O modelo foi treinado para produzir textos através da “predição da próxima palavra”, mas consegue realizar tarefas que parecem exigir alguma capacidade cognitiva, como por exemplo aquelas em que recebe uma simples instrução, sem ter sido treinado para isso.
O sistema usa um novo tipo de sensor que adere à pele e produz sinais somatossensoriais de alta qualidade, os quais são integrados com os sinais de captura de vídeo para atingir alta precisão no reconhecimento de gestos das mãos.
O algoritmo é capaz de segmentar os pacientes de acordo com seu perfil clínico, assim orientando a equipe médica para prestar o tratamento mais adequado em cada caso, resultando em melhora de condições em 94% dos pacientes e redução da mortalidade pela metade.
Algoritmos de machine learning e inteligência artificial possuem uma vasta gama de aplicações nas áreas biológicas. Neste artigo, veja alguns dos principais algoritmos de IA e suas principais aplicações no campo da biologia.
O algoritmo prediz quais porções do vírus serão capazes de gerar resposta imunológica na maior proporção da população, direcionando o desenvolvimento de vacinas para cobrir o maior número possível de pessoas.
Uma pesquisa usando modelos de machine learning conseguiu elucidar quais receptores olfativos respondem a diferentes tipos de molécula, e a partir disso, prever como as moléculas geram diferentes experiências subjetivas do olfato.
Uma rede neural convolucional foi treinada para ser capaz de reconhecer os indivíduos de três espécies de pássaros pequenos, permitindo sua identificação automatizada em estudos que dependem dessa tarefa.
O algoritmo e-prop imita a forma com que os neurônios do cérebro se comunicam, e que é responsável pela alta eficiência energética deste órgão, o que tem aplicação promissora principalmente em dispositivos móveis.
O novo método não depende da marcação química das amostras; os features são obtidos por leitura no infravermelho, e um modelo do tipo random forest faz a classificação entre as duas tipologias possíveis, que têm tratamento clínico diferenciado.
O algoritmo usa princípios de processamento de linguagem natural para procurar perspectivas diferentes sobre vários aspectos de interesse público relacionados ao tema, e os ranqueia com base na qualidade da informação, usando critérios como a confiabilidade da fonte.
