CTPH, 13/02/2023
Por Alice Ivey
O aprendizado de máquina é baseado na ideia de que um sistema pode aprender a executar uma tarefa sem ser explicitamente programado.
O aprendizado de máquina tem uma ampla gama de aplicações nas indústrias de finanças, saúde, marketing e transporte. É usado para analisar e processar grandes quantidades de dados, fazer previsões e automatizar processos de tomada de decisão, entre outras tarefas.
PHYS, 13/10/2022
Por Chris Patrick
Os cientistas começaram a recorrer a novas ferramentas oferecidas pelo aprendizado de máquina para ajudar a economizar tempo e dinheiro. Nos últimos anos, a física nuclear viu uma enxurrada de projetos de aprendizado de máquina online, com muitos artigos publicados sobre o assunto. Agora, 18 autores de 11 instituições resumem essa explosão de trabalho auxiliado por inteligência artificial em “Machine Learning in Nuclear Physics”, um artigo publicado recentemente na Reviews of Modern Physics.
"Era importante documentar o trabalho que foi feito. Nós realmente queremos aumentar o perfil do uso de aprendizado de máquina em física nuclear para ajudar as pessoas a ver a amplitude das atividades", disse Amber Boehnlein, principal autora do artigo e o diretor associado de ciência e tecnologia computacional da Thomas Jefferson National Accelerator Facility do Departamento de Energia dos EUA.
VB, 12/01/2023
Por Sri Krishna
Os algoritmos clássicos de aprendizado de máquina (ML) provaram ser ferramentas poderosas para uma ampla gama de tarefas, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural (NLP) e modelagem preditiva. No entanto, os algoritmos clássicos são limitados pelas restrições da computação clássica e podem se esforçar para processar conjuntos de dados grandes e complexos ou para atingir altos níveis de exatidão e precisão.
TX, 07/07/2023
Por Alex Ouyang
É possível construir modelos de aprendizado de máquina sem experiência em aprendizado de máquina?
Jim Collins, o Termeer Professor de Engenharia Médica e Ciências no Departamento de Engenharia Biológica do MIT, e o corpo docente de ciências biológicas da Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health (Jameel Clinic), juntamente com vários colegas decidiram abordar este problema ao enfrentar um enigma semelhante. Um artigo de acesso aberto sobre a solução proposta, chamado BioAutoMATED, foi publicado na Cell Systems.
SCTD, 05/01/2023
Por Adam Zewe
Um modelo de aprendizado de máquina pode identificar a ação em um videoclipe e rotulá-lo, sem a ajuda de humanos.
Os seres humanos observam o mundo por meio de uma combinação de diferentes modalidades, como visão, audição e nossa compreensão da linguagem. As máquinas, por outro lado, interpretam o mundo por meio de dados que os algoritmos podem processar.
BU, 07/06/2024
Por Masha Borak
A aprendizagem de máquina tem pavimentado o caminho para o reconhecimento de voz e facial, mas os pesquisadores ainda estão lutando para quantificar o elusivo e às vezes vago sentido do olfato.
A olfação por máquinas, a simulação automatizada do sentido do olfato, é um campo emergente que usa robôs ou outros sistemas automatizados para analisar moléculas no ar. Assim como com a visão e o som, a aprendizagem de máquina é a chave para digitalizar odores porque as máquinas podem aprender a mapear estruturas moleculares que criam odores, e traduzi-los em uma descrição textual, de acordo com Ambuj Tewari, especialista em aprendizado de máquina e professor de Estatística na Universidade de Michigan.
MITTR, 15/02/2023
A automação de IA em todo o pipeline de desenvolvimento de medicamentos está abrindo a possibilidade de produtos farmacêuticos mais rápidos e baratos.
