Noticias cuyo impacto empresarial afecta a operaciones
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Google DeepMind ha publicado TRFL (TensorFlow Reinforcement Learning), una librería de código abierto que contiene bloques de construcción algoritmos…
Por qué importaReduce la fricción para investigadores y desarrolladores que construyen agentes de RL al proporcionar implementaciones verificadas de operaciones…
DeepMind y el University College London Hospitals NHS Foundation Trust presentan resultados iniciales de un sistema de IA capaz de analizar y segmentar…
Por qué importaLa segmentación automática de tumores puede reducir tiempos de espera entre diagnóstico y tratamiento en radioterapia, potencialmente mejorando…
Google DeepMind ha publicado PopArt, una técnica de normalización adaptativa de recompensas para aprendizaje por refuerzo multi-tarea. El método permite a un…
Por qué importaPopArt resuelve un problema técnico fundamental en RL multi-tarea: el desbalance de escalas de recompensa que obliga a elegir entre optimizar bien…
Google DeepMind ha puesto en funcionamiento un sistema de IA basado en redes neuronales profundas que controla automáticamente el enfriamiento en múltiples…
Por qué importaLos centros de datos consumen una fracción significativa de la energía global y son críticos para servicios en la nube. Un sistema que mejore su…
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…
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…
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…
Google DeepMind ha anunciado una asociación de investigación con el Departamento de Asuntos de Veteranos de EE.UU. (VA) para analizar patrones en…
Por qué importaEste trabajo demuestra una aplicación concreta de machine learning en healthcare con potencial para salvar vidas al identificar tempranamente signos…
Google DeepMind ha publicado insights sobre el desarrollo de Streams, una aplicación móvil clínica segura desplegada en el Royal Free Hospital desde enero de…
Por qué importaIlustra cómo la IA y los sistemas clínicos requieren un proceso iterativo de co-diseño con usuarios finales para evitar que soluciones "técnicamente…
Google DeepMind ha publicado dos papers sobre arquitecturas de agentes basadas en 'imaginación': redes neuronales que internamente simulan consecuencias de…
Por qué importaEsta investigación avanza en el razonamiento deliberativo de agentes IA, permitiéndoles funcionar con modelos imperfectos y adaptar estrategias de…
Google DeepMind publica tres nuevas investigaciones sobre control motor en entornos simulados. Los sistemas desarrollados aprenden comportamientos complejos…
Por qué importaEste avance es fundamental para la robótica y sistemas autónomos: permite entrenar agentes que se adapten a múltiples tareas y cuerpos físicos sin…
DeepMind Health ha publicado su primer informe anual realizado por un panel de revisores independientes externos, que tuvieron acceso completo a su trabajo…
Por qué importaLa apertura de una tecnología empresarial a revisión externa independiente es inusual en el sector y establece un precedente importante para la…
DeepMind y OpenAI han publicado investigación sobre un método que permite a usuarios sin experiencia técnica enseñar sistemas de aprendizaje por refuerzo a…
Por qué importaLa capacidad de alinear sistemas de IA complejos sin especificar objetivos de forma explícita reduce el riesgo de comportamientos indeseados o…
Google DeepMind ha publicado una investigación sobre cómo los agentes de IA aprenden a cooperar o competir usando aprendizaje por refuerzo profundo…
Por qué importaEntender cómo los agentes de IA deciden cooperar o defeccionar es fundamental para controlar sistemas multiagente en aplicaciones reales. Este…
Google DeepMind publicó un resumen de sus investigaciones en 2016, destacando logros clave: AlphaGo derrotó al campeón mundial de Go Lee Sedol con movimientos…
Por qué importaEl resumen documenta un año decisivo en IA aplicada: además de hitos científicos (tres portadas de Nature), DeepMind demostró que sus avances podían…
DeepMind presentará varios papers en la conferencia NIPS 2016 en Barcelona. Entre ellos, "Interaction Networks" introduce un modelo que razona sobre objetos y…
Por qué importaEstos avances abordan problemas fundamentales en IA: el razonamiento estructurado sobre sistemas físicos, el aprendizaje con datos limitados y la…
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…
Google DeepMind Health ha organizado su primer foro abierto de pacientes, cuidadores y público general en Londres con más de 130 asistentes presenciales, según…
Por qué importaLa incorporación de pacientes en el diseño de sistemas de IA sanitaria es un cambio metodológico importante que puede mejorar la adopción clínica y…
Google DeepMind anuncia una asociación de investigación con el Departamento de Radioterapia del Hospital Universitario UCL de Londres para aplicar machine…
Por qué importaLa reducción del tiempo de planificación de tratamientos radiantes puede acelerar la atención oncológica y mejorar la capacidad de hospitales para…
Google DeepMind ha presentado una técnica de investigación llamada Decoupled Neural Interfaces (DNI) que permite entrenar redes neuronales sin depender…
Por qué importaEsta investigación es relevante para optimizar el entrenamiento de redes neuronales a escala y en sistemas distribuidos, reduciendo tiempos de…
DeepMind ha aplicado redes neuronales profundas para optimizar el sistema de refrigeración de los centros de datos de Google, logrando una reducción del 40% en…
Por qué importaDemuestra que el machine learning puede resolver problemas operacionales costosos de gran escala con impacto ambiental inmediato. Para cualquier…
Google DeepMind anuncia su primer proyecto de investigación médica con un NHS Trust, junto con Moorfields Eye Hospital, uno de los principales hospitales…
Por qué importaEste proyecto demuestra la aplicación concreta de IA en diagnóstico médico de alto impacto: la detección temprana y el tratamiento pueden prevenir el…
