Empresa
Google DeepMind
Relacionadas
LLM ×22agentes ×12multimodal ×12aprendizaje por refuerzo ×11AlphaFold ×7IA científica ×5transformers ×5machine learning ×5RAG ×4robótica ×4
Historias
DeepMind: CoDoC para decisión inteligente entre IA y clínico en diagnóstico
EigenGame: PCA como equilibrio de Nash para análisis de datos masivos
FermiNet: aprendizaje profundo en química cuántica y transiciones de estados
DeepMind vincula neurociencia y avances en aprendizaje por refuerzo
AlphaDev optimiza algoritmos fundamentales con aprendizaje por refuerzo
DeepMind presenta avances en generalización y eficiencia en ICLR 2023
DeepMind publica Perceiver IO: arquitectura universal para datos heterogéneos
DeepMind propone marcos institucionales para gobernanza internacional de IA
Noticias
DeepMind presenta 47 trabajos en NeurIPS 2022, incluyendo Chinchilla y Flamingo
DeepMind presentó 47 artículos en la conferencia NeurIPS 2022 (28 de noviembre - 9 de diciembre), con 35 colaboraciones externas. Destaca Chinchilla, un modelo…
Por qué importaChinchilla redefinió la comprensión del escalado óptimo en modelos de lenguaje, mostrando que eficiencia y rendimiento no requieren modelos enormes…
Google DeepMind revela que la atención cruzada entre modalidades es clave en transformers multimodales
Google DeepMind publica un análisis de qué componentes determinan el éxito de los transformers multimodales (que procesan simultáneamente texto e imagen). El…
Por qué importaComprensión de qué hace funcionar realmente los modelos multimodales es esencial para diseñar arquitecturas más eficientes y económicas. Este…
Google DeepMind abre acceso a predicciones de estructura proteica para 100 millones de proteínas
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…
Google DeepMind presenta Sparrow, un agente de diálogo más seguro y verificable
Google DeepMind ha publicado un paper introduciendo Sparrow, un agente de diálogo entrenado con refuerzo basado en feedback humano para reducir respuestas…
Por qué importaSparrow demuestra métodos prácticos para entrenar agentes de diálogo más seguros mediante refuerzo con feedback humano, una línea de investigación…
AlphaFold: cinco años de impacto científico global y reconocimiento Nobel
Google DeepMind publica un análisis de los cinco años de impacto de AlphaFold desde su lanzamiento en 2020. La herramienta ha sido utilizada por más de 3…
Por qué importaAlphaFold representa una demostración verificable de cómo la IA puede resolver problemas científicos de décadas de antigüedad y democratizar el…
AlphaFold ayuda a diseñar cultivos más resistentes al calor para la agricultura
Investigadores de Michigan State University, utilizando AlphaFold de Google DeepMind, han predicho la estructura 3D de la enzima glucuronato cinasa (GLYK)…
Por qué importaLa producción agrícola mundial es cada vez más vulnerable a sequías y olas de calor por el cambio climático. Este enfoque abre una ruta práctica y…
Google DeepMind lanza FACTS Benchmark Suite para evaluar factualidad en LLMs
Google DeepMind y Kaggle han presentado el FACTS Benchmark Suite, un conjunto sistemático de evaluación de la factualidad en modelos de lenguaje grandes. El…
Por qué importaLa factualidad es un problema crítico en LLMs usados para entrega de información. Un benchmark sistemático y público, gestionado por una plataforma…
Google DeepMind presenta D4RT, modelo de reconstrucción y seguimiento 4D en tiempo real
Google DeepMind ha lanzado D4RT (Dynamic 4D Reconstruction and Tracking), un modelo de IA unificado que reconstruye y rastrea escenas dinámicas en cuatro…
Por qué importaPara empresas en robótica, realidad aumentada y visión por computador, D4RT representa un avance crítico que permite percepción 3D en tiempo real sin…
Google DeepMind conmemora 10 años de AlphaGo y conecta su legado con el camino hacia AGI
Google DeepMind publica un análisis retrospectivo de AlphaGo en su décimo aniversario (2016–2026), destacando cómo sus métodos de búsqueda y aprendizaje…
