Un equipo de matemáticos italianos, incluido un neurocientifico del centro CCU, en Lisboa, muestran que la vision artificial de las maquinas pueden aprender a reconocer imagenes complejas mas rapidamente usando una teoria matematica desarrollada hace 25 anos por uno de los co-autores del estudio. Los resultados han sido publicados en el journal Natural Machine Intelligence.

No, este no es otro aburrido artículo lleno de tecnicismos y vaguedades. Aquí explico de qué va eso del machine learning de modo que, cuando termines de leerlo, seas capaz de explicarle a tu abuela cómo estamos enseñando a los coches a conducir solos. Bueno, igual no, pero andará cerca la cosa.

En la conferencia “TensorFlow Dev Summit 2019” de esta semana, Google ha anunciado una importante actualización del framework, la versión TensorFlow 2.0 Alpha. TensorFlow 2.0 se centra en la simplicidad y facilidad de uso, con actualizaciones como la ejecución rápida, APIs intuitivas de nivel superior y construcción de modelos flexibles en cualquier plataforma.

De acuerdo con un estudio realizado por Google, los ordenadores son tan buenos como un médico - o incluso mejores - detectando pequeños canceres de tumor en tomografías computarizadas. Evidentemente la tecnología está todavía en desarrollo y no está lista para que la utilice todo el mundo, pero esta noticia si que nos permite vislumbrar un poco cómo será el futuro el día de mañana con respecto a la informática aplicada a la medicina.Datos y datos y datos que alimentarán a sistemas de inteligencia artificial que ayudarán a médicos a discernir fu

Xinyan Deng y sus colegas de la Universidad de Purdue han desarrollado un ornitóptero que usa alas similares a las que usan los colibríes. El robot puede detectar colisiones con obstáculos o acercarse al piso debido al cambio en la corriente de los motores eléctricos que impulsan las alas. Durante el vuelo, las alas del robot oscilan a una frecuencia de 34 hercios, una frecuencia comparable al de las alas de los colibríes reales, lo que le permite quedarse volando en un punto fijo. En español: bit.ly/2VnyjGS

La Inteligencia Artificial entra de lleno en el terreno musical. Cada vez está más presente entre nosotros. A continuación podemos escuchar algunos ejemplos de obras musicales compuestas por algoritmos de IA.

Las Redes Generativas Antagónicas, o Generative Adversarial Networks en inglés (GAN), son una poderosa clase de redes neuronales. De hecho, se podría decir que se han convertido en uno de los pilares del reciente “boom” de la llamada Inteligencia Artificial. Fueron presentadas por Ian Goodfellow et al. en 2014 y desde entonces han permitido un gran avance en el campo del aprendizaje máquina no supervisado.

El verano pasado se publicó este paper, en el cual se estudia posibles soluciones “no-acústicas” para el reconocimiento de voz o ASR (Automatic Speech Recognition). Dicho de otro modo, buscar alternativas para enviar los comandos utilizando la boca, pero sin emitir ningún tipo de sonidos. En esta investigación se describe una técnica utilizando señales sEMG (Surface Electromyographic) para detectar los movimientos de los músculos de cara y el cuello. Esta técnica de reconocimiento de voz “silencioso” se conoce como SSR o Silent Speech Recogniti

La tarea de moderación de comentarios en un medio de comunicación puede resultar, en muchos casos, implanteable mediante medios simplemente humanos, y convertirse en un verdadero problema que puede exponer al medio a potenciales riesgos jurídicos o, en la mayoría de los casos, convertir sus sección de comentarios en un auténtico vertedero de material tóxico. Los algoritmos aspiran a solucionar la situación.

Los científicos cada vez recurren más frecuentemente al machine learning con el fin de refinar y acelerar el análisis de datos de sus investigaciones. Sin embargo, según la investigadora Genevera Allen (profesora de computación y estadística en la Universidad Rice, EE.UU), se está abusando de esta técnica, concediéndole un grado de fiabilidad de la que carece, y contribuyendo a generar una inminente "crisis de reproducibilidad" en el mundo científico.

