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Etiqueta: Inteligencia Artificial
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Gracias a la Inteligencia Artificial se descubrieron otros 50 exoplanetas
De los cuatro mil exoplanetas hallados, medio centenar se descubrió gracias a la Inteligencia Artificial, según explica la NASA en un comunicado.
Más de 4 mil exoplanetas han sido descubiertos hasta ahora por los astrónomos. Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, se hallaron cincuenta más, de acuerdo con un estudio.
Los investigadores de la agencia norteamericana construyeron un algoritmo para ahondar más en los datos antiguos del Telescopio Espacial Kepler. Este telescopio de la NASA fue retirado en octubre de 2018.
Gracias a la Inteligencia Artificial se identificaron exoplanetas reales y falsos positivos con un ritmo de tiempo mucho más rápido que en el pasado.
David Armstrong, profesor de la Universidad de Warwick, descrito en un comunicado cómo trabajó la IA.
La Monthly Notices of the Royal Astronomical Society publicó el estudio de la Universidad de Warwick, con las directrices de la NASA.
«El algoritmo que hemos desarrollado nos permite llevar a 50 candidatos a través del umbral para la validación de planetas, actualizándolos a planetas reales», afirmó.
Armstrong dijo que esperan aplicar esta técnic a “a grandes muestras de candidatos de misiones actuales y futuras como TESS y PLATO”.
La Inteligencia Artificial continúa conquistando espacios
Ya la IA había sido utilizada para el descubrimiento de otros cuerpos espaciales. En febrero de este año, científicos holandeses hallaron once “objetos potencialmente peligrosos” con esta herramienta.
Apunta la NASA que los 50 exoplanetas variedad en tamaño y alcance.
Varios de ellos son tan grandes como Neptuno, y otros son más pequeños que la Tierra.
En cuanto a sus órbitas, también variación en longitud. Unos se acercan a 200 días de distancia, mientras que otros orbitan su estrella en solo un día.
“Casi el 30% de los planetas conocidos hasta la fecha han sido validados usando un solo método, y eso no es ideal”, recalcó Armstrong. “El aprendizaje automático también nos permite validar muy rápidamente y priorizar a los candidatos mucho más rápido”.
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así derrotaron a un piloto en combates simulados
La Fuerza Aérea de Estados Unidos realizó un combate simulado entre un piloto y un sistema de Inteligencia Artificial.
Poco a poco, la Inteligencia Artificial va ganando espacios antes conquistados por el hombre. El último ejemplo, un combate aéreo preparado por la Fuerza Armada de Estados Unidos.
Un sistema de Inteligencia Artificial, llamado Heron Systems AI, derrotó a un piloto experimentado de combate por 5-0. El choque se denomina AlphaDogfight y es utilizado constantemente por la Fuerza Aérea para medir las tecnologías.
Las reglas del duelo eran dos: no utilizar misiles y solo atacar con el cañón delantero. Ambos tuvieron F-16 como aviones.
De acuerdo con el portal Defense One la finalidad era “demostrar la viabilidad de desarrollar agentes autónomos e inteligentes, capaces de derrotar a aviones adversarios ”.
Para llegar al combate se desarrolló una especie de eliminatoria entre contratistas de defensa. Comenzó en agosto, seleccionándose a ocho equipos para competir en noviembre y enero.
La final se realizó el pasado jueves, ganando Heron Systems AI. Luego se enfrentó al piloto, que estuvo sentado en un simulador con un casco de realidad virtual. El resultado es ya conocido: la máquina ganó las cinco rondas.
El balance de la Inteligencia Artificial ganadora
Ben Bell es el ingeniero senior de aprendizaje automático de Heron Systems. Conversó con Defense One sobre el logro.
“Realizamos al menos 4 mil millones de simulaciones, adquiriendo doce años de experiencias”, afirmó.
La diferencia entre los combates de este año y los realizados en 2016, que fueron unos de los primeros, es la eliminatoria. Además, en la simulación de 2020 no se han encontrado a ninguna Inteligencia Artificial 19659003] “Fue un poco injusto”, Dijera Bell.
En la última ronda, el piloto humano cambió de tácticas, con lo que duró varios minutos más. Sin embargo, igual terminó derrotado.
