Desenvolver soluções de IA: Dicas de Carreira em Inteligência Artificial #13
Veja neste vídeo dica número 13 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
Simulação por ML abre novas fronteiras no estudo dos processos químicos causados pela luz
Físicos desenvolveram uma estrutura de deep learning capaz de prever as propriedades químicas das moléculas, sem ser necessário fazer os complicados cálculos ditados pela química quântica. Com isso, foi possível simular as interações com a luz na escala de tempo na qual os processos fotoquímicos ocorrem, usando uma fração dos recursos computacionais originalmente necessários.
Dicionários em Python
Aprenda criar e inicializar dicionários em Python. Assim como, executar operações de inserção e remoção, pesquisa e iteração nos valores com técnicas de loop e armazenamento.
Mapas auto-organizáveis permitem identificar fitoplâncton a partir do espaço
O método usa imagens de satélite que são processadas por dois mapas auto-organizáveis. O primeiro identifica, a partir das imagens, os tipos de pigmentos comumente presentes em fitoplâncton. O segundo identifica, a partir dos pigmentos, os microrganismos que estão presentes naquela região do oceano.
Aristo, a inteligência artificial que passou no oitavo ano da escola
O sistema Aristo foi desenvolvido usando diferentes módulos para compreender e responder a perguntas de ciências, mas o grande ganho de desempenho se deve à inclusão recente de um módulo baseado no BERT, um modelo de linguagem desenvolvido pelo Google.
Potencial medicamento desenvolvido por IA chega na etapa pré-clínica de validação em prazo curtíssimo
Usando um modelo desenvolvido a partir dos conceitos de redes neurais adversariais generativas, os pesquisadores desenvolveram seis novas moléculas potenciais em apenas 21 dias. Uma das moléculas revelou propriedades farmacocinéticas favoráveis em ratos, podendo seguir adiante para a fase pré-clínica de validação de medicamentos.
Método combina rede neural convolucional e sistema de tracking para monitoramento automático do trânsito a partir de câmeras
Usando uma popular rede neural convolucional como arcabouço, os pesquisadores incluíram modificações para o problema estudado, tornando-a capaz de identificar veículos em movimento em situações de tráfego intenso, e também prever sua direção de deslocamento. O módulo pode ser acoplado a outros sistemas de nível mais alto com o objetivo de automatizar o gerenciamento de tráfego.
Deep learning é usado para rastrear movimentos migratórios de pássaros
Pesquisadores desenvolveram uma rede neural adaptadora para converter os 15 canais de informação oriundos de dados de radar para os 3 canais classicamente usados em redes neurais convolucionais. A rede desenvolvida, batizada MistNet, conseguiu identificar movimentos de pássaros em dados históricos de radar, antes inacessíveis de um ponto de vista prático.
Rede neural usa eletrocardiogramas para fazer predições inéditas de problemas de saúde
No estudo, dados de eletrocardiogramas foram usados para treinar uma rede neural convolucional na tarefa de prever o sexo e a idade dos pacientes, informações nunca antes correlacionadas com esse tipo de exame. A diferença entre a idade predita pela rede (ou idade fisiológica) e a idade real dos pacientes se mostrou um indicador de problemas de saúde.
A importância da neurobiologia animal para os avanços em inteligência artificial
Em um artigo opinativo, o neurocientista Anthony Zador diz que os algoritmos de machine learning atuais só emulam a forma como o cérebro aprende usando um dos dois mecanismos que os animais possuem. A incorporação do segundo mecanismo é necessária para que as máquinas possam um dia pensar como nós.