Se está formando una coalición de grupos de la IA para producir una fuente de datos completa sobre la pandemia de coronavirus para los encargados de formular políticas y los dirigentes de la atención de la salud.
axios.com
Detectar malware, configuraciones erróneas, riesgo de movimiento lateral, claves secretas y contraseñas de riesgo. Instantáneo. Sin agentes. No hay activos que se pasen por alto. Sin dolores de cabeza de DevOps. No hay golpes de rendimiento. Conecta tu primera cuenta en la nube en minutos y compruébalo tú mismo.
orca.security
En las noticias
¿Por qué están sesgados los sistemas de Inteligencia Artificial?
Un sistema de IA aprendido a máquina utilizado para evaluar los riesgos de reincidencia en el condado de Broward, Florida, a menudo daba mayores puntuaciones de riesgo a los afroamericanos que a los blancos, incluso cuando estos últimos tenían antecedentes penales.
thehill.com
Observa cómo la inteligencia artificial aprende a simular mezclas descuidadas de agua, arena y «goop».
Cuando los científicos o los magos de efectos especiales quieren simular una inundación o visualizar el impacto de un asteroide, recurren a programas llamados motores físicos.
sciencemag.org
Ética
Lo que nuestros estudiantes han estado trabajando durante el encierro – Elsa
Uno de los ejercicios más comunes para los principiantes de la ML es un clasificador de correo electrónico spam de Bayes.
Para obtener una comprensión más detallada de cómo las técnicas de ML pueden ser aplicadas en la investigación interdisciplinaria, decidí trabajar a tiempo parcial como anotador de investigación en el Instituto Alan Turing.
cdt-art-ai.ac.uk
PREGUNTAS Y RESPUESTAS: El engaño de los datos
Destaca la necesidad de actualizar las normas legales de privacidad para que reflejen mejor los daños sufridos a través del análisis de datos colectivos, en contraposición a las violaciones de la privacidad individual.
stanford.edu
Una mano invisible: No se les dice a los pacientes que los sistemas de IA aconsejan su cuidado
En un número cada vez mayor de hospitales y clínicas prominentes de todo el país, los médicos están recurriendo a herramientas de apoyo a la toma de decisiones impulsadas por la IA -muchas de ellas no probadas- para ayudar a predecir si los pacientes hospitalizados tienen probabilidades de desarrollar complicaciones o…
statnews.com
Casos de uso aplicado
Graphcore afirma que su computadora M2000 AI golpea 1 petaflop
Los aceleradores de IA como el GC200 son un tipo de hardware especializado diseñado para acelerar las aplicaciones de IA, particularmente las redes neuronales artificiales, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.
venturebeat.com
Una guía para principiantes sobre cómo las máquinas aprenden
Introducción Una vez que te adentras en la inteligencia artificial y en el aprendizaje de las máquinas, no hay forma de evitar tres términos: Aprendizaje supervisado Aprendizaje no supervisado Aprendizaje de refuerzo
medium.com
Alexa, ve a la cocina y tráeme un bocadillo.
Los investigadores del MIT han desarrollado una representación de la percepción espacial para los robots que está modelada según la forma en que los humanos perciben y navegan por el mundo.
mit.edu
Robótica
Roomba y el papel de los futuros robots
Hoy en día, el limpiador de casas Roomba parece casi omnipresente, pero en un ensayo reciente, su inventor, Joe Jones, recuerda su predicción errónea de los años 80 de que «en tres o cinco años, los robots estarán por todas partes haciendo todo tipo de trabajos».
linkedin.com
Dejar que los robots manipulen los cables
Para los humanos, puede ser un reto manipular objetos delgados y flexibles como cuerdas, alambres o cables.
A medida que un cable se desliza entre los dedos, su forma cambia constantemente, y los dedos del robot deben estar constantemente detectando y ajustando la posición y el movimiento del cable.
mit.edu
Este químico robótico hace más de 600 experimentos a la semana y aprende de su propio trabajo
Ahora, sin embargo, los investigadores de la Universidad de Liverpool en el Reino Unido han creado un robot móvil que puede llevar a cabo experimentos utilizando equipos de laboratorio estándar diseñados para humanos y puede tomar decisiones sobre la marcha acerca de qué experimentos debería hacer a continuación basándose en sus resultados anteriores.
singularityhub.com
Investigación
Descenso gradual para redes neuronales amplias de dos capas – II: Generalización y sesgo implícito
Sin embargo, nuestro razonamiento se desmorona completamente sin tal regularización: si la función objetivo depende del predictor sólo a través de sus valores en el conjunto de entrenamiento, ser un minimizador no garantiza nada sobre la generalización fuera del conjunto de entrenamiento
francisbach.com
Produciendo modelos de aprendizaje de máquinas, un cambio considerado a la vez con Josh Tobin
Josh Tobin, ex investigador de OpenAI y creador de Full Stack Deep Learning habla sobre la profesionalización de los flujos de trabajo de ML para el mundo real, su trabajo con el equipo de Robótica y FSDL.
wandb.com
Una política para controlarlos a todos: Políticas modulares compartidas para el control de los agentes.
El aprendizaje de refuerzo se refiere típicamente a las políticas de control de aprendizaje adaptadas a un agente en particular.
Investigamos si existe una única política global que pueda generalizar para controlar una amplia variedad de morfologías de agentes
wenlong.page
