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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DeepMindAlphaFold predicción de estructuras de proteínasInvestigación en aprendizaje por refuerzoLaboratorio de IA de GoogleIA de AlphaGo para GoModelos de investigación en IAHerramientas de descubrimiento de fármacos con IA

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

Q¿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.

Q¿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.

Q¿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.

Q¿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.

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