Nace MarIA, el primer modelo masivo de inteligencia artificial de la lengua española

El equipo del Barcelona Supercomputing Center ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial experto en comprender y escribir la lengua española. Se trata del primer modelo que se realiza de esta lengua con la tecnología de inteligencia artificial y basado en datos masivos. El sistema ha sido entrenado con archivos de la Biblioteca Nacional de España (se utilizaron 59 terabytes del archivo web de la institución) usando la tecnología del superordenador MareNostrum.

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IA de Enjambre

El poder colectivo de la inteligencia de enjambre en inteligencia artificial y robótica

La inteligencia de enjambre es un paso natural en la evolución de ciertas especies sociales. Se explica por qué las hormigas colonizan, abejas enjambre, escuela peces y aves rebaño. La naturaleza ha demostrado que cuando las criaturas individuales trabajan en colaboración y piensan juntas como sistemas unificados hacia un objetivo común, es más probable que alcancen ese objetivo de forma más rápida y precisa que si lo intentaran individualmente. En otras palabras, son más inteligentes juntos que solos.

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Enseñar IA

Cómo enseñar inteligencia artificial

Es probable que la inteligencia artificial (código que aprende) sea el invento más importante de la humanidad. Es una idea de 60 años que despegó hace cinco años cuando los chips rápidos permitieron computación masiva y sensores, cámaras y robots alimentados con algoritmos hambrientos de datos. 

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IA en tu proyecto

¿Su proyecto necesita inteligencia artificial?

Actualizar su producto utilizando tecnologías de primer nivel como la inteligencia artificial (IA) a menudo se considera la clave para obtener una ventaja competitiva. Incluso durante la pandemia de 2020, el 47% de las organizaciones dejaron sin cambios sus inversiones en IA y el 30% decidió aumentar su financiación de IA, según Gartner .

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AI-generated-protein-structure

La IA que pliega las proteínas

Los científicos de DeepMind y la Universidad de Washington describen métodos basados en el aprendizaje profundo para resolver plegamiento de proteínas, la última etapa de ejecución de la programación en nuestro ADN.

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