Por qué importaEste documento ilustra cómo una arquitectura de IA diseñada para un juego ha derivado en herramientas científicas concretas (AlphaFold ha sido usado…
Google DeepMind presenta Decoupled DiLoCo para entrenar IA distribuido a escala global
Google DeepMind publica un paper sobre Decoupled DiLoCo, una nueva arquitectura distribuida para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en múltiples…
Por qué importaLa infraestructura de entrenamiento es un cuello de botella crítico para el desarrollo de modelos frontera. Decoupled DiLoCo permite reutilizar…
Google DeepMind presenta AI co-clinician, asistente médico multimodal bajo supervisión clínica
Google DeepMind anuncia su iniciativa de investigación AI co-clinician, un sistema de IA diseñado para asistir a médicos y pacientes bajo autoridad clínica en…
Por qué importaRepresenta un avance material en IA médica clínicamente viable: transita desde sistemas de demostración de conocimiento (MedPaLM) hacia asistentes…
Google DeepMind lanza Co-Scientist, sistema multiagente para generar hipótesis científicas
Google DeepMind ha presentado Co-Scientist, un sistema multiagente basado en Gemini diseñado para generar, debatir y refinar hipótesis científicas en ciencias…
Por qué importaCo-Scientist representa un cambio significativo en cómo se acelera el descubrimiento científico al automatizar la generación y refinamiento de…
Google DeepMind lanza AlphaEarth Foundations para mapeo planetario en alta resolución
Google DeepMind ha presentado AlphaEarth Foundations, un modelo de IA que integra petabytes de datos de observación terrestre para crear una representación…
Por qué importaEste modelo reduce drásticamente el costo y la complejidad del análisis geoespacial a escala planetaria, permitiendo monitoreo de seguridad…
DeepMind y Partnership on AI publican estándares para recopilación ética de datos
DeepMind ha colaborado con Partnership on AI durante 12 meses para desarrollar guías estandarizadas y procesos sobre recopilación responsable de datos humanos…
Por qué importaA medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados, la dependencia de tareas de enriquecimiento de datos realizadas por trabajadores en…
DeepMind presenta framework para agentes IA que entienden instrucciones humanas en entornos abiertos
Google DeepMind publica un paper y videos mostrando un framework de investigación para entrenar agentes IA en mundos de videojuegos que pueden entender…
Por qué importaDemuestra un camino práctico para entrenar agentes IA que comprenden conceptos imprecisos del lenguaje natural y pueden colaborar con humanos en…
AlphaTensor: IA descubre algoritmos de multiplicación matricial más eficientes que los humanos
Google DeepMind ha presentado AlphaTensor, un sistema de IA basado en AlphaZero que descubre algoritmos novedosos y eficientes para multiplicación matricial…
Por qué importaLa multiplicación matricial es una operación fundamental en procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz, gráficos de videojuegos, simulaciones…
DeepMind publica métodos de negociación y cooperación para agentes IA en Diplomacy
Google DeepMind publica un artículo en Nature Communications sobre cómo los agentes de IA pueden comunicarse y negociar para cooperar mejor en el juego de mesa…
Por qué importaEl trabajo aborda un problema fundamental para sistemas de IA colaborativos y multiagente: cómo garantizar que los agentes se comuniquen…
DeepMind presenta 23 papers en ICLR 2023 sobre generalización y aceleración científica
DeepMind ha participado como patrocinador Diamond en la 11ª Conferencia Internacional de Representaciones de Aprendizaje (ICLR) celebrada en Kigali, Ruanda…
Por qué importaLos avances presentados abordan retos críticos para la IA empresarial: generalización entre tareas, eficiencia computacional, interpretabilidad y…
DeepMind propone marco para evaluar riesgos extremos en modelos de IA general
Google DeepMind publica un nuevo marco de investigación para evaluar riesgos extremos en modelos de propósito general, desarrollado en colaboración con…