Machine learning es, básicamente, un etiquetador-de-cosas que toma tu descripción de algo y te dice la etiqueta que le debería corresponder.

Un análisis de 16.625 artículos de IA de los últimos 25 años refleja cómo el aprendizaje reforzado y las redes neuronales y otros enfoques han ganado y perdido popularidad con el tiempo.

Algunas aplicaciones actuales de la Inteligencia Artificial para resolver problemas sociales. Los siguientes ejemplos sirven para ilustrar lo que puede llegar a cambiar y mejorar esta tecnología en nuestro entorno.

La Inteligencia Artificial, el Machine Learning o la Visión Artificial son campos de las ciencias de la computación complejos. Abarcan muchos conceptos matemáticos. En este artículo nos hablan de todo esto de una forma sencilla y clara. La próxima revolución tecnológica será inteligente y si quieres formar parte de ella tienes que entender qué se esconde detrás de todo esto.

investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), en Argentina, y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Burgos, ambas en España, han utilizado técnicas estadísticas de aprendizaje automático (o machine learning) para analizar los movimientos y la tecnología de los grupos cazadores-recolectores que habitaron el Cono Sur de América, desde que llegaron hace unos 12.000 años hasta finales del siglo XIX.

Al fin ha llegado, sí, la tan ansiada y pronosticada revolución de las máquinas. Y no viene de la mano de un ejercito rebelde de robots con cara de malo y con ganas de pelea nuclear, ¡no!, viene a traernos la paz. Tampoco viene en forma de la tan futurible "singularidad", prometiéndonos a todos la fusión mente-máquina para vivir durante toda la eternidad, ¡no!, viene para traernos el "aquí" y el "ahora". Se trata del mayor artilugio creado por el hombre para la masturbación: llega Autoblow

La fantástica película "Her" sirve de base perfecta para sobre ella, conocer algunos de los aspectos menos conocidos de la Inteligencia Artificial: la computación afectiva o "affective computing". Esta disciplina establece unas bases técnicas y medibles para que una máquina o una inteligencia artificial sea capaz de reconocer sentimientos humanos y de esa forma, tomar decisiones. En el artículo se cuentan algunas de estas técnicas haciendo una analogía junto a la película "Her", donde una persona se enamora de un sistema operativo.

Si te interesa el mundo de los datos, el Machine Learning, la Inteligencia Artificial, Bitcoin, IoT etc, te interesará la lista de cursos online gratuitos en español y en inglés que hemos seleccionado para ti. También encontrarás información sobre certificaciones y otros itinerarios de especialización en estas áreas. La inscripción está abierta, apúntate en el que más te interese.

Interesante función que permite hacer una selfie y luego obtener un retrato comparativo de una pintura creada en la historia de la humanidad similar a nosotros.

El aprendizaje automático ha permitido que las máquinas adquieran conocimientos tácitos, haciendo que cada día más tareas estén siendo automatizadas con sistemas basados en aprendizaje máquina o aprendizaje profundo. Identificar qué es susceptible de ser replicado por estos sistemas, y que no lo será por un tiempo, nos permitirá a todos a prepararnos para el futuro. Los expertos Erik Brynjolfsson (MIT) y Tom Mitchell (Carnegie Mellon University) han publicado un estudio al respecto.

Los vidrios metálicos son una clase única de materiales cuyas propiedades combinan algunas de las propiedades irreconciliables de los metales y polímeros. Consisten en una combinación de metales que, en estado sólido, presentan una estructura atómica amorfa, a diferencia de las aleaciones metálicas comunes, que presentan un patrón microscópico altamente ordenado. Esta falta de orden cristalino en los vidrios metálicos conduce a nuevas y emocionantes funcionalidades. Por ejemplo, la ausencia de límites de grano (la interfaz entre los cristales)

Turisme Comunitat Valenciana ha licitado la creación de un sistema de inteligencia artificial. Bajo el nombre de Datatur4CV, la intención es obtener un sistema combinado de servicios en la nube de big data, machine learning y business intelligence para capturar, integrar, procesar y analizar diferentes fuentes de datos.

