Científicos rusos y españoles crearon una red neuronal que replica la incertidumbre cerebral por la que pasa un ser humano al momento de tomar una decisión. Estos resultados ayudarán a los científicos a crear una inteligencia artificial que se detenga antes de tomar una decisión en una situación difícil.

Durante las horas de sueño la memoria hace turno de limpieza. Un estudio liderado por la científica española en la Universidad de Cambridge Ana González Rueda revela que, cuando dormimos, las conexiones neuronales que recogen información importante se fortalecen y las creadas a partir de datos irrelevantes se debilitan hasta perderse.

Una nueva investigación realizada en varios centros de investigación de Cataluña revela cómo una potenciación de la función de la proteína RAC1 podría compensar los efectos asociados al párkinson, con un resultado beneficioso para los pacientes. Este nuevo trabajo, publicado en Molecular Neurobiology, describe nuevos mecanismos de protección para combatir la degeneración neuronal propia de las patologías neurodegenerativas.

Es usual que muchos de nosotros hayamos aprendido a manejar una bicicleta. Algunos lo hicieron sin mayor dificultad mientras que para otros fue un desafío mayor. Pese a todo, en términos generales es una tarea que no demanda demasiado. Para las computadoras, por el contrario, no parece ser una tarea sencilla. Pero ahora, un estudio publicado en CiteSeerX, nos muestra cómo sin mucho esfuerzo, una red de dos neuronas puede andar en bicicleta siguiendo un camino dado.

General Electric está creando un sistema basado en Inteligencia Artificial, que sea capaz de predecir la aparición de fallos durante la impresión 3D en metal, alterando los parámetros de impresión en tiempo real.

Universitat de València. Este reciente trabajo descubre que las neuronas producidas a partir de células madre presentes en el cerebro "migran de manera eficiente al sitio lesionado utilizando largas fibras gliales radiales como un andamio". Además, trasplantando andamiajes basados en esponjas de gelatina que imitan artificialmente la glía radial en el cerebro lesionado neonatal, "es posible promover el movimiento de las neuronas a la región lesionada, y restaurar la función motora de los ratones recién nacidos".

Esto es lo que dice el creador de este proyecto: "Charles, es una red neuronal convolucional que aprende a conducir a través del aprendizaje profundo. Por el momento, Charles aprende y toma todas las acciones basándose en fotogramas individuales a la vez, y basa sus decisiones en datos de píxeles. Charles sólo ve exactamente lo que tú ves. Con el tiempo, tengo la intención de darle a Charles un poco de memoria a corto plazo para, con suerte, mejorar su conducción."

Esta creación artificial utiliza una refinada arquitectura de redes neuronales para lograr una voz más humana en la conversión texto-a-voz (TTS). forma parte de un trabajo publicado en ArXiv bajo el enrevesado título de Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions.

Mapas autoorganizados basados en redes neuronales para predecir casos de corrupción en diferentes horizontes de pronóstico sirven como herramienta para luchar contra la corrupción, un mal endémico de nuestro país en los últimos años.

La plasticidad neuronal es la capacidad que tienen las neuronas de cambiar, tanto a nivel estructural como funcional, en respuesta a la experiencia. Lo cual es clave durante el desarrollo del cerebro, en los procesos de aprendizaje, de memoria y también cuando hay algún daño.

Lo que ocurre cuando Telefónica encarga a un economista escribir sobre inteligencia artificial: las redes neuronales provienen de la "neurología", es decir la IA tiene desórdenes mentales...

El proyecto de Google crea, entrena y se mejora a sí mismo y también es capaz de mejorar otras redes neuronales ya existentes. Un ejemplo es NASNet, un modelo que ha conseguido clasificar e identificar objetos presentes en fotografías como nunca antes.

Es innegable que los mejores teléfonos móviles del mercado, los estandartes de Apple, Samsung o Google, toman fotos increíbles. A pesar de lo pequeños que puedan ser los sensores y las lentes que montan, son capaces de captar instantáneas de una enorme calidad gracias tanto al hardware como al software.

Hace dos semanas, un par de investigadores de la Universidad de Stanford dieron qué hablar. Usando cientos de miles de imágenes tomadas de un sitio web de citas, aseguraron haber un sistema de reconocimiento facial que podría identificar si alguien era heterosexual u homosexual. Algunos creen que estamos volviendo a una creencia antigua sin fundamento: que podemos intuir la personalidad a partir de la apariencia.

El método que se utilizaba hasta ahora para representar figuras volumétricas, la malla poligonal, va a dejar paso a uno más eficiente, las nubes de puntos, gracias a la ayuda de las redes neuronales. Google, Apple, Nvidia y Microsoft ya dan los primeros pasos.

Un estudio de la universidad de Stanford —que obtuvo que un algoritmo podía distinguir correctamente entre homo y heterosexual el 81% de las veces (74% para mujeres)— ha puesto sobre la mesa las cuestiones de los orígenes biológicos de la orientación sexual, la ética de las tecnologías de reconocimiento facial y el potencial de este tipo de software para violar la privacidad de la gente o ser usado con fines homófobos.

Cansado de esperar, y armado con avances tecnológicos con los que los grandes maestres de Antigua ni podrían soñar, el ingeniero de software Zack Thoutt ha decidido programar una red neuronal recurrente (RNR) para que pronostique los acontecimientos de la sexta novela. "Me apasiona Juego de tronos, tanto la serie como los libros", dijo Thoutt, que acaba de finalizar un curso de Udacity sobre inteligencia artificial y aprendizaje profundo y ha utilizado los conocimientos adquiridos para este proyecto. "En clase tocamos un poco las RNR y...

Una red neuronal está escribiendo el próximo libro de Juego de Tronos, con unos giros en la historia que no tienen nada que envidiar a los de George R.R. Martin.

Encender o apagar el hambre. Es lo que han conseguido los científicos de la Universidad de Rockefeller justo después de encontrar nuevos ‘interruptores’ en ratones de este proceso biológico. El hallazgo pasa, en primer lugar, por el descubrimiento de poblaciones neuronales que controlan el hambre en un área del cerebro. Lo más interesante llega cuando el equipo de Alexander Nectow, a cargo de la investigación, logra actuar sobre esos ‘interruptores’.

Sam Greydanus, un físico que investiga sobre aprendizaje profundo (deep learning) y neurociencia explica cómo se puede crear una red neuronal recursiva (RNN) para descifrar mensajes cifrados por la famosa máquina Enigma que utilizaron los alemanes durante la Segunda Guerra Mundial.

La mera decisión de realizar un acto de generosidad activa la zona altruista en el cerebro y refuerza la comunicación con la zona cerebral de la felicidad, ha descubierto un estudio. Eso significa que la generosidad provoca felicidad y que este efecto se desarrolla en el cerebro incluso antes de realizar el acto de generosidad. El descubrimiento cuestiona el pensamiento dominante en economía.