fuente: https://ai.epfl.ch/an-ai-capable-of-doubt-can-optimize-scientific-discovery/
Un equipo de la EPFL ha desarrollado un marco que entrena modelos de lenguaje a gran escala para crear sistemas de IA capaces de encontrar la configuración óptima o "receta" para un experimento científico.
Las herramientas computacionales modernas permiten a los científicos explorar un gran número de moléculas, materiales y reacciones químicas posibles. Sin embargo, probar todas las combinaciones en el laboratorio es lento y costoso. Entonces, ¿cómo eligen los investigadores la mejor "receta" para su experimento?
Un método llamado "optimización bayesiana" aprende de resultados previos, predice qué opciones parecen prometedoras y estima el grado de incertidumbre de dichas predicciones. Esto permite a los investigadores centrar sus próximos experimentos en las opciones más útiles para probar y evitar desperdiciar tiempo y dinero en posibilidades menos prometedoras.
Un presunto atacante solitario utilizó ARTEX, una herramienta de pruebas de penetración basada en IA, para infiltrarse en varias organizaciones financieras surc...
Leer artículo →Los ciberdelincuentes han comenzado a explotar una vulnerabilidad de seguridad crítica recientemente descubierta que afecta a los productos de Atlassian Data Ce...
Leer artículo →Según Patchstack, los atacantes están explotando dos vulnerabilidades XSS almacenadas sin autenticación en Ninja Forms y WPC Product Bundles para WooCommerce. L...
Leer artículo →