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¿Cómo puede el aprendizaje automático basado en la física defi las aplicaciones de IA?

TL;DR

  • El aprendizaje automático basado en la física aumenta la eficiencia de los vehículos eléctricos y amplía la autonomía. En el ámbito sanitario, permite la atención personalizada del cáncer a través de gemelos digitales.
  • WAE Technologies utiliza redes neuronales basadas en la física para aprovechar la Fórmula E. El Instituto Oden explora el aprendizaje automático en la atención del cáncer, insinuando ensayos clínicos.
  • Dexterity integra la física en el aprendizaje automático para tareas precisas del mundo real, revolucionando desafíos como el apilamiento de cajas y la carga de camiones.

En un avance trascendental, la integración de la inteligencia artificial y la física, conocida como “aprendizaje automático basado en la física”, está remodelando el panorama de las capacidades de la IA. Si bien la destreza lingüística en modelos como ChatGPT ha acaparado la atención, la necesidad de que la IA profundice en los ámbitos de la física se ha vuelto primordial para abordar desafíos complejos en la robótica, la ciencia y la ingeniería.

Potencial del mundo real en vehículos eléctricos e innovación sanitaria.

El viaje comienza reconociendo el enorme potencial que tiene la IA para aplicaciones tangibles. Los vehículos eléctricos se beneficiarán enormemente, ya que tendrán la capacidad de ampliar su autonomía y eficiencia. De manera similar, el ámbito de la atención médica podría ser testigo de un cambio de paradigma a medida que la IA, armada con conocimientos de física, contribuya a la atención personalizada de los pacientes con cáncer.

En el ámbito de las carreras de Fórmula E, donde la gestión de la energía es primordial, WAE Technologies es pionera en el uso de redes neuronales basadas en la física. Elysia, su división dedicada, aprovecha esta tecnología para optimizar la gestión de la batería, proporcionando una ventaja real en carreras totalmente electrificadas. Los mismos principios pueden aplicarse potencialmente a los vehículos eléctricos de consumo, prometiendo una mayor duración de la batería y un mejor rendimiento.

Aventurándose en la frontera de la atención sanitaria, el Instituto Oden de ingeniería y ciencias computacionales explora la integración del aprendizaje automático basado en la física en la atención de pacientes con cáncer. El concepto de gemelo digital, que refleja la condición de un paciente a través de datos continuos y aprendizaje automático, presenta una vía prometedora para el tratamiento personalizado. Si bien el enfoque se encuentra en sus primeras etapas, las discusiones sobre un posible ensayo clínico indican los ambiciosos avances dados en la IA médica.

defi la robótica con Dexterity

En el mundo de la robótica, Dexterity, empresa pionera, combina el aprendizaje automático con modelos físicos del mundo real para afrontar la formidable tarea de apilar cajas. El desafío radica en la naturaleza impredecible de los objetos del mundo real: pesos variados, contenidos cambiantes y asentamiento después de su colocación. Al incorporar una comprensión integral de estas dinámicas, Dexterity pretende revolucionar la carga de camiones, una tarea que antes se consideraba casi imposible sin modelos basados ​​en la física.

Samir Menon, director ejecutivo de Dexterity, subraya la suma importancia de la precisión en el modelado cuando se abordan las complejidades inherentes a los escenarios del mundo real. Cabe señalar debidamente que los objetos, en sus manifestaciones tangibles, no siempre se ajustan a patrones idealizados de conducta. Navegar y mitigar eficazmente estas variaciones matizadas requiere el despliegue de un modelo altamente sofisticado, uno dotado de la capacidad de adaptarse dinámicamente a las complejidades multifacéticas del entorno circundante.

El futuro de la IA explorado a través del aprendizaje automático basado en la física

Si bien la integración de la física en el aprendizaje automático es inmensamente prometedora, es crucial reconocer el optimismo cauteloso dentro de la comunidad científica. Los investigadores y expertos desconfían del revuelo que rodea a otras formas de IA, como los chatbots y los modelos de generación de arte, que a menudo atraen la atención pero pueden carecer de practicidad. Karianne Bergen, líder de un grupo de investigación sobre aprendizaje automático en la Universidad de Brown, destaca la necesidad de una perspectiva equilibrada. El aprendizaje automático científico, en esencia, ofrece un camino para obtener nuevos conocimientos sobre los sistemas, en particular aquellos que no se comprenden completamente.

A medida que se desarrollan los albores del aprendizaje automático basado en la física, persisten preguntas sobre la trayectoria futura de este enfoque innovador. ¿Realmente desbloqueará todo el potencial de la IA para abordar desafíos complejos del mundo real, o estamos al borde de otro ciclo de exageración de la IA ? La intersección de la física y el aprendizaje automático contiene la clave para avances sin precedentes dent pero el viaje apenas ha comenzado.

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Aamir jeque

Amir es un profesional de medios, marketing y contenido que trabaja en la industria digital. Un veterano en la producción de contenido, Amir es ahora un entusiasta defensor, analista y escritor de criptomonedas.

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