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Ciencia y Tecnología

AlphaGeometry, la inteligencia artificial de Google que está a un paso de razonar como un humano

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El programas de DeepMind ya razona como los mejores estudiantes de secundaria y resuelve problemas matemáticos complejos.

Google DeepMind ha creado un sistema de inteligencia artificial capaz de resolver complejos problemas de geometría. Según los expertos, se trata de un paso importante hacia máquinas con una capacidad de razonamiento más parecida a la humana.

La geometría, y las matemáticas en general, llevan tiempo siendo un reto para los investigadores de IA. En comparación con los modelos de IA basados en texto, hay muchos menos datos de entrenamiento para las matemáticas porque se basan en símbolos y son específicas de un dominio.

Una IA con razonamiento lógico

Resolver problemas matemáticos requiere razonamiento lógico, algo que la mayoría de los modelos de IA actuales no saben hacer muy bien. Esta exigencia de razón es el motivo por el que las matemáticas sirven como un punto de referencia importante para medir el progreso de la inteligencia artificial.

El programa de DeepMind, llamado AlphaGeometry, combina un modelo de lenguaje con un tipo de IA llamado motor simbólico. Los modelos lingüísticos destacan en el reconocimiento de patrones y la predicción de pasos posteriores en un proceso. Sin embargo, su razonamiento carece del rigor necesario para resolver problemas matemáticos. El motor simbólico, en cambio, se basa exclusivamente en la lógica formal y en reglas estrictas, lo que le permite guiar al modelo lingüístico hacia decisiones racionales.

Estos dos enfoques, responsables respectivamente del pensamiento creativo y del razonamiento lógico, trabajan juntos para resolver problemas matemáticos difíciles. De este modo se imita la forma en que los humanos resuelven los problemas de geometría, combinando sus conocimientos previos con la experimentación exploratoria.

DeepMind asegura haber probado AlphaGeometry en 30 problemas de geometría del mismo nivel de dificultad que los de la Olimpiada Internacional de Matemática. Completó 25 dentro del límite de tiempo. El anterior sistema de última generación, desarrollado por el matemático chino Wen-Tsün Wu en 1978, sólo completó 10.

La geometría, solo la punta del iceberg

Para DeepMind este sistema demuestra la capacidad de la IA para razonar y descubrir nuevos conocimientos matemáticos. El objetivo es aplicar un enfoque similar a campos matemáticos más amplios. La geometría es sólo un ejemplo para demostrar que estamos a punto de conseguir que la IA sea capaz de razonar en profundidad.

El desarrollo de AlphaGeometry es un hito importante en el campo de la inteligencia artificial. Demostró que la IA puede resolver problemas matemáticos complejos, lo que tiene implicaciones significativas para una amplia gama de campos, desde la educación hasta la investigación.

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Argentina

Un modelo de IA para precisar diagnósticos y tratamientos de algunas arritmias

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El nuevo método busca fijar con exactitud el origen de estas problemáticas cardíacas.

Esta investigación particular remite a las arritmias ventriculares del tracto de salida.

A través de nuevas técnicas de inteligencia artificial (IA) así como de aprendizaje automático, se podrán determinar precisamente en dónde se desencadenan algunas arritmias cardíacas, precisamente las ventriculares del tracto de salida. Estas nuevas técnicas se abarcan en una investigación liderada por la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona (UPF) que se publicó en Frontiers in Cardiovascular Medicine.

Poder precisar el origen de las arritmias ayuda a aumentar la eficacia en uno de los procedimientos más habituales para tratarlas que es la ablación por radiofrecuencia. La misma consiste en introducir un catéter en uno de los ventrículos del corazón con el que se emite la radiofrecuencia necesaria para eliminar la alteración del ritmo cardíaco.

Arritmias ventriculares del tracto de salida

Las denominadas arritmias ventriculares se producen por alteraciones del ritmo normal del corazón que inician en las cavidades internas del órgano (los ventrículos), pero las hay de diferentes tipologías. En esta investigación, se trabaja en torno a la arritmia ventricular del tracto de salida (OTVA por sus siglas en inglés), la región que conecta los ventrículos con las principales arterias.

