sábado 13 de julio de 2024

Inteligencia artificial de Google desarrolla inventos propios

Inteligencia artificial de Google desarrolla inventos propios

Comparte esta noticia

Eddy Warman, Google, Vehículos eléctricos, Consumer Reports, Problemas de vehículos, Batería de vehículos, Sistemas de carga, Confianza en vehículos, Tecnología de vehículos, Híbridos enchufables, Sistemas de energía, Fallas de automóviles, Encuesta de Consumer Reports, Ventas de vehículos eléctricos, Concesionarios de automóviles, Economía de combustible, Marcas de vehículos, Seguridad de vehículos, Producción de vehículos eléctricos, Electromovilidad en México, Venta de vehículos electrificados, Puntos de recarga públicos

Lo que la ciencia actual tarda entre 10 y 20 para inventar y desarrollar, Google DeepMind podrá hacerlo mucho más rápido. Con su inteligencia artificial, trabajan para predecir más de 2 millones de nuevos materiales.

Crédito: Reuters, Nature y Computer Hoy

Vehículos eléctricos, Consumer Reports, Problemas de vehículos, Batería de vehículos, Sistemas de carga, Confianza en vehículos, Tecnología de vehículos, Híbridos enchufables, Sistemas de energía, Fallas de automóviles, Encuesta de Consumer Reports, Ventas de vehículos eléctricos, Concesionarios de automóviles, Economía de combustible, Marcas de vehículos, Seguridad de vehículos, Producción de vehículos eléctricos, Electromovilidad en México, Venta de vehículos electrificados, Puntos de recarga públicos
Crédito: Pexels

Google DeepMind ha utilizado inteligencia artificial (IA) para predecir la estructura de más de 2 millones de nuevos materiales. Esta fusión de compañías, asegura que este avance  pronto podría utilizarse para mejorar las tecnologías del mundo real.

En un artículo de investigación publicado en la revista científica Nature, la firma de inteligencia artificial propiedad de Alphabet (GOOGL.O) dijo que casi 400.000 de sus hipotéticos diseños de materiales pronto podrían producirse en condiciones de laboratorio.

Las posibles aplicaciones de la investigación incluyen la producción de baterías, paneles solares y chips de computadora de mejor rendimiento.

En la actualidad, aunque mucho más acelerado que décadas atrás, el descubrimiento y la síntesis de nuevos materiales sigue siendo un proceso costoso y que requiere mucho tiempo.

Para clarificar qué puede permitir este avance, es importante prestar atención al siguiente ejemplo: fueron necesarias alrededor de dos décadas de investigación antes de que las baterías de iones de litio (que hoy se utilizan para alimentar todo, desde teléfonos y computadoras portátiles hasta vehículos eléctricos) estuvieran disponibles comercialmente.

«Esperamos que grandes mejoras en la experimentación, la síntesis autónoma y los modelos de aprendizaje automático acorten significativamente ese cronograma, de entre 10 y 20 años, a algo mucho más manejable», dijo Ekin Dogus Cubuk, científico investigador de DeepMind.

¿Cómo llega la Inteligencia Artificial a incorporar todo este conocimiento?

Vehículos eléctricos, Consumer Reports, Problemas de vehículos, Batería de vehículos, Sistemas de carga, Confianza en vehículos, Tecnología de vehículos, Híbridos enchufables, Sistemas de energía, Fallas de automóviles, Encuesta de Consumer Reports, Ventas de vehículos eléctricos, Concesionarios de automóviles, Economía de combustible, Marcas de vehículos, Seguridad de vehículos, Producción de vehículos eléctricos, Electromovilidad en México, Venta de vehículos electrificados, Puntos de recarga públicos
Crédito: Pixabay

La IA de DeepMind se entrenó con datos del Proyecto de Materiales, un grupo de investigación internacional fundado en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley en 2011, compuesto por investigaciones existentes de alrededor de 50.000 materiales ya conocidos.

