Desarrollo

Investigación 6 jul 2 fuentes

DeepMind publica Population Based Training para optimizar hiperparámetros en redes neuronales

Google DeepMind ha introducido Population Based Training (PBT), un método que entrena múltiples redes neuronales en paralelo para encontrar automáticamente los…

Por qué importaLa selección de hiperparámetros es crítica para el éxito de redes neuronales pero consume recursos e tiempo (semanas o meses con métodos manuales)…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Investigación 6 jul

DeepMind presenta entornos de prueba para medir comportamiento seguro en agentes de IA

Google DeepMind ha publicado un artículo presentando nueve entornos de aprendizaje por refuerzo (gridworlds) diseñados específicamente para medir…

Por qué importaA medida que los sistemas de IA se vuelven más generales y se despliegan en aplicaciones reales, medir y asegurar su comportamiento seguro es…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul 2 fuentes

Google DeepMind abre Psychlab para estudiar capacidades cognitivas en agentes de IA

Google DeepMind ha publicado en código abierto Psychlab, una plataforma construida sobre DeepMind Lab que adapta métodos de psicología cognitiva experimental…

Por qué importaEste enfoque sistémico para aislar capacidades cognitivas individuales en agentes permite identificar brechas específicas en su diseño y mejorar su…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Investigación 6 jul

DeepMind combina aprendizaje profundo y razonamiento simbólico en nuevo sistema ∂ILP

Google DeepMind ha publicado un paper en el Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR) presentando ∂ILP, un sistema que combina aprendizaje profundo…

Por qué importaLa combinación de intuición perceptiva (deep learning) con razonamiento conceptual interpretable (programas simbólicos) aborda un problema…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul

Google DeepMind presenta arquitectura escalable de agentes para entrenamiento distribuido

Google DeepMind ha publicado una nueva arquitectura de agentes llamada Importance Weighted Actor-Learner Architecture (IWALA) diseñada para entrenar un único…

Por qué importaEsta avance permite entrenar agentes de IA con mayor eficiencia computacional y escalabilidad, reduciendo significativamente el costo y tiempo de…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul

Google DeepMind publica SAC-X, método para que agentes RL aprendan tareas de control desde cero

Google DeepMind ha publicado un paper presentando SAC-X (Scheduled Auxiliary Control), un método de aprendizaje por refuerzo que permite a agentes robóticos…

Por qué importaSAC-X aborda un desafío crítico en robótica: aprender comportamientos complejos con mínimo conocimiento previo y máxima eficiencia de datos. Esto…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul 2 fuentes

DeepMind entrena agentes para navegar ciudades sin mapas usando solo visión

Google DeepMind ha desarrollado un agente de IA que aprende a navegar ciudades reales (Londres, París, Nueva York) únicamente a partir de imágenes de Street…

Por qué importaEste avance demuestra que la IA puede replicar un aspecto fundamental de la cognición espacial humana sin herramientas explícitas de mapeo, lo que…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Empresa y transformación digital 6 jul

Google DeepMind abre su primer laboratorio en Europa continental en París

Google DeepMind ha anunciado la apertura de su primer laboratorio en Europa continental en París, liderado por Rémi Munos, investigador senior que cuenta con…

Por qué importaLa expansión de DeepMind a París refuerza el posicionamiento de Francia como centro de excelencia en investigación de IA a nivel mundial y señala la…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul 2 fuentes

DeepMind demuestra que redes neuronales desarrollan representaciones de cuadrícula para navegar

Google DeepMind ha publicado un artículo en Nature en el que entrenó redes neuronales recurrentes para navegar en entornos virtuales y descubrió que…

Por qué importaEl hallazgo valida una hipótesis neurocientífica de más de una década sobre la función computacional de las células de cuadrícula del cerebro, pero…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Investigación 6 jul

DeepMind demuestra que la corteza prefrontal actúa como sistema de aprendizaje por refuerzo metacognitivo

Google DeepMind publica un estudio en Nature Neuroscience que propone que la corteza prefrontal del cerebro funciona bajo principios de meta-aprendizaje por…

Por qué importaEste hallazgo cierra la brecha entre neurociencia e IA, demostrando que principios de meta-aprendizaje desarrollados en IA explican mecanismos…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul 3 fuentes

Google DeepMind lanza Open X-Embodiment: dataset y modelo para robots generales

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…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Investigación 6 jul

AlphaFold identifica proteínas en fósiles de 50.000 años para resolver extinción de ave gigante

Investigadores de universidades europeas y estadounidenses utilizaron AlphaFold y análisis de proteínas para identificar fragmentos de cáscara de huevo…

Por qué importaDemuestra una aplicación concreta de AlphaFold más allá de la biología molecular moderna: resolver problemas científicos históricos mediante análisis…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul

Google DeepMind usa AlphaFold para acelerar desarrollo de vacuna contra la malaria

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…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Herramientas y productos 6 jul 2 fuentes

MuZero se aplica en YouTube para optimizar compresión de vídeo con 4% de reducción de bitrate

Google DeepMind ha implementado MuZero, su algoritmo de aprendizaje por refuerzo, en producción en YouTube para optimizar la compresión de vídeo mediante el…

Por qué importaEste es el primer paso de MuZero desde investigación hacia aplicaciones reales de impacto productivo. La reducción del 4% de bitrate tiene…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Investigación 6 jul

DeepMind publica DM21, red neuronal para simular comportamiento cuántico de electrones

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…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul 2 fuentes

DeepMind publica Gopher y RETRO: avances en modelos de lenguaje y seguridad

DeepMind ha publicado tres papers sobre modelos de lenguaje: uno detallado sobre Gopher, un modelo de 280 mil millones de parámetros; otro que presenta una…

Por qué importaEstos trabajos establecen un estándar importante en la evaluación responsable de LLMs grandes, documentando tanto capacidades como riesgos. La…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Investigación 6 jul

DeepMind presenta UNREAL, algoritmo de aprendizaje por refuerzo 10x más rápido

Google DeepMind ha publicado un paper sobre UNREAL (UNsupervised REinforcement and Auxiliary Learning), un método que mejora significativamente la velocidad y…

Por qué importaAcelerar el aprendizaje en sistemas de refuerzo es crítico para hacer que la IA sea aplicable a problemas complejos del mundo real sin requerir datos…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul 2 fuentes

Google DeepMind abre su plataforma de investigación de agentes DeepMind Lab

Google DeepMind anunció el código abierto de DeepMind Lab, su plataforma de simulación 3D diseñada para investigación en agentes de IA autónomos. La…

Por qué importaLa apertura de esta infraestructura de investigación acelera el desarrollo de agentes generales capaces de aprender en entornos complejos sin…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Empresa y transformación digital 6 jul 2 fuentes

Google DeepMind refuerza colaboración con universidades en investigación y formación

Google DeepMind anuncia una expansión de sus colaboraciones académicas, lanzando dos nuevos módulos de máster en la University College London y la Universidad…

Por qué importaLa apertura de DeepMind hacia la academia señala la importancia estratégica de mantener canales de transferencia de conocimiento bidireccional entre…

Impacto medio Fiabilidad una fuente fiable Google DeepMind

Herramientas y productos 6 jul 5 fuentes

Google DeepMind lanza Gemini Robotics On-Device, modelo de IA para robots sin conexión

Google DeepMind ha presentado Gemini Robotics On-Device, un modelo VLA (vision language action) optimizado para ejecutarse localmente en robots sin depender de…

Por qué importaReduce la latencia crítica en aplicaciones robotizadas y elimina la dependencia de conectividad, permitiendo despliegues robóticos en entornos sin…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Herramientas y productos 6 jul 2 fuentes

Google DeepMind amplía Music AI Sandbox con Lyria 2 y acceso más amplio

Google DeepMind ha expandido su herramienta Music AI Sandbox con nuevas características, incluyendo el modelo de generación de música Lyria 2 y Lyria RealTime…

Por qué importaPara profesionales creativos y empresas de producción musical, estos modelos reducen tiempos de ideación, superan bloqueos creativos y democratizan…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Herramientas y productos 6 jul 5 fuentes

Google DeepMind presenta Gemini Robotics, modelos de IA para control directo de robots

Google DeepMind ha presentado Gemini Robotics y Gemini Robotics-ER, dos nuevos modelos basados en Gemini 2.0 diseñados para controlar robots en el mundo…

Por qué importaEstos modelos representan un avance significativo en la capacidad de la IA para realizar tareas complejas y precisas en el mundo físico, incluyendo…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind

Investigación 6 jul

Google DeepMind presenta 100+ trabajos en NeurIPS 2024 sobre agentes, 3D y entrenamiento de LLM

Google DeepMind participará en la 38ª conferencia anual NeurIPS (10-15 de diciembre en Vancouver) con más de 100 nuevos trabajos de investigación. Dos papers…

Por qué importaLos avances descritos—agentes IA que ejecutan tareas digitales, métodos de aprendizaje con contexto amplio, generación 3D rápida, y optimización del…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind

Investigación 6 jul 2 fuentes

Google DeepMind presenta Genie 2, modelo generador de mundos 3D para entrenar agentes de IA

Google DeepMind ha presentado Genie 2, un modelo de fundación capaz de generar entornos 3D interactivos y controlables a partir de una imagen de entrada. El…

Por qué importaResuelve un cuello de botella histórico en investigación de agentes encarnados: la falta de entornos de entrenamiento diversos y seguros. Permite…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Google DeepMind