La OTVA es la manifestación más común de las denominadas arritmias ventricular idiopáticas, aquellas que se producen por causas que no se pueden identificar a través de los métodos convencionales o en pacientes sin cardiopatías estructurales, por lo que es más difícil precisar sus motivos.

Esta investigación demostró la eficacia de este método en arritmias ventriculares originadas tanto en el ventrículo derecho como en el izquierdo, a partir de un estudio que combinó el análisis de 2.496 casos simulados con el de pacientes reales. De este segundo grupo, se examinó el caso de 114 pacientes del Hospital Teknon en Barcelona y 31 del Hospital Clínic de Barcelona y otros 334 correspondientes a un estudio realizado en China (Zheng et al.).

Según detallaron los investigadores, la metodología utilizada genera que el sistema sea robusto y así se garantice interpretabilidad para cualquier análisis posterior, por ejemplo, la identificación del sitio de origen específico de la arritmia.

En este sentido, el acercamiento multimodal e interpretable que se logra resulta clave para el trabajo entre médicos e ingenieros, ya que permite realizar aportaciones a la metodología de ambas partes. En la actualidad, además de la medicación para corregir las alteraciones del ritmo cardíaco, el tratamiento más frecuente de la arritmia OTVA es la ablación por radiofrecuencia.

Mayores probabilidades de tratamientos precisos

Para aplicar la técnica de ablación por radiofrecuencia, es necesario primero realizar un mapeo del circuito eléctrico que origina una arritmia cardíaca para después ubicar el catéter emisor de radiofrecuencia en la zona del trastorno. Esto genera el aumento de temperatura necesario para eliminar la parte específica del tejido cardíaco donde se desencadena la arritmia.

En la actualidad, la efectividad de estos tratamientos está por debajo de lo deseable. Para mejorarla, es necesario precisar más el lugar de origen de la arritmia, de modo que el catéter emisor pueda actuar sobre la zona exacta donde se origina. Esto aumentaría las probabilidades de éxito del tratamiento y se reducirían los tiempos de intervención y las tasas de recaída.

Los métodos diagnósticos actuales se basan fundamentalmente en el análisis de los electrocardiogramas (ECG) realizados antes de la operación, a partir de la inspección visual realizada por profesionales médicos. Pese a su experiencia, la inspección visual está sujeta al error humano y puede derivar en diagnósticos equivocados o poco precisos, lo que a su vez puede reducir la eficacia del tratamiento por debajo de los niveles óptimos.

En el nuevo artículo, los investigadores proponen un modelo basado en IA y Machine learning que puede mejorar sustancialmente la precisión de diagnósticos y tratamientos actuales de las arritmias OVTA. Durante los últimos años ya se han desarrollado métodos más avanzados para tratar de superar las limitaciones de las inspecciones visuales de los electrocardiogramas a partir de modelos computacionales y enfoques de aprendizaje automático (ML). A pesar de ello, los métodos ideados hasta ahora todavía presentan limitaciones.

Precisión de los diagnósticos

El actual estudio consigue el análisis de forma integrada y automática de datos clínicos reales referentes a la edad, sexo y antecedentes médicos del paciente (especialmente sobre si ha sufrido previamente hipertensión o no y electrocardiogramas (tanto reales como simulados por métodos computacionales). Este estudio logra el análisis de forma integrada y automática de datos clínicos reales referentes a la edad, sexo y antecedentes médicos del paciente.

Esta cuestión permitirá precisar el lugar de origen de las arritmias en cada caso particular, reducir el margen de error respecto a las inspecciones visuales, además de facilitar la interpretación de los resultados. Más allá de esta investigación, habrá que seguir trabajando en esta línea de investigación, analizando datos de un mayor número de pacientes para articular un sistema más robusto con potencial para generalizarse a la práctica clínica.

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Argentina

El filtro salmón en lentes de sol podría ayudar a personas con daltonismo

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Así lo determinó una investigación europea.

El daltonismo es una alteración de origen genético que afecta a la capacidad de distinguir los colores

A partir de un estudio muestral, se comprobó que existió una mejor visión del color con un filtro de gafas de sol salmón en personas con daltonismo. La investigación proviene de la Facultat d’Óptica i Optometria de Terrasa (FOOT) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y contó con una muestra de 10 hombres daltónicos.

