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Actualidad científica

  • 22/06/2018 - DESARROLLO EMBRIONARIO

    Logran modificar la forma de los tejidos embrionarios mediante optogenética

    Con ello se está más cerca de la creación de tejidos biológicos con formas personalizadas, lo que tiene importantes repercusiones en medicina regenerativa.

  • 21/06/2018 - Toxicología

    Abuelos expuestos, nietos afectados

    En ratones, los efectos negativos del bisfenol A, compuesto tóxico presente en botellas de plástico, dentífricos o resinas, se observan más allá de la segunda generación. En concreto, la sustancia podría afectar la vocalización de los descendientes.

  • 20/06/2018 - Genética

    Una levadura desafía al código genético

    Entre las reglas verdaderamente inviolables de la vida está la inmutabilidad del código genético. Bacterias, plantas, personas: los seres vivos construyen sus proteínas siguiendo unas mismas instrucciones, codificadas mediante secuencias de unos mismos grupos de tres letras. Pero siempre hay quien que va por libre.

  • 20/06/2018 - Alimentación

    Alimentos de doble filo

    Los aperitivos ricos en grasas e hidratos de carbono activan de manera intensa las áreas cerebrales de recompensa, lo que los convierte en muy gratificantes.

  • 19/06/2018 - Astrofísica

    Cuando una estrella se cruza con un agujero negro

    Se ha observado por primera vez de forma casi directa la fragmentación de un objeto por un agujero negro y la creación de un chorro de partículas ultraveloces.

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  • Investigación y Ciencia
  • Junio 1995Nº 225

Ingeniería informática

Adiestramiento de las máquinas

El adiestramiento de una máquina se potencia notablemente aprovechando la información contenida en pistas y señales inteligentes.

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¿Por qué el elefante es grande, oscuro y de formas raras? Porque si fuera chico, blanco y redondo, sería una tableta de aspirina. Ese es un chiste viejo. Lo nuevo es que podría constituir un eslabón del proceso de identificación por ordenador de elefantes y aspirinas. Las máquinas no poseen, como nosotros, conocimientos innatos; hay que desmenuzárselos con minuciosa precisión. No es tan fácil que una máquina aprenda.

Con todo, el aprendizaje de las máquinas se desarrolla con enorme rapidez. En los últimos años asistimos a una explosión de aplicaciones, desde la lectura de códigos postales hasta la predicción de plazas en las compañías aéreas. Y es casi seguro que la tarjeta de crédito que expide un banco ha sido autorizada por una máquina que aprendió por sí misma a evaluar los riesgos.

Diseñar un programa de ordenador que permita acometer determinado trabajo exige comprender hasta el fondo esa tarea y su resultado correcto. De ahí el interés fundamental de enseñar a la máquina. En lugar de concebir un programa especializado, nos limitaríamos a proporcionar ejemplos instructivos a una máquina versátil que aprendería por su cuenta.

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