Por qué importaLas empresas y reguladores necesitan herramientas concretas para evaluar y mitigar riesgos de modelos cada vez más potentes antes de su despliegue…
AlphaDev descubre algoritmos de ordenamiento 70% más rápidos mediante aprendizaje por refuerzo
Google DeepMind ha presentado AlphaDev, un sistema de IA basado en aprendizaje por refuerzo que descubre nuevos algoritmos de ordenamiento más rápidos que los…
Por qué importaLos algoritmos de ordenamiento se ejecutan billones de veces al día en sistemas globales; mejoras incluso modestas (ahorrar una instrucción por…
Google DeepMind propone modelos institucionales para gobernanza global de IA avanzada
Google DeepMind ha publicado un white paper en colaboración con universidades (Oxford, Montréal, Toronto, Columbia, Harvard, Stanford) y OpenAI que investiga…
Por qué importaLa gobernanza internacional de la IA es crítica para directivos y responsables de transformación digital porque afecta directamente a cómo se…
DeepMind propone CoDoC, sistema que decide cuándo confiar en IA o derivar a médico
Google DeepMind y Google Research han publicado en Nature Medicine un artículo sobre CoDoC (Complementarity-driven Deferral-to-Clinical Workflow), un sistema…
Por qué importaCoDoC aborda un reto crítico en la adopción de IA clínica: saber cuándo el modelo puede fallar y cuándo es necesaria la experiencia humana. Esto es…
DeepMind: aprendizaje por refuerzo eficiente mediante composición de comportamientos
Google DeepMind ha publicado en PNAS un framework de aprendizaje por refuerzo que permite a agentes reutilizar comportamientos aprendidos previamente para…
Por qué importaLa eficiencia en el aprendizaje por refuerzo es un cuello de botella fundamental para sistemas autónomos prácticos; los enfoques convencionales…
DeepMind avanza en resolución de química cuántica con redes neuronales profundas
Google DeepMind publicó en Science en agosto de 2024 un avance en su investigación sobre transiciones de moléculas entre estados excitados e inactivos. La…
Por qué importaResolver la ecuación de Schrödinger con precisión suficiente para moléculas complejas permite simular comportamientos químicos y diseño de materiales…
AlphaFold resuelve el problema del plegamiento de proteínas tras 50 años
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…
DeepMind reformula análisis de datos con teoría de juegos para escalar a conjuntos masivos
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…
DeepMind presenta Perceiver IO, arquitectura universal para procesar cualquier tipo de dato
DeepMind ha publicado un preprint de Perceiver IO, una arquitectura de red neuronal diseñada para procesar múltiples tipos de datos (imágenes, audio, video…
Por qué importaReduce la necesidad de construir arquitecturas especializadas para cada tipo de dato o tarea, simplificando el desarrollo de sistemas multimodales y…
DeepMind expande AlphaFold DB a 200 millones de estructuras de proteínas
Google DeepMind, en colaboración con EMBL-EBI, ha expandido la base de datos AlphaFold de 1 millón a más de 200 millones de estructuras de proteínas predichas…
Por qué importaEste hito amplifica el acceso a información estructural de proteínas a escala sin precedentes, reduciendo años de investigación a segundos…
DeepMind define formalmente la agencia en IA mediante descubrimiento causal
Google DeepMind ha publicado un paper que propone la primera definición causal formal de agencia en sistemas de IA. El trabajo introduce tres algoritmos que…
Por qué importaEntender y formalizar cuándo un sistema contiene un agente y qué incentivos lo mueven es crítico para desarrollar sistemas AGI seguros y alineados…
DeepMind presenta BYOL-Explore para exploración autónoma en entornos visuales complejos
Google DeepMind ha publicado BYOL-Explore, un método de exploración impulsado por curiosidad que entrena agentes de IA usando predicción en el espacio latente…
Por qué importaEste avance demuestra cómo la exploración autónoma puede mejorar significativamente sin ingeniería de objetivos complicada, lo que es crítico para…