Aos 82 anos, com uma forma agressiva de câncer no sangue que seis sessões de quimioterapia não conseguiram eliminar, “Paul” parecia estar sem opções. A cada rodada longa e desagradável de tratamento, seus médicos trabalhavam em uma lista de medicamentos comuns contra o câncer, na esperança de encontrar algo que se mostrasse eficaz – e riscando-os um por um. Os habituais assassinos do câncer não estavam fazendo seu trabalho.
MX, 27/07/2022
Por Ingrid Fadelli
Pesquisas anteriores em neurociência e psicologia demonstraram repetidamente o papel crucial das recompensas em como humanos e outros animais adquirem comportamentos que promovem sua sobrevivência. Neurônios dopaminérgicos, neurônios que produzem dopamina no sistema nervoso central de mamíferos, são conhecidos por serem amplamente responsáveis pelo aprendizado baseado em recompensas em mamíferos.
Estudos descobriram que quando um mamífero está recebendo uma recompensa inesperada, esses neurônios respondem prontamente, através da chamada excitação fásica. Este é um período curto, mas forte de excitação que ocorre em receptores cerebrais de adaptação rápida (ou seja, receptores fásicos).
CT, 28/07/2022
O CUSO revela o arco Origence, que inclui tecnologia avançada de aprendizado de máquina como resultado de uma parceria com a Zest.
A Origence, uma tecnologia de empréstimos CUSO com sede em Irvine, Califórnia, revelou uma nova plataforma durante sua conferência Lending Live '22 em Aurora, Colorado, esta semana - e uma nova parceria com o provedor de software de inteligência artificial Zest AI está definida para aprimorar a plataforma com recursos mais justos e precisos de pontuação de crédito e decisão de empréstimo para usuários de cooperativas de crédito.
AI, 26/01/2023
Por Rangoli
Saiba onde a IA conversacional e generativa estão no ano de 2023
Conversational AI (IA Conversacional) é a inteligência artificial (IA) que pode se envolver em conversas e se refere a ferramentas que permitem aos usuários se comunicar com assistentes virtuais ou chatbots. Eles imitam as interações humanas identificando entradas de fala e texto e traduzindo seu conteúdo para outros idiomas usando grandes quantidades de dados, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Enquanto a IA generativa costuma usar técnicas de aprendizado profundo, como redes adversárias generativas (GANs), para identificar padrões e recursos em um determinado conjunto de dados antes de criar novos dados a partir dos dados de entrada.
TX, 20/07/2023
Por Tatyana Woodall
As memórias podem ser tão difíceis de manter para as máquinas quanto para os humanos. Para ajudar a entender por que os agentes artificiais desenvolvem buracos em seus próprios processos cognitivos, engenheiros elétricos da Ohio State University analisaram o quanto um processo chamado "aprendizado contínuo" afeta seu desempenho geral.
Aprendizagem contínua é quando um computador é treinado para aprender continuamente uma sequência de tarefas, usando seu conhecimento acumulado de tarefas antigas para aprender melhor novas tarefas.
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| Fonte da imagem: The Guardian |
AI, 15/09/2022
Por Aratrika Dutta
Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (Machine Learning) nos ajudaram a decodificar idiomas antigos, e agora os pesquisadores estão usando a mesma técnica para nos ajudar a entender nossos animais favoritos. Uma organização do Earth Species Project (ESP) com sede na Califórnia quer aproveitar o poder do aprendizado de máquina para decodificar a comunicação não humana usando uma forma de inteligência artificial chamada aprendizado de máquina, e tornar todo o conhecimento disponível publicamente, aprofundando assim nossa conexão com outras espécies vivas e ajudando a protegê-las.
TX, 07/02/2023
Por Adam Zewe
Grandes modelos de linguagem como o GPT-3 da OpenAI são redes neurais massivas que podem gerar texto semelhante ao humano, da poesia ao código de programação. Treinados usando dados da Internet, esses modelos de aprendizado de máquina pegam um pouco do texto de entrada e preveem o texto que provavelmente virá a seguir.