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Elon Musk les llama tontos a quienes subestiman la inteligencia artificial
Otro día, otra controversia que involucra a Elon Musk . El tipo hace pocos días fue hackeo masivo en Twitter. Pero eso no ha evitado que siga activo para hacer lo que mejor sabe hacer: crear polémica que hacer clic viral.
internet tras lanzar una declaración explosiva contra quienes tienen sus reservas sobre las plataformas de inteligencia artificial:
Llevo hablando de esto una década. Deberíamos preocuparnos sobre dónde se dirige la inteligencia artificial.
Los más equivocados son aquellos que son muy rápidos, porque no se imaginan que un ordenador puede ser más inteligente que ellos.
Ese es el error en su lógica. Simplemente son más tontos de lo que piensan.
Esta no es la primera vez que Elon Musk se pronuncia sobre el tema y marca su preocupación. En 2018 ya había señalado que para él el peligro de los sistemas de IA era mucho mayor que el de las armas nucleares.
Así que al parecer está en la misma línea de pensamiento que el querido Stephen Hawking.
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supercomputadora dice que tratamiento osteoporosis curaría el Covid-19
No lo hagan en caso. La hidroxicloroquina en teoría funciona en laboratorios, pero no con pacientes.
El Coronavirus Covid-19 sigue con su paso por el mundo entero mientras que la comunidad científica y médica busca alguna solución potencial para esta contingencia.
Faltan meses para las primeras vacunas experimentales comiencen a ser distribuidas masivamente. Así que muchos han preferido apostar por fármacos y pacientes afectados.
Es aquí donde los tratamientos como la Hidroxicloroquina han sufrido una gran cantidad de víctimas, aunque las entidades como la propia Organización Mundial de la Salud (OMS) han descartado su uso.
Pero esto no ha evitado que se sigan buscando alternativas. De hecho, en uno de los giros más inesperados, una supercomputadora acaba de analizar un montón de datos para concluir que un medicamento contra la osteoporosis podría ayudar.
Según reporta MedicalExpress, u na plataforma informática de alto rendimiento, bajo el nombre de EXSCALATE4CoV y respaldado por la Unión Europea, proyectó el impacto de las moléculas contra la estructura genómica del coronavirus Covid-19.
Para identificar el final la potencial de un medicamento ya registrado en su combate Así lo describí en su comunicado oficial:
Un medicamento genérico ya registrado que se usa para tratar la osteoporosis, el raloxifeno, podría ser un tratamiento efectivo para pacientes con COVID-19 con infección levemente sintomática.
El consorcio ya ha probado virtualmente 400 000 moléculas usando sus supercomputadoras. 7 000 moléculas fueron preseleccionadas y probadas 'in vitro'.
El raloxifeno surgió como una molécula prometedora: según el proyecto, podría ser eficaz para bloquear la replicación del virus en las células y, por lo tanto, podría detener la progresión de la enfermedad.
La plataforma EXSCALATE4CoV se compone por múltiples centros de supercomputación automáticamente en Alemania, España e Italia.Todos en conjunto usaron el poder de su hardware y sistemas de inteligencia artificial con 120 Petaflops de poder, para las moléculas que componen al SARS-CoV-2 e identifican un tratamiento eficaz a partir de las reacciones que generan en interacción.
El siguiente paso es realizado por fin de los ensayos clínicos. Así que falta mucho.
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MIT elimina la base de datos que entrena IA por contener términos racistas y misóginos
MIT solicitará dejar de utilizar su base de datos y retirar en caso de que alguien conserve una copia.
Por los términos racistas y misóginos, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) por sus iniciales en inglés, quitó una base de datos creados en 2006 y que utiliza para la Inteligencia Artificial (IA).
El Instituto la retiró finalmente este 29 de junio de 2020. Esta contenía unas 80 millones de imágenes y 53 mil 465 sustantivos copiasdas de la base de datos léxica WordNet . La función principal de esta base de datos era el reconocimiento de personas y objetivos a través de imágenes.
Lo que detectó fue la diferencia de otras bases de datos, el MIT no había sido alguna vez un escrutinio. Fue entonces cuando un científico de UnifyID, llamado Vinay Prabhu, encontró varias imágenes de personas negras y asiáticas con etiquetas racistas, al igual que imágenes de genitales femeninos con términos ofensivos.
