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Operaciones, página 87

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Investigación

DeepMind presenta papers en NIPS 2016: redes de interacción y aprendizaje por refuerzo

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…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Google DeepMind
Investigación

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 Relevancia 7/10 Google DeepMind

Google DeepMind convoca primer foro de pacientes para diseñar herramientas de IA sanitaria

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…

Impacto medio Fiabilidad una fuente fiable Relevancia 7/10 Google DeepMind
Investigación

DeepMind colabora con hospital NHS para optimizar planificación de radioterapia con IA

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…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Relevancia 7/10 Google DeepMind
Investigación

DeepMind publica método para desacoplar redes neuronales con gradientes sintéticos

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…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Relevancia 7/10 Google DeepMind

DeepMind reduce el consumo de energía en refrigeración de centros de datos Google en un 40%

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…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Relevancia 8/10 Google DeepMind
Investigación

Google DeepMind colabora con hospital NHS de oftalmología para diagnosticar retinopatía diabética

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…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Relevancia 7/10 Google DeepMind