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 miembro del grupo de extorsión digital ShinyHunters, conocido con el alias en línea "Rey", habría sido detenido por las autoridades jordan...
Leer artículo →Google Gemini pronto podría acceder a cualquier archivo en tu dispositivo macOS, abrir apps, navegar por internet y realizar acciones sin pedir permiso cada vez...
Leer artículo →El presidente surcoreano, Lee Jae Myung, ordenó una investigación exhaustiva el 4 de octubre de 2026, tras una serie de filtraciones de datos en el sector finan...
Leer artículo →