Los participantes fueron cuatro deuteranómalos, dos deuteranopes, un protánope, dos protanómalos y otro con daltonismo leveDe los diez, ocho reportaron la mejoría mencionada.

El daltonismo es una alteración de origen genético que afecta a la capacidad de distinguir los colores. Su nombre proviene del químico y matemático John Dalton, que fue quien descubrió esta alteración. El grado de afectación es muy variable y oscila entre la falta de capacidad para discernir cualquier color (acromatopsia) y un ligero grado de dificultad para discriminar matices de rojo, verde y ocasionalmente azul, que son capaces las personas con visión normal del color o tricrómatas.

El estudio

Los resultados fueron presentados en una conferencia de un foro de gafas, lentes y monturas de la Asociación de Fabricantes de Óptica (AEO) y asociación de utilidad pública Visión y Vida. Allí se reveló que el filtro salmón ayuda a generar mayores diferencias de color entre rojo y verde.

Dentro del estudio se les solicitó a los participantes que revelen los colores que se encontraban viendo en imágenes con colores confusos y nueve filtros: fucsia, azul, salmón, marrón, verde y gris, de clase 1, con una absorción del 35% y marrón, verde y gris de clase 4 con un 85% de absorción mediante el test Ishihara y Farnsworth-Munsell D-100 en casos de duda.

«Ahora los profesionales de la salud visual podrán también asesorar a personas daltónicas y analizar si usando este tipo de filtros realmente logran una mejor visión y diferenciación del color«, sostuvo el presidente de la AEO, Pedro Rubio.

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Argentina

La escritora argentina Selva Almada quedó entre los seis finalistas del Booker Prize

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Es por su obra No es un río. Entre los elegidos hay otro sudamericano, el brasileño Itamar Vieira Junior con Arado torcido.

La argentina Selva Almada y el brasileño Itamar Vieira Junior se sitúan entre los finalistas del premio Booker Internacional 2024, que premia cada año un libro de ficción traducido al inglés y publicado en el Reino Unido o Irlanda.

El Booker Prize, después del Nobel, es el reconocimiento literario internacional más destacado de la literatura. El premio distingue obras traducidas al inglés y reconoce tanto al autor como al traductor. No es un río, de Selva Almada fue publicado en 2020 por Random House y, años después, fue traducida por Annie McDermot.y se editó en inglés como Not a River por Charco Press, la editorial ubicada en Edimburgo y dirigida por la traductora argentina e investigadora de la literatura latinoamericana Carolina Orloff quien se radicó en ese país.

En tanto, Itamar Vieira Junior se presenta con Arado torcido traducido como Crooked Plow por Johnny Lorenz.

Los otros autores finalistas pertenecen a las lenguas alemana –Kairos, de Jenny Erpenbeck, traducida por Michael Hofmann-; sueca –The Details, de Ia Genberg, traducida por Kira Josefsson-; coreana –Mater 2-10, de Hwang Sok-yong, traducida por Sora Kim-Russell Youngjae Josephine Bae-, y neerlandesa–What I’d Rather Not Think About, de Jente Posthuma, traducida por Sarah Timmer Harvey–.

El premio está dotado de una remuneración de 50.000 libras esterlinas compartidas en partes iguales por el autor/a y el traductor/a.

Selva Almada, nació en Villa Elisa, Entre Ríos, en 1973 y, ganó el First Book Award del Festival Internacional del Libro de Edimburgo por su primera novela, El viento que arrasa (2012). También fue finalista de premios como el Premio Rodolfo Walsh (España) y el Premio Tigre Juan (España).

El viento que arrasa fue llevada al cine por Paula Hernández. La película está protagonizada por Almudena González, Joaquín Acebo, el actor chileno Alfredo Castro y el actor español Sergi López.

No es un río, la obra que le podría valer un Booker Prize, está ubicada en la Argentina rural e indaga en la crueldad y la violencia del universo masculino a través de los pactos y las alianzas secretas entre hombres. El libro completa la trilogía que inció con El viento que arrasa y siguió con Ladrilleros.

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