Hacer los procesos de compra más eficientes para poder responder a los cambios y necesidades de los consumidores tras la pandemia, se ha convertido en una labor clave para el sector retail. Así, tendencias tecnológicas como hiperautomatización, la omnicanalidad y la integración y conectividad de los procesos adquieren ahora, más importancia que nunca.

El objetivo de los algoritmos, las inteligencias artificiales y del machine learning es replicar los procesos de decisión del cerebro humano. Es decir, el algoritmo realiza todo el proceso de búsqueda, imitando la forma en la que lo haría un ser humano, en pocos segundos y muestra al usuario el resultado. Este proceso sería muy largo si lo realizara una persona, pero los algoritmos desarrollados artificialmente pueden hacerlo en pocos segundos.

Los videojuegos son cada vez más espectaculares y cercanos a la realidad, tanto en gráficos como en la interacción entre el jugador y el entorno completo en el cual se desarrolla la acción. Sin embargo, no están utilizando los últimos avances que vemos en otros campos de la Inteligencia Artificial y Machine Learning. ¿Por qué? Para responder a esta pregunta, empezaremos con un poco de historia en esta primera parte de este artículo ...

Apple se empeñó en aplicar una visión de la privacidad que lleva décadas utilizando. Que nuestros datos son nuestros y que cuando tienen que emplearlos para alguna función, el usuario sabe exactamente cómo se utilizan. En otras palabras, transparencia. "Privacidad es que la gente sepa a qué se está apuntando", dijo Steve Jobs en 2010.

Backprogation fue uno de los grandes avances que impulsaron el mundo de la Inteligencia Artificial y en concreto, las redes neuronales.

El supercomputador MareNostrum ha empezado a recibir la ingente cantidad de datos provenientes del Archivo Web de la Biblioteca Nacional de España y que será la base para generar un modelo del lenguaje del español y de otras lenguas del estado.

GAN han capturado la imaginación del mundo. Su capacidad para soñar imágenes realistas de paisajes, automóviles, gatos, personas e incluso videojuegos representa un paso significativo en la inteligencia artificial. Este nuevo proyecto llamado StyleGAN2, presentado en CVPR 2020, utiliza el aprendizaje por transferencia para generar un número aparentemente infinito de retratos en una variedad infinita de estilos de pintura.

En esta entrada aprenderás qué es un Data Lake en el mundo del Big Data y sus diferencias con los Data Silos y los Data Warehouses de una manera sencilla. Además, explora brevemente las alternativas que existen para construir lagos de datos con tecnologías modernas y aprovechando los servicios cloud.

Cuando las impresoras empezaron a popularizarse en los hogares en los años 80, el gobierno de Estados Unidos empezó a preocuparse de que pudieran empezar a imprimirse falsificaciones de dinero y otro tipo de documentos. Por ello, se desarrolló un sistema que estuvo oculto durante 20 años, y todavía sigue presente en la mayoría de impresoras.

Sabemos que en ocasiones, nuestros modelos basados en algoritmos de Machine Learning, fallan, no ofrecen los resultados esperados. ¿Cuál es el motivo? Motivos, puede haber muchos, pero vamos a centrarnos en los tres principales. Sobre dos de ellos ya hemos hablado en otras ocasiones en nuestro blog.

Se equivocan los que piensan que los robots solo pueden eliminar puestos de trabajo que exigen una baja cualificación, como las tareas de los operarios en las cadenas de montaje. Los robots periodistas también han llegado a nuestro tiempo.

