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Google DeepMind publica un artículo de investigación sobre aprendizaje no supervisado como paradigma alternativo a los enfoques supervisado y por refuerzo. El…
Por qué importaEl aprendizaje no supervisado representa una dirección estratégica para escalar la IA más allá de tareas etiquetadas manualmente, lo que es crucial…
Google DeepMind ha publicado TF-Replicator, una librería de software que simplifica el despliegue de modelos TensorFlow en GPUs y Cloud TPUs sin necesidad de…
Por qué importaReduce significativamente la barrera de entrada para investigadores que quieren usar TPUs y escalabilidad distribuida, acelerando el ciclo de…
Google DeepMind ha aplicado redes neuronales de aprendizaje automático a 700 megavatios de capacidad eólica en el centro de Estados Unidos para predecir la…
Por qué importaLa energía eólica es impredecible por naturaleza, lo que reduce su valor en mercados que requieren suministro predecible. Este avance demuestra cómo…
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 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…
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)…
Google DeepMind anunció en octubre que su modelo WaveNet de síntesis de voz estaba siendo usado para generar voces realistas en Google Assistant en japonés e…
Por qué importaLa síntesis de voz de alta calidad es fundamental para que los asistentes de IA sean adoptables a escala global. Un modelo 1000 veces más rápido sin…
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 en Nature el desarrollo de AlphaGo Zero, una versión mejorada de AlphaGo que aprende a jugar Go sin entrenamiento previo en…
Por qué importaAlphaGo Zero demuestra que los algoritmos de IA pueden alcanzar y superar capacidades superhúmanas partiendo de cero, sin depender de datos o…
Google DeepMind ha integrado una versión mejorada de WaveNet en Google Assistant para generar voces sintéticas en inglés estadounidense y japonés en todas las…
Por qué importaMarca el paso de la síntesis de voz neural de investigación a producto comercial en escala masiva, mejorando la experiencia del usuario en un…
Google DeepMind publica un método llamado Elastic Weight Consolidation (EWC) que permite a las redes neuronales aprender nuevas tareas sin olvidar las…
Por qué importaEl aprendizaje continuo es fundamental para sistemas IA más flexibles y eficientes que puedan adaptarse a nuevas tareas sin perder competencias…
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…
