
-
Jaguar suspende sus envíos a EEUU en abril por los aranceles
-
La pasión de EEUU por los aranceles rara vez da resultados, advierten economistas
-
Semana clave para el sector marítimo para reducir las emisiones de gas de efecto invernadero
-
La anendofasia, el trastorno de los que no tienen una voz interior en su mente
-
Bolsas de México, Sao Paulo y Buenos Aires se derrumban ante la guerra comercial de Trump
-
La guerra comercial de Trump ofrece una oportunidad a China
-
Un ratón en Camboya establece récord de detección de minas
-
Wall Street se hunde casi 6% por guerra comercial lanzada por Trump
-
California pide que se la exonere de represalias comerciales contra EEUU
-
Sigue el desplome de las bolsas y el petróleo después de que China anunciara nuevos aranceles a EEUU
-
Carrera contrarreloj para salvar a monos cercados por el desmonte en Brasil
-
El desempleo en Estados Unidos aumenta al 4,2% en marzo
-
Rusia insta a Irán y EEUU a resolver la cuestión del programa nuclear iraní con "esfuerzos diplomáticos"
-
Científicos realizan una necropsia a Yana, una cría de mamut de 130.000 años de antigüedad
-
Trump presenta la primera "visa de oro" de cinco millones de dólares
-
Cuba apuesta a la energía solar para intentar salir de la crisis energética
-
China impone aranceles recíprocos a EEUU y se agrava la crisis de los mercados
-
China impondrá aranceles adicionales del 34% a productos de EEUU a partir del 10 de abril
-
Kylian Mbappé hace su entrada en el museo de cera Madame Tussauds de Londres
-
Siete muertos en violentas tormentas y tornados en EEUU
-
México: lo bueno, lo malo y lo feo de los aranceles de Trump
-
Lula promete defender a Brasil de los aranceles de Trump
-
El asteroide que se temió podía impactar la Tierra amenaza ahora a la Luna
-
Choques entre policía e indígenas que protestan contra Petro en Bogotá
-
La guerra comercial, una apuesta política arriesgada para Trump
-
Milei dice que cambiará la legislación argentina para mitigar los aranceles de Trump
-
Acuerdo preliminar de Intel y TSMC para fabricar semiconductores, según medio
-
Enviado de Putin busca cooperación de EEUU en históricas conversaciones en Washington
-
Las principales bolsas, el petróleo y el dólar registran pérdidas tras el anuncio de aranceles de EEUU
-
Stellantis suspende parcialmente producción en Canadá y México
-
Las principales bolsas mundiales en rojo tras la ofensiva comercial de EEUU
-
Pedro Sánchez califica de ataque "unilateral" los aranceles de Trump
-
Pedro Sánchez califica de ataque "unilateral" las decisiones de Trump sobre los aranceles
-
Bayer, ante la justicia en Francia por un supuesto vínculo del glifosato con malformaciones
-
El oso afianza su presencia en los Pirineos
-
La UE promete responder a los aranceles de EEUU pero deja una mano extendida para negociar
-
Nueva capacidad de generación eléctrica a carbón alcanza en 2024 su mínimo en 20 años
-
El regulador de medicamentos de EEUU retrasa la aprobación de una vacuna contra el covid-19 de Novavax
-
El enviado especial de Putin para cooperación económica anuncia reuniones en EEUU
-
Una filial de Maersk compra un ferrocarril adyacente al canal de Panamá
-
Antorchas olímpicas, trajes y accesorios de los Juegos de París-2024 saldrán a subasta
-
La lucha contra los microplásticos provoca tensiones dentro de la UE
-
Desmantelada una gran plataforma de pornografía infantil
-
La IA llega a la animación japonesa pero el talento de Miyazaki es irremplazable, dice su hijo
-
Las principales bolsas mundiales abren en rojo tras la ofensiva comercial de EEUU
-
Caída de las bolsas asiáticas tras anuncio de aranceles de Trump
-
El jefe de la junta birmana viaja a cumbre regional tras el sismo
-
"Día de la Liberación", una montaña de nuevos aranceles a bienes que entran en EEUU
-
El mundo reacciona a los nuevos aranceles de Trump
-
En la frontera entre México y EUUU, los aranceles de Trump provocan miedo

El Nobel de Física premia los avances en las redes neurológicas artificiales y modelos lingüísticos
El reconocimiento facial, la traducción automática y la detección de tumores son algunos de los avances posibles gracias a las redes artificiales de aprendizaje, por los cuales John Hopfield y Geoffrey Hinton recibieron el Premio Nobel de Física 2024 el martes.
