Noticias etiquetadas con «Google DeepMind»
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Google DeepMind ha publicado un análisis de iniciativas en las que aplica IA para combatir el cambio climático. Entre ellas destaca el desarrollo de un modelo…
Por qué importaMuestra aplicaciones concretas de IA en descarbonización y eficiencia energética: desde la optimización de infraestructuras existentes hasta…
Google DeepMind presentará más de 80 nuevos papers en la 40ª Conferencia Internacional de Machine Learning (ICML 2023), que se celebra del 23 al 29 de julio en…
Por qué importaLos avances presentados — adaptabilidad de agentes en tiempo real, entrenamiento robusto bajo restricciones, y mejor generalización en contexto — son…
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…
Google DeepMind presenta RoboCat, un agente de IA basado en el modelo multimodal Gato que aprende a realizar múltiples tareas en diferentes brazos robóticos…
Por qué importaReduce significativamente la barrera de datos etiquetados en robótica, que es el principal cuello de botella en el desarrollo de robots multiusos. La…
Google DeepMind ha publicado un artículo sobre cómo sus sistemas AlphaZero, MuZero y AlphaDev están optimizando infraestructura informática fundamental…
Por qué importaEstos avances demuestran que IA de refuerzo puede optimizar sistemas computacionales fundamentales que afectan a miles de millones de usuarios…
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 ha anunciado la fusión de DeepMind y el equipo Brain de Google Research en una única unidad llamada Google DeepMind, bajo la dirección de Demis…
Por qué importaEsta fusión consolida el poder de investigación e industrialización de IA de Google, reuniendo los laboratorios responsables de hitos como AlphaFold…
Google DeepMind ha presentado NEVIS'22, un benchmark de visión por computadora compuesto por 106 tareas de clasificación extraídas de 30 años de investigación…
Por qué importaEl benchmark aborda un problema empresarial relevante: cómo entrenar modelos más eficientes que reutilicen conocimiento previo en lugar de…
Google DeepMind ha lanzado el Perception Test, un benchmark basado en videos reales del mundo para evaluar las capacidades perceptivas de modelos de IA…
Por qué importaLos benchmarks son instrumentos clave para definir objetivos de investigación y medir progreso en IA. El Perception Test aborda una brecha…
Colin, Chief Business Officer de Google DeepMind, publica un artículo en el blog corporativo donde describe la estrategia de la compañía para aplicar…
Por qué importaRevela cómo uno de los principales laboratorios de IA estructura la transferencia de tecnología de investigación a productos reales, y establece…
Google DeepMind lanzó Turtle Recall, un desafío de aprendizaje automático en colaboración con Zindi, la mayor comunidad de científicos de datos africanos, para…
Por qué importaEl proyecto demuestra la aplicación práctica de visión por computadora en conservación de ecosistemas y diversifica el talento en inteligencia…
Investigadores de la Universidad de Colorado Boulder, Marcelo Sousa y Megan Mitchell, han utilizado AlphaFold de Google DeepMind para desentrañar la estructura…
Por qué importaLa resistencia bacteriana es una crisis sanitaria global con antibióticos nuevos escasos. Bloquear el mecanismo de resistencia en lugar de crear…
Google DeepMind ha publicado un estudio en Nature Human Behavior sobre PLATO, un modelo que aprende conceptos de física intuitiva mediante representaciones…
Por qué importaLa capacidad de los sistemas IA para comprender la física intuitiva es fundamental para desplegar modelos seguros y útiles en el mundo real. Este…
Google DeepMind publicó en Nature Human Behaviour un estudio en el que entrena un agente de aprendizaje por refuerzo profundo para diseñar políticas de…
Por qué importaEl trabajo aborda directamente el reto de alineación de valores en sistemas de IA, demostrando que el aprendizaje reforzado puede encontrar…
Google DeepMind ha publicado un preprint de Flamingo, un modelo de lenguaje visual (VLM) de 80 mil millones de parámetros que alcanza el estado del arte en…
Por qué importaFlamingo reduce drásticamente la necesidad de datos etiquetados y reentrenamiento para nuevas tareas, haciendo los modelos multimodales más…
Google DeepMind presentó 29 artículos en la conferencia ICLR 2022 (25-29 de abril de 2022), incluyendo 10 colaboraciones. Los trabajos abarcan avances en…
Por qué importaLa eficiencia computacional y la robustez ante nuevos datos son problemas centrales en la adopción empresarial de modelos de IA; estos avances en…
Google DeepMind ha presentado GopherCite, un modelo de lenguaje entrenado para respaldar sus afirmaciones factuales con evidencia verificable de la web. El…
Por qué importaLa alucinación de hechos es un problema crítico que limita la confiabilidad de los LLM en aplicaciones con usuarios. Un modelo que cite evidencia…
Google DeepMind presenta Ithaca, una red neuronal profunda que restaura textos faltantes en inscripciones dañadas, identifica su ubicación original y estima su…
Por qué importaDemuestra un caso concreto de colaboración efectiva entre máquinas e historiadores en un problema real: la interpretación del patrimonio histórico…
Google DeepMind ha publicado SVO-Probes, un conjunto de datos de 48.000 pares imagen-oración para evaluar la comprensión de verbos en transformers multimodales…
Por qué importaLa comprensión de verbos es crítica para sistemas reales como recuperación de imágenes, generación de descripciones y respuesta a preguntas visuales…
Google DeepMind colaboró con el Swiss Plasma Center de EPFL para desarrollar un sistema de aprendizaje por refuerzo profundo capaz de controlar autónomamente…
Por qué importaEste logro demuestra que el aprendizaje automático puede acelerar significativamente la investigación en fusión nuclear, uno de los mayores desafíos…
Google DeepMind ha publicado un paper que demuestra cómo utilizar modelos de lenguaje para generar automáticamente inputs que eliciten texto dañino en otros…
Por qué importaLa seguridad de modelos de lenguaje es crítica antes del despliegue en producción; automatizar la detección de fallos reduce costos de testing y…
Google DeepMind publica un paper de investigación que utiliza aprendizaje por refuerzo profundo multi-agente para modelar la formación de normas sociales y el…
Por qué importaEl trabajo abre un enfoque alternativo a la teoría de juegos para modelar sistemas socio-ecológicos complejos donde las interacciones no se reducen a…
Google DeepMind presenta RETRO (Retrieval Enhanced TRansfOrmers), un método que aumenta transformers con búsqueda sobre una base de datos de pasajes de texto…
Por qué importaDemuestra un camino alternativo a simplemente escalar parámetros: arquitecturas más eficientes que combinan modelos menores con recuperación masiva…
Google DeepMind publica un trabajo teórico que examina los límites fundamentales de las funciones de recompensa (Markov reward) en aprendizaje por refuerzo. El…
Por qué importaCuestiona el reward hypothesis de Sutton y Littman, un principio fundacional del aprendizaje por refuerzo, demostrando sus límites expresivos. Esto…
