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DeepMind
El laboratorio de investigación en IA de Google, DeepMind, se centra en el aprendizaje por refuerzo y modelos científicos, impulsando avances de vanguardia en la predicción de proteínas, y juegos de Go, entre otros.
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Características de DeepMind
- Entrenar agentes generales con aprendizaje por refuerzo para afrontar juegos complejos y tareas de toma de decisiones
- Lanzar AlphaFold para predecir con alta precisión la estructura 3D de proteínas, acelerando la investigación biológica
- Desarrollar WaveNet para generar voz natural, mejorando la calidad de la síntesis de voz
- Construir AlphaCode, un modelo de programación automática, para ayudar a los desarrolladores a generar código apto para competencias
- Continuar publicando conjuntos de datos de código abierto y artículos, promoviendo la apertura y el intercambio en la ciencia de la IA
Casos de Uso de DeepMind
- Los biólogos, antes del desarrollo de fármacos, usan AlphaFold para predecir la estructura de las proteínas objetivo, acortando los plazos experimentales
- Los equipos de videojuegos y robótica utilizan la plataforma de aprendizaje por refuerzo para entrenar políticas de agentes y lograr toma de decisiones autónoma
- Los desarrolladores, mediante la API de AlphaCode, generan código de algoritmos para completar rápidamente competiciones o prototipos
- El equipo de productos de voz integra el modelo WaveNet para lograr lectura en voz alta con mayor naturalidad y experiencias interactivas
Preguntas Frecuentes sobre DeepMind
¿Cuál es la relación entre DeepMind y Google?
Adquirida por Google en 2014; actualmente es un laboratorio de IA independiente perteneciente a Alphabet, la empresa matriz de Google.
¿Qué precisión tiene AlphaFold en sus predicciones?
En la competición CASP14, la precisión mediana superó los 90 puntos, acercándose al nivel de resolución experimental; ya está disponible gratuitamente una base de datos de estructuras.
¿Se ofrecen APIs abiertas o descargas de modelos?
Algunas de estas realizaciones como AlphaFold y AlphaCode ofrecen servicios en línea o repositorios de código; las licencias y cuotas específicas se rigen por los términos de Google.
¿Los desarrolladores individuales pueden usar entornos de aprendizaje por refuerzo?
Se pueden usar a través de proyectos de código abierto como Open-Spiel y DM-Control, que admiten la interfaz Gym; la documentación y ejemplos están completas.