VB, 16/12/2022
Por Peter Wayner
A percepção da máquina é a capacidade de um computador de receber e processar informações sensoriais de maneira semelhante à forma como os humanos percebem o mundo. Pode contar com sensores que imitam os sentidos humanos comuns – visão, audição, tato, paladar – além de receber informações de maneiras que os humanos não conseguem.
A detecção e o processamento de informações por uma máquina geralmente requerem hardware e software especializados. É um processo de várias etapas para receber e converter ou traduzir dados brutos na varredura geral e na seleção detalhada do foco pelo qual os humanos (e animais) percebem seu mundo.
PHYS, 03/07/2023
A inteligência artificial pode prever a atividade dentro e fora do alvo das ferramentas CRISPR que visam o RNA em vez do DNA, de acordo com uma nova pesquisa publicada na Nature Biotechnology.
O estudo de pesquisadores da Universidade de Nova York, da Universidade de Columbia e do New York Genome Center combina um modelo de aprendizado profundo com telas CRISPR, para controlar a expressão de genes humanos de diferentes maneiras – como apertar um interruptor de luz para desligá-los completamente ou usando um botão dimmer para diminuir parcialmente a atividade. Esses controles genéticos precisos podem ser usados para desenvolver novas terapias baseadas em CRISPR.
SCTD, 17/02/2023
Pesquisadores do Wellcome Sanger Institute desenvolveram uma nova ferramenta para prever as chances de inserir com sucesso uma sequência de DNA editada por um gene no genoma de uma célula, usando uma técnica conhecida como edição primária. Uma evolução da tecnologia de edição de genes CRISPR-Cas9, a edição primária tem um enorme potencial para tratar (ou criar) doenças genéticas em humanos, do câncer à fibrose cística. Mas até agora, os fatores que determinam o sucesso das edições não são bem compreendidos.
TX, 19/10/2023
Por Miranda Volborth
A computação quântica e a inteligência artificial (IA) podem parecer tão distantes uma da outra quanto Nova York e Los Angeles. Mas de acordo com o diretor do Duke Quantum Center (DQC), Chris Monroe, os dois sujeitos são praticamente vizinhos.
“Quantum e IA são frequentemente falados juntos, e isso faz sentido porque o quantum irá acelerar a próxima geração de IA”, disse Monroe, Professor Distinto Presidencial da Família Gilhuly na Duke University com nomeações em engenharia elétrica e de computação e física. "Mesmo o ChatGPT, o atual garoto-propaganda da tecnologia de IA de última geração, está atualmente limitado em sua capacidade porque os computadores não conseguem fazer correlações entre um trilhão de objetos. Simplesmente não há memória suficiente em um computador para fazer isso."
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| Imagem meramente ilustrativa sobre ML |
ZMSC, 20/09/2022
Por Alexandru Micu
Da ciência dos materiais à medicina, esse algoritmo pode ser muito valioso para os pesquisadores.
Já desejou que uma imagem pudesse ter mais profundidade? Pesquisadores da Washington University (WU) em St. Louis desenvolveram um algoritmo de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) capaz de fazer exatamente isso.
Um algoritmo de aprendizado de máquina desenvolvido na McKelvey School of Engineering da WU pode criar uma estrutura 3D contínua a partir de imagens 2D planas. Até agora, o sistema tem sido usado para criar modelos de células humanas a partir de um conjunto de imagens parciais obtidas usando ferramentas de microscopia padrão em uso hoje.
AIT, 08/09/2022
O modelo pode aprender automaticamente padrões linguísticos de alto nível que se aplicam a muitas outras linguagens
Um novo algoritmo de aprendizado de máquina encontra independentemente normas linguísticas que frequentemente coincidem com aquelas desenvolvidas por especialistas humanos.
Devido à notável complexidade das línguas humanas, os linguistas há muito acreditam que uma máquina não pode ser treinada para avaliar os sons da fala e os padrões das palavras da mesma maneira que os investigadores humanos.
