Noticias cuyo impacto empresarial afecta a ciencia
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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 la base de datos AlphaFold Protein Structure Database con predicciones de alta precisión para todas las ~20.000 proteínas del…
Por qué importaEste lanzamiento acelera dramáticamente la investigación biomédica, acortando tiempos de descubrimiento de meses o años a minutos, con implicaciones…
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 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 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 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…
Google DeepMind publica un paper de investigación que utiliza aprendizaje por refuerzo profundo multi-agente para modelar la formación de normas sociales y el…
Por qué importaEl trabajo abre un enfoque alternativo a la teoría de juegos para modelar sistemas socio-ecológicos complejos donde las interacciones no se reducen a…
Google DeepMind ha publicado en Science un paper presentando DM21, una red neuronal que alcanza precisión de vanguardia en simulación de la densidad funcional…
Por qué importaLa simulación precisa de comportamiento cuántico es crítica para diseñar nuevos materiales, desde superconductores de alta temperatura hasta células…
DeepMind ha publicado en Nature dos descubrimientos matemáticos realizados con machine learning en colaboración con matemáticos de universidades de élite. Con…
Por qué importaDemuestra que la IA puede contribuir a descubrimientos en matemática pura, un área donde la intuición humana era considerada insustituible, y abre un…
DeepMind, en colaboración con Caltech y la Academia China de Ciencias, ha demostrado que el modelo β-VAE (una red neuronal de representaciones desacopladas)…
Por qué importaEste hallazgo sugiere que el cerebro visual puede ser comprendido a nivel de neurona individual mediante principios de desacoplamiento (separación de…
Google DeepMind presenta dos aplicaciones de investigación en AGI orientadas a abordar el cambio climático: un sistema de predicción meteorológica desarrollado…
Por qué importaDemuestra una estrategia de DeepMind de justificar la investigación en AGI mediante aplicaciones en problemas sociales urgentes, no solo por…
Google DeepMind ha publicado en Nature Methods un nuevo modelo de arquitectura Enformer basado en Transformers que mejora significativamente la predicción de…
Por qué importaEste avance permite interpretar variantes genéticas asociadas a enfermedades complejas con mucha mayor precisión, lo que acelera el descubrimiento de…
Google DeepMind ha expandido significativamente AlphaFold DB, la base de datos de predicciones de estructura de proteínas, de modo que cubrirá más de 100…
Por qué importaLa disponibilidad masiva de predicciones precisas de estructura proteica acelera investigación en biología estructural, descubrimiento de fármacos y…
DeepMind ha presentado en ICLR 2021 EigenGame, un método que reformula el análisis de componentes principales (PCA) como un juego competitivo multiagente en…
Por qué importaDemuestra cómo la teoría de juegos puede resolver problemas fundamentales de aprendizaje automático que parecían limitados por escala computacional…
Google DeepMind ha anunciado que su sistema AlphaFold ha sido reconocido por los organizadores de CASP14 (Critical Assessment of protein Structure Prediction)…
Por qué importaEste avance acorta drásticamente el tiempo y costo de determinar estructuras proteicas, que antes requería años de trabajo experimental con equipos…
Google DeepMind ha presentado su uso del motor de juegos Unity para crear simulaciones virtuales más complejas y diversas destinadas a la investigación en…
Por qué importaLa capacidad de crear entornos de simulación más realistas y escalables es crítica para el desarrollo de sistemas de inteligencia general. Las…
Google DeepMind ha publicado predicciones computacionales de estructuras de seis proteínas poco estudiadas asociadas al SARS-CoV-2 utilizando una versión…
Por qué importaAcelera la comprensión de cómo funciona el virus y proporciona una base de hipótesis para el desarrollo de terapéuticos, acortando el ciclo de…
Google DeepMind ha presentado RL Unplugged, un conjunto de benchmarks y datasets diseñados para evaluar métodos de aprendizaje reforzado sin conexión (offline…
Por qué importaOffline RL es fundamental para aplicaciones reales (plantas de energía, robots, salud, vehículos autónomos) donde la exploración online es costosa o…
Google DeepMind publica dm_control, un conjunto de herramientas Python para entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo en simulaciones de cuerpos…
Por qué importadm_control reduce significativamente la complejidad de desarrollo de simulaciones para IA y robótica, permitiendo a investigadores y empresas crear…
Google DeepMind, en colaboración con Moorfields Eye Hospital y Google Health, desarrolló un sistema de IA capaz de predecir si un paciente con degeneración…
Por qué importaLa degeneración macular afecta a aproximadamente el 25% de europeos mayores de 60 años; el 15% de casos secos progresan a formas más graves con…
DeepMind ha publicado en Nature Physics un estudio que aplica redes neuronales de grafos (GNN) para modelar y predecir las propiedades dinámicas del vidrio…
Por qué importaAunque el trabajo es fundamentalmente científico, demuestra cómo las redes neuronales de grafos pueden resolver problemas complejos de física de…
Google DeepMind publica en Nature un estudio donde presenta AlphaFold, un sistema de IA que predice la estructura tridimensional de proteínas basándose…
Por qué importaResolver el problema del plegamiento de proteínas es fundamental para acelerar el descubrimiento científico y el desarrollo de fármacos. Hasta ahora…
DeepMind publica en Nature un trabajo que vincula el algoritmo de aprendizaje por diferencia temporal (TD, temporal difference learning) con el funcionamiento…
Por qué importaEste hallazgo consolida el puente entre neurociencia e IA al demostrar que algoritmos de aprendizaje por refuerzo más sofisticados (distribucionales)…
