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.
La Agencia de Seguridad de Infraestructura y Ciberseguridad de EE. UU. (CISA) instó el jueves a los clientes de Fortinet con dispositivos FortiGate a tomar medi...
Leer artículo →Las autoridades policiales de los Países Bajos, junto con sus homólogas de Canadá, Alemania y Estados Unidos, han desmantelado la infraestructura maliciosa asoc...
Leer artículo →Microsoft researchers have detailed an exploit chain, named AutoJack, that turns an AI browsing agent into a delivery vehicle for remote code execution. Steer t...
Leer artículo →