La compañía dijo que ahora compartiría sus datos con la comunidad de investigación, con la esperanza de acelerar nuevos avances en el descubrimiento de materiales.

«La industria tiende a ser un poco reacia al riesgo cuando se trata de aumentos de costos, y los nuevos materiales normalmente tardan un poco en volverse rentables», dijo Kristin Persson, directora del Proyecto de Materiales.»Si podemos reducirlo un poco más, se considerará un verdadero avance».

Después de haber utilizado la IA para predecir la estabilidad de estos nuevos materiales, DeepMind dijo que ahora se centraría en predecir con qué facilidad se pueden sintetizar en el laboratorio.

¿Quién es Google Deep Mind?

Vehículos eléctricos, Consumer Reports, Problemas de vehículos, Batería de vehículos, Sistemas de carga, Confianza en vehículos, Tecnología de vehículos, Híbridos enchufables, Sistemas de energía, Fallas de automóviles, Encuesta de Consumer Reports, Ventas de vehículos eléctricos, Concesionarios de automóviles, Economía de combustible, Marcas de vehículos, Seguridad de vehículos, Producción de vehículos eléctricos, Electromovilidad en México, Venta de vehículos electrificados, Puntos de recarga públicos

DeepMind es una compañía de Inteligencia artificial creada en 2010 por DeepMind Technologies, pero dado que contaba con tecnología avanzada en IA y otros programas de interés, Google decidió adquirirla en 2014, y desde entonces es propiedad del gigante de las búsquedas.

Alphabet ha fusionado a dos de sus equipos de desarrollo más importantes: DeepMind y Google Research ahora son uno solo. El objetivo es crear una inteligencia artificial más precisa y avanzada para competir contra OpenAI.

Sin embargo, a pesar de ser una división de Alphabet, esta empresa trabaja de manera independiente, con un grupo de desarrolladores que han logrado lanzar productos interesantes, como AlphaGo, un programa para jugar al juego de mesa Go, que logró derrotar a Stockfish 8 en una serie de cien partidas.

Por otro lado, cuenta también con el producto llamado AlphaZero, que es el más avanzado hasta el momento, es un programa informático basado en la tecnología DeepMind, que es una red neuronal que aprende a como jugar videojuegos de manera similar a los humanos. Incluso ha superado el test de Turing.

A diferencia de otras IA, DeepMind no tiene sistemas preprogramados, por lo que aprenden continuamente de la experiencia. El programa es capaz de empezar a entender cómo jugar a los juegos, y después de varias partidas, tiene una mayor eficiencia al jugar que cualquier ser humano. Esto es lo que lo hace diferente del resto, como Deep Blue u otras alternativas.

La inteligencia artificial DeepMind, por otro lado, es el as bajo la manga en cuanto a tecnología basada en red neuronal. Con ella se podrá hacer que la IA entienda mejor las cosas, el contexto, que aprenda a base de la experiencia y los errores cometidos, aprende con el tiempo.

Es por esta razón que Alphabet está fusionando ambos equipos en uno solo. Por un lado, el equipo de investigación de Google se centrará en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, mientras que por el otro, DeepMind, en potenciar la red neuronal.

El CEO de Alphabet, Sundar Pichai, mencionó lo siguiente: «El ritmo del progreso ahora es más rápido que nunca. Para garantizar el desarrollo audaz y responsable de la IA general, estamos produciendo una unidad que nos ayudará a construir sistemas más capaces de manera más segura y responsable».

Suscríbete a nuestra lista de envíos
Recibe en tu casilla de correo las últimas noticias y novedades de nuestro portal.

Compartí esta noticia

Artículos relacionados

Últimas noticias

También puede interesarte

¡Te invito a suscribirte a mi Newsletter!

Recibe noticias y artículos exclusivos sobre todo lo que te interesa: tecnología, estilo de vida, ciencia, automovilismo, vinos, y por supuesto, ¡gastronomía deliciosa!