance significativo hacia agentes IA generales que pueden actuar en el mundo físico y digital sin requerer acceso al código…
Google DeepMind ha presentado AlphaGeometry, un sistema de IA que resuelve problemas de geometría de nivel Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) con…
Por qué importaEste resultado demuestra un avance fundamental en razonamiento matemático riguroso de la IA mediante combinación de intuición (red neuronal) y lógica…
Google DeepMind ha presentado tres sistemas para mejorar la robótica: AutoRT, que orquestó hasta 20 robots simultáneamente durante siete meses recopilando…
Por qué importaEstos avances aceleran la viabilidad de robots generalizados en entornos reales al resolver tres problemas críticos: escalabilidad de datos de…
Google DeepMind presenta FunSearch, un método que combina un LLM con un evaluador automático para buscar soluciones verificables en forma de código, evitando…
Por qué importaDemuestra que LLMs pueden generar descubrimientos verificables y nuevas matemáticas, no solo creatividad sin rigor. Abre la puerta a que sistemas IA…
Google DeepMind presentará más de 180 papers en la conferencia NeurIPS 2023 (10-16 de diciembre en Nueva Orleans), la mayor conferencia de IA del mundo. Los…
Por qué importaNeurIPS es la conferencia científica de IA más importante globalmente; la magnitud de la contribución de Google DeepMind (180 papers) refleja la…
Google DeepMind ha presentado GNoME, una herramienta de aprendizaje profundo basada en redes neuronales de grafos, que ha descubierto 2,2 millones de nuevos…
Por qué importaEste avance demuestra el potencial de la IA para acelerar drásticamente la investigación científica y el descubrimiento de materiales, reduciendo de…
Google DeepMind ha presentado GraphCast, un modelo de IA basado en redes neuronales de grafos que realiza predicciones meteorológicas de 10 días con precisión…
Por qué importaLas predicciones meteorológicas precisas y rápidas son críticas para la toma de decisiones en energía renovable, logística de eventos, preparación…
Google DeepMind, en colaboración con 33 laboratorios académicos, ha lanzado el dataset Open X-Embodiment (con datos de 22 tipos de robots diferentes, más de…
Por qué importaEste trabajo representa un cambio fundamental en robótica: permite que un único modelo controle múltiples tipos de robots y generalice a nuevas…
Google DeepMind ha publicado AlphaMissense, un modelo de IA que clasifica 71 millones de mutaciones genéticas 'missense' (sustituciones en el código del ADN…
Por qué importaEsta herramienta acelera drásticamente el diagnóstico de enfermedades genéticas raras y complejas al reducir años de experimentos costosos. Para…
Google DeepMind y Google Research han publicado en Nature Medicine un artículo sobre CoDoC (Complementarity-driven Deferral-to-Clinical Workflow), un sistema…
Por qué importaCoDoC aborda un reto crítico en la adopción de IA clínica: saber cuándo el modelo puede fallar y cuándo es necesaria la experiencia humana. Esto es…
Google DeepMind presenta RoboCat, un agente de IA basado en el modelo multimodal Gato que aprende a realizar múltiples tareas en diferentes brazos robóticos…
Por qué importaReduce significativamente la barrera de datos etiquetados en robótica, que es el principal cuello de botella en el desarrollo de robots multiusos. La…
Google DeepMind ha publicado un artículo sobre cómo sus sistemas AlphaZero, MuZero y AlphaDev están optimizando infraestructura informática fundamental…
Por qué importaEstos avances demuestran que IA de refuerzo puede optimizar sistemas computacionales fundamentales que afectan a miles de millones de usuarios…
Google DeepMind ha presentado AlphaDev, un sistema de IA basado en aprendizaje por refuerzo que descubre nuevos algoritmos de ordenamiento más rápidos que los…
Por qué importaLos algoritmos de ordenamiento se ejecutan billones de veces al día en sistemas globales; mejoras incluso modestas (ahorrar una instrucción por…
DeepMind ha participado como patrocinador Diamond en la 11ª Conferencia Internacional de Representaciones de Aprendizaje (ICLR) celebrada en Kigali, Ruanda…
Por qué importaLos avances presentados abordan retos críticos para la IA empresarial: generalización entre tareas, eficiencia computacional, interpretabilidad y…
DeepMind ha publicado los resultados de AlphaCode, un sistema de generación de código basado en modelos de lenguaje que alcanzó un ranking estimado dentro del…
Por qué importaPor primera vez, un sistema de IA de generación de código ha alcanzado un nivel competitivo real en programación, demostrando capacidades de…
Google DeepMind publica un artículo en Nature Communications sobre cómo los agentes de IA pueden comunicarse y negociar para cooperar mejor en el juego de mesa…
Por qué importaEl trabajo aborda un problema fundamental para sistemas de IA colaborativos y multiagente: cómo garantizar que los agentes se comuniquen…
Google DeepMind ha desarrollado DeepNash, un agente de IA que ha alcanzado nivel de experto humano en Stratego, un juego de mesa más complejo que el ajedrez y…
Por qué importaEste avance es significativo porque Stratego representa un desafío técnico diferente a juegos de información perfecta como el ajedrez o el Go…
DeepMind presentó 47 artículos en la conferencia NeurIPS 2022 (28 de noviembre - 9 de diciembre), con 35 colaboraciones externas. Destaca Chinchilla, un modelo…
Por qué importaChinchilla redefinió la comprensión del escalado óptimo en modelos de lenguaje, mostrando que eficiencia y rendimiento no requieren modelos enormes…
Google DeepMind publica un paper y videos mostrando un framework de investigación para entrenar agentes IA en mundos de videojuegos que pueden entender…
Por qué importaDemuestra un camino práctico para entrenar agentes IA que comprenden conceptos imprecisos del lenguaje natural y pueden colaborar con humanos en…
Investigadores de la Universidad de Oxford, con colaboración de Google DeepMind, han utilizado AlphaFold para resolver la estructura de la proteína Pfs48/45…
Por qué importaDemuestra la aplicación práctica de AlphaFold en aceleración de descubrimientos biomédicos más allá del análisis de proteínas conocidas, con…
Google DeepMind ha lanzado el Perception Test, un benchmark basado en videos reales del mundo para evaluar las capacidades perceptivas de modelos de IA…
Por qué importaLos benchmarks son instrumentos clave para definir objetivos de investigación y medir progreso en IA. El Perception Test aborda una brecha…
Google DeepMind ha presentado AlphaTensor, un sistema de IA basado en AlphaZero que descubre algoritmos novedosos y eficientes para multiplicación matricial…
Por qué importaLa multiplicación matricial es una operación fundamental en procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz, gráficos de videojuegos, simulaciones…