Gracias a sus trabajos pioneros, los ordenadores ya no se limitan a seguir una serie de instrucciones, sino que "aprenden a través de ejemplos".
- La memoria asociativa de Hopfield -
El principio del "aprendizaje automático" se inspira en el funcionamiento del cerebro humano, y más específicamente en las redes neuronales.
En los seres humanos, el aprendizaje refuerza las conexiones entre ciertos grupos de neuronas y debilita otras, lo que traza, por ejemplo, una especie de mapa de conexiones para una imagen determinada. En 1982, el físico John Hopfield trasladó este funcionamiento a una red artificial que lleva su nombre.
En esta red, el sistema funciona "con un comportamiento que naturalmente busca el mínimo de energía", explica a la AFP Damien Querlioz, investigador francés especializado en sistemas de procesamiento de información en el Centro de Nanociencias y Nanotecnologías.
Hopfield comparó el almacenamiento de un patrón en la memoria de la red con el recorrido más eficiente de una bola rodando a través de un paisaje de picos y valles. Cuando la red procesa un patrón cercano al guardado, la bola sigue un recorrido de gasto de energía similar, llevándola al mismo punto.
"Con técnicas de física estadística, demostró cómo un algoritmo simple podía almacenar ciertos patrones en la memoria, que luego podían recuperarse", explica Francis Bach, director del laboratorio de aprendizaje estadístico SIERRA en la Escuela Normal Superior de París.
- El aprendizaje profundo de Hinton -
Geoffrey Hinton construyó su trabajo sobre las bases establecidas por Hopfield. "Demostró que se podía aprender de manera efectiva con redes neuronales de múltiples capas", explica Francis Bach. En otras palabras: "Cuantas más capas haya, más complejo puede ser el comportamiento, y cuanto más complejo es el comportamiento, más fácil es aprender de manera efectiva".
Desde los años 80, Hinton no ha dejado de "proponer nuevos algoritmos de aprendizaje para comportamientos cada vez más complejos", agrega.
A fines de los años 80, los investigadores comenzaron a trabajar "en el reconocimiento de caracteres, que es más simple que las imágenes naturales", dice Bach.
- Datos y potencia de cálculo -
Después, la disciplina experimentó un cierto decaimiento hasta la década de 2010. Para que sus descubrimientos funcionaran, se necesitaba una mayor potencia de cálculo y, sobre todo, enormes cantidades de datos, ingredientes esenciales para las redes neuronales, explica Querlioz.
Las máquinas solo pueden aprender bien si se les proporcionan suficientes "ejemplos de la inteligencia que se quiere que reproduzcan".
El comité Nobel recuerda que, en su artículo publicado en 1982, Hopfield utilizaba una red muy simple con "menos de 500 parámetros a monitorizar", mientras que los modelos lingüísticos gigantes actuales contienen "un trillón".
- ¿Para qué sirve? -
La gran ola del aprendizaje profundo de la década de 2010 "revolucionó todo lo relacionado con el procesamiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural", señala Francis Bach.
Pero estos avances van mucho más allá de lo que percibe el público en general. "Lo que permite a un software en el teléfono distinguir el rostro de tus hijos también permite reconocer un tumor", señala Francis Bach.
También facilita el análisis y clasificación de enormes cantidades de datos recogidos en los institutos de investigación de física fundamental o el procesamiento de imágenes y espectros capturados en la observación de estrellas.
M.Mendoza--CPN