Respuestas misóginas
Según informa el portal Mail Online, el problema radica especialmente porque a través de estos etiquetados de la base de datos del MIT se ha ido enseñando a la Inteligencia Artificial a ser racista y sexista, generando como resultado una especia de chatbot con respuestas misóginas o un software con reconocimiento facial racista. 19659003] La problemática llevó a MIT a escribir una carta en su sitio web donde explica la decisión de eliminar su base de datos.
«Está claro que podríamos haber examinado manualmente», señaló Antonio Torralba, profesor de ingeniería eléctrica e informática en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT.
«Para ello, nos disculpamos sinceramente, de hec ho, hemos desconectado el conjunto de datos para que puedan eliminar las imágenes y categorías infractoras «, adicionales.
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Facebook publica 100 mil deepfakes para enseñar a la Inteligencia Artificial a detectarlos
La red social busca prevenir cualquier intento de desinformación o modificación con deepfakes, utilizando la Inteligencia Artificial para detectarlos.
Con la finalidad de mejorar la labor de la Inteligencia Artificial, Facebook publicó una base de datos de 100 mil deepfakes.
El deepfake, ultrafalso en castellano, es una técnica de Inteligencia Artificial para editar videos falsos de personas.
Estos rostros aparentemente son reales pero, como su nombre lo indica, son profundamente falsos.
Pero de acuerdo con el portal Technology Review, del MIT, el temor es que estos rostros falsos sean utilizados para difundir información falsa.
Tan sencillo como esto, y más aún en tiempos como los actuales.
¿Cómo usar los deepfakes para desestabilizar?
Los políticos pueden colocar palabras manipuladas a estos rostros, coloca el Technology Review como ejemplo.
El ojo humano puede afectar con relación [uninformedelafirmaDeepTraceLabsrealizadoenoctubredelañopasadoexplicaqueenlossietemesespreviosalacantidaddecasi15milrostrosfalsos
Prevenir ante todo, el desafío de Facebook
Las compañías de interacción social están afectadas por el uso de deepfakes y cuesta detectarlos de forma automática.
Ante esto, Facebook quiere utilizar la Inteligencia Artificial para detectarlos y luchar contra videos manipulados.
Para ello ha publicado la más alta cantidad de datos sobre el tema, más de 100 mil videos con 3.426 actores modificando sus rostros.
“Hasta ahora no es un gran problema «, indica Mike Schroepfer, director de la red social.
» Pero la lección que hemos aprendido es en un par de años no sabemos cómo cambiará todo «.
» Queremos estar preparados para lo que pueda
Facebook realizó una actualización para elegir el mejor detector de deepfakes, y ganó un modelo realizado por Selim Seferbekov.
Ente casi 35 mil modelos enviados por 2.114 participantes, el modelo de Seferbekov tuvo un 65% de sollozo de eficiencia re 10 mil videos.
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Inteligencia Artificial aprende a detectar Covid-19 con radiografías
Una inteligencia artificial ha sido entrenada para reconocer los síntomas de Coronavirus Covid-19 observando radiografías de pulmones.
El Coronavirus Covid-19 mantiene el paso de su pandemia a nivel global. Todo mientras que la acumulación de casos de contagio se va incrementado en todo el planeta.
Un oportuno diagnóstico es un elemento vital en un momento tan crítico para la contingencia. Así que herramientas de última tecnología, como las plataformas de Inteligencia Artificial, hijo de gran utilidad.
Desde El Científico nos llega el informe de un interesante y reciente proyecto, en donde narran cómo un grupo de investigadores chino resistente a una inteligencia artificial para diagnosticar Coronavirus Covid-19 a partir del análisis de radiografías pulmonares.
Lo más llamativo son los patrones de lesiones turbias que se asemejan a fragmentos de vidrio o líneas reticulares dentro de las lesiones opacas que parecen baldosas irregulares, que se puede encontrar alrededor de las periferias de ambos pulmones.
Es lo que señala la publicación, en donde ese elemento visual es similar a fragmentos de vidrio que son lo que la plataforma aprendió a identificar. narra cómo la Inteligencia Artificial (IA) fue alimentada con 532 mil tomografías computarizadas de 3.777 pacientes para buscar rasgos de coronavirus en los pulmones.
Con este modelo de IA, los hospitales en China pueden diagnosticar correctamente a los pacientes con Covid-19 en el 85% de los casos.
