Un pequeño equipo de estudiantes en IA supera el código de aprendizaje automático de Google. El éxito quizás muestra que los avances en inteligencia artificial no son monopolio de las grandes corporaciones.

Machine Learning cataloga el sonido de miles de especies de aves de manera automática.

La red neuronal libre Leela se ha clasificado para la siguiente ronda de la 13ª Temporada del Torneo de Motores de Ajedrez TCEC que por primera vez admitía sistemas basados en entrenamiento y aprendizaje. En segundo lugar se ha clasificado también otra red neuronal, basada en el mismo software libre Leela, pero en vez de haber sido entrenado jugando contra si mismo, lo había hecho con partidas entre humanos. Los autores de Leela han calificado esto de "Plagio"

Un equipo de científicos ha creado un modelo que permite predecir cómo crecerán las plantas, de forma que se pueden controlar mejor los cuidados agrícolas.

Edge TPU es un pequeño acelerador de inteligencia artificial, cuyo objetivo es llevar a cabo trabajos de machine learning de forma local en dispositivos IoT y otro tipo de productos conectados.

Las redes neuronales son hoy día parte fundamental de la IA y en concreto del Deep Learning y como veremos a continuación, al contrario de la creencia popular, no son conceptos nuevos. El primer algoritmo que presentaba una red neuronal simple se llamó Perceptrón, creado por Frank Rosenblatt en 1958 basándos, centrándonos en la Biología, en el trabajo realizado previamente por Santiago Ramón y Cajal y Charles Scott Sherrintong (pioneros en el estudio del funcionamiento del cerebro humano)...

IA, machine learning, redes neuronales… Demasiados términos que a la mayoría de la gente les suena a ciencia ficción. Sergio Rozada, científico de datos, no acerca estos términos de forma sencilla.

Un grupo de investigadores de Nvidia, el MIT y la Universidad de Aalto quieren acabar con el ruido en las fotografías. Lo están haciendo entrenando a un sistema de inteligencia artificial al que han llamado Noise2Noise, y al que han estado entrenando con 50.000 imágenes de ImageNet, escaneos de resonancias magnéticas, e imágenes generadas por ordenador. Se podrá usar en fotos astronómicas o en imágenes biomédicas y será presentado en la Conferencia Internacional de Machine Learning de Estocolmo. En español: bit.ly/2KMcr2O

Conferencia del neurólogo Nacho Hernandez sobre la inteligencia artificial aplicada en medicina, tecnologías disruptivas y Big Data.

Muchas empresas usan la expresión Inteligencia Artificial, o AI, para generar interés por sus productos y mejorar su reputación, como firmas innovadoras. Pero ¿qué es exactamente AI? Business Insider Intelligence publicó AI 101, un informe gratuito (en PDF, en inglés) que describe el presente de esta tendencia tecnológica y las aplicaciones futuras, y detalles de cómo las máquinas optimizan su aprendizaje y se vuelven más inteligentes.

Qualcomm acaba de inaugurar una nueva familia de procesadores con el Snapdragon 710, que busca llevar la inteligencia artificial, la potencia y las funcionalidades de los smartphones premium a los modelos de gama alta, que anteriormente no disponían de chips específicos

No cabe duda que la Inteligencia Artificial junto al Deep Learning y al Machine Learning ha llegado a nuestra vida. En este podcast se presentan aplicaciones de Google que se están utilizando en nuestro día a día. A veces pensamos que son tecnologías del futuro pero la realidad es otra. Google, en la pasada conferencia para desarrolladores Google I/O dio un golpe en la mesa para demostrar que ya ha llegado este tipo de tecnologías a los hogares.

La investigación de áreas específicas de una célula viva implica un enfoque fragmentado, identificando cómo algunas partes trabajan con otras y dedicando tiempo al etiquetado de las células. Ahora, el Instituto Allen para la Ciencia Celular ha lanzado el primer modelo predictivo en 3D de una célula humana en vivo. Tomaron miles de imágenes de las células para que una inteligencia artificial creara un modelo probabilístico que predice forma y ubicación de sus estructuras. En español: bit.ly/2rC3Ov3 Vídeo: bit.ly/2wwBno9

En los últimos años, Google ha estado construyendo su propio TPU (unidades de procesamiento Tensor) para manejar diversas tareas de procesamiento relacionadas con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Según el CEO de Google Sundar Pichai, los nuevos TPU 3.0 son 8 veces más poderosos que los TPU 2.0, y Pichai declaró que necesitan refrigeración por agua, algo que los anteriores TPU no necesitaban.

Todos los días leemos noticias sobre Machine Learning y Deep Learning pero ¿sabemos qué es y cómo funciona? En este artículo hacen una introducción a estás técnicas de Inteligencia Artificial con un ejemplo para que entendamos dónde podemos utilizar este tipo de algoritmos.

El grupo Magenta de Google ha creado NSynth Super un dispositivo basado en Raspberry Pi que utiliza Machine Learning con TensorFlow para explorar nuevos sonidos y melodías a músicos y artistas. Es de totalmente abierto y tu mismo lo puedes fabricar en tu propia casa o taller.

El pasado mes de diciembre, los abogados de Reid se pusieron en contacto con nosotros para pedirnos que eliminen los archivos del blog (blog.reidreport.com), y afirmaron que los mensajes "fraudulentos" se "insertaron en contenido legítimo" en nuestros archivos del blog.

La técnica podría revolucionar la creación de videojuegos y películas de animación, y también el entrenamiento de robots reales para hacer tareas complejas

En esta serie de OpenAI el objetivo final será ofrecer una introducción al entrenamiento de una Inteligencia Artificial el cual se sea capaz de superar estos entornos de videojuegos con más dificultad siguiendo la estrategia de prueba y error. La base del entrenamiento se realizará sobre el clásico videojuego Breakout de Atari, aunque las soluciones que propondremos se podrán extrapolar a otros con más o menos las mismas características como Space Invaders o MsPacMan

Un artículo en The Atlantic, “The era of fake video begins“, subraya el problema que surge cuando el desarrollo del machine learning hace perfectamente posible crear vídeos manipulados en los que se puede obtener prácticamente cualquier efecto, desde insertar una cabeza en un cuerpo de otra persona con un nivel de perfección que convierte el cambio en prácticamente imperceptible, hasta cambiar el movimiento de los labios de un personaje y su voz para que parezca que dice algo que no ha dicho.

Diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Ingeniero de Telecomunicación y doctor en Ingeniería de Telecomunicación especializado en procesamiento de señal y machine learning por la Universidad Carlos III de Madrid, Felipe Alonso Atienza ha desarrollado gran parte de su carrera profesional como profesor en la Universidad Rey Juan Carlos realizando tareas docentes e investigadoras. En el ámbito investigador, ha dirigido varios proyectos competitivos y publicado más de 15 artículos internacionales relacionados con la aplicación del machine learning a la salud.

"Hemos notado que lo que comenzó como una limpieza rutinaria de la navegación de la tienda de Steam se ha convertido en una historia sobre la desaparición de las Steam Machines. La sección de la tienda de Steam sigue disponible, pero fue eliminada de la barra de navegación principal basándonos en el tráfico de los usuarios". En estos términos se ha expresado Pierre-Loup, uno de los desarrolladores de Valve, para tratar de aclarar la supuesta (y por ahora incierta) defunción de los ordenadores para juegos impulsados por Valve.

Asegura que retirar el enlace de la página principal es una limpieza rutinaria y que los ordenadores siguen apoyados por Valve a la venta en Steam. Además quieren usar lo aprendido para implementar mejor Vulkan para mejorar el rendimiento gráfico de los juegos