En la sociedad hipertecnológica actual, uno de los conceptos que está más en auge es la llamada inteligencia artificial (IA). Este concepto está “de moda” pero es bastante confuso y, para la mayoría de la gente, no es muy fácil separar lo que es ciencia ficción y lo que es realidad. En este artículo se explica de forma bastante divulgativa.

Google, en colaboración con la Universidad de Waterloo, X y Volkswagen, anuncian el lanzamiento de TensorFlow Quantum (TFQ), una librería de código abierto para la creación rápida de prototipos de modelos de ML cuánticos. TFQ proporciona las herramientas necesarias para reunir a las comunidades de investigación de computación cuántica y aprendizaje automático para controlar y modelar sistemas cuánticos naturales o artificiales; p.ej. procesadores Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) con ~ 50 - 100 qubits.

Aprenderémos a asignar más etiquetas a las imágenes con un clasificador profesional. Crearemos un clasificador de imágenes y podremos participar en los concursos de kaggle. Si te gusta la inteligencia artificial y ciencia de datos, este post es para ti.

La empresa Hired publica su informe 2020 sobre el estado actual del mundo de los ingenieros de software [...] Los salarios de los desarrolladores siguen subiendo, la demanda en el área de la realidad virtual y realidad aumentada ha subido 1400%, casi el 50% de los desarrolladores creen que el machine learning es el campo más interesante de la actualidad, y los títulos universitarios cada vez importan menos [...] En Hired destacan que los puestos en frontend y backend siguen aumentando a pesar de la explosión de otras tendencias emergentes.

¿Quieres crear tu propio arte único? ¿Te gustaría combinar tus fotos con el estilo de una obra de Picasso? En este artículo vamos a recrear una transferencia de estilo desde cero usando python

Igual que hay muchos editores de código y cada programador tiene uno favorito, en materia de Inteligencia Artificial abundan los códigos, los algoritmos y las librerías con diferentes usos y propósitos. Unos pueden gustar más por sus posibilidades. Otro por los problemas que resuelven. Y los hay que apuestan todo al rojo de cara a futuro. Hemos preguntado a varios expertos en Inteligencia Artificial sobre cuáles son esos componentes técnicos que más les gusta de esta tecnología y cuál es la aplicación futura en la que tienen más esperanzas.

Este proyecto ha sido premiado por el famoso blog Maker HacksterIO por su ingenio. Se trata de un robot Rover que es totalmente autónomo y es capaz de limpiar la basura él solo en pequeñas zonas de la playa. Utiliza la visión artificial y Deep Learning para poder hacer sus tareas. Está basado en un kit que utiliza Raspberry Pi y como motor de AI utiliza TensorFlow.

"No podemos limitarnos a construir nuevas tecnologías prometedoras y dejar que las fuerzas del mercado sean las que determinen cómo se usan”, asegura Sundar Pichai, el CEO de Google en un artículo en el 'Financial Times'.

Hace aproximadamente 2 meses, un colega y fanático de Petey Vid nos mencionó que podían localizar un video que crearon en la escuela secundaria (hace bastante tiempo) en Internet Archive (Wayback Machine). Utilizando algunos medios creativos, pudimos catalogar todas las ID de videos de YouTube en el Archivo de Internet (aproximadamente 180 millones) y luego descubrir cuáles ya no existían en YouTube. Nuestras cifras indican (de este conjunto) que se eliminaron o eliminaron aproximadamente 25 millones de videos de YouTube entre 2013 y 2018.

El campeón surcoreano de Go, Lee Se-dol, se retiró del juego profesional declarando a la agencia de noticias Yonhap que su decisión estuvo influenciada por la ascendencia de la inteligencia artificial.

Moises es una página web que nos permite diseccionar las canciones de una manera gratuita, separando las partes vocales e instrumentos con un par de clicks. Lo único que tendrás que hacer es proporcionarle el archivo de audio y dejar que esta herramienta haga su magia. Link a la herramienta: moises.ai