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Universidad israelí desarrolla proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial

By CDI9 mayo, 2018No hay comentarios2 Mins Read
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¿Qué pasa si los semáforos

se ponen rojos o verdes en el momento óptimo? ¿Qué pasa si un robot puede limpiar después de sus hijos? ¿Qué pasa si la ciudad puede monitorear las vías del tren en tiempo real, evitando las colisiones entre personas y trenes? Estos escenarios y similares no están muy lejos en el futuro, según expertos de la Universidad de Tel Aviv, donde científicos y otros investigadores están trabajando en varios proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Investigadores de la Universidad de Tel Aviv combinan los métodos de inteligencia artificial (IA) con sensores de fibra óptica. “Pronto no serán sólo autos o dispositivos que hablan por sí mismos. Serán máquinas que realizan tareas inteligentes que nos ayudan en el día a día y mejoran la seguridad”, afirmó el profesor de esa universidad, Amir Globerson.

La inteligencia artificial implica el desarrollo de máquinas que pueden realizar tareas que son características de la inteligencia humana. El aprendizaje automático es la capacidad de estas máquinas para aprender sin estar programadas explícitamente. Y el aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático específicamente relacionado con algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales. Según Globerson, el aprendizaje automático se ha convertido en uno de los campos más candentes de la tecnología mundial en la actualidad y desempeñará un papel importante en la mayoría, si no en todas, las nuevas tecnologías que surgen en los próximos 10 años.

En su papel, Globerson aborda cuestiones teóricas de aprendizaje profundo, como “por qué ciertos algoritmos funcionan y cómo deben diseñarse los algoritmos para obtener un mejor rendimiento”. Específicamente, está tratando de determinar qué tipo de algoritmos se necesitarían para ayudar a las máquinas a entender el habla natural, así como el lenguaje y las pistas visuales, lo que reduciría la brecha entre las tareas que los humanos y las máquinas podrían hacer.

Fuente: www.agenciaajn.com

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