Predecir cómo una proteína adquiere una forma tridimensional única ha desconcertado a los científicos durante medio siglo.
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Esta charla cubrió el trabajo que hace Franz para analizar las conversaciones habladas entre clientes y CRM o agentes del centro de llamadas en aplicaciones de misión crítica junto con los desafíos adicionales de asegurarse de que la tecnología de voz a texto pueda lidiar con conceptos de dominio.
La extracción de información automatizada basada en IA de 250 presentaciones de conferencias de oncolcogia de AstraZeneca brinda información sobre el enfoque de I + D.
Como parte de su charla sobre la inteligencia del proyecto, Murray usó las transcripciones que Boeing puso a disposición del público sobre su 737 MAX luego de dos accidentes fatales y la posterior puesta a tierra (desde entonces, la FAA lo aprobó para volar nuevamente).
Aunque los gráficos de conocimiento ya no son un concepto nuevo, la técnica sigue siendo una tecnología subestimada que puede ayudar a descubrir los datos correctos durante el trabajo de gestión del conocimiento. Puede resultar confuso para algunos pero, en última instancia, liberador para la empresa.
En la próxima década, el papel del científico de datos tal como lo conocemos será muy diferente al actual. Pero no se preocupe, nadie predice la pérdida de puestos de trabajo, solo ha cambiado de trabajo.
El mes pasado, Nature publicó una respuesta condenatoria escrita por 31 científicos a un estudio de Google Health que apareció en la revista a principios de este año. Google describía ensayos exitosos de una IA que buscaba signos de cáncer de mama en imágenes médicas. Pero según sus críticos, el equipo de Google proporcionó tan poca información sobre su código y cómo se probó que el estudio no fue más que una promoción de tecnología patentada.
Google tiene una de las pilas de aprendizaje automático más grandes de la industria, y actualmente se centra en su plataforma de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Google Cloud.
La revolución moderna de la IA comenzó durante un oscuro concurso de investigación. Era 2012, el tercer año de la competencia anual ImageNet, que desafió a los equipos a construir sistemas de visión por computadora que reconocieran 1,000 objetos, desde animales hasta paisajes y personas.
La IA está asumiendo continuamente nuevos desafíos, desde la detección de deepfakes (que, dicho sea de paso, también se hacen con IA) hasta ganar en el póquer y dar un impulso a los experimentos de biología sintética .
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