Nvidia ha hecho una fortuna con su potente hardware de inteligencia artificial. Ahora quiere trasladar esa potencia a la medicina para revolucionar la atención médica. Su primer movimiento consiste en revolucionar todo lo relacionado con las imágenes médicas
Algún día, las redes neuronales de la inteligencia artificial podrían verse superadas por redes cuánticas, así lo cree el responsable de IA de la compañía, Dario Gil. Su equipo ya está haciendo pruebas para analizar el potencial de la computación cuántica para acelerar el aprendizaje automático
El gigante está utilizando el aprendizaje profundo para lograr que los ordenadores mejoren sus funciones poco a poco de forma automática, en lugar de ralentizarse a medida que envejecen. Si lo logra, podría superar las barreras que impone el fin de la ley de Moore
Estas máquinas han dejado de ser el sueño de los físicos para convertirse en la pesadilla de los ingenieros. Prometen hacer cosas increíbles, pero para ello hay que perfeccionarlas y diseñar los algoritmos necesarios para que empiecen a ser útiles
Hace poco, un equipo de investigación utilizó un ordenador cuántico para crear una simple molécula. Y esto es solo el comienzo
Los materiales superconductores son los más populares a la hora de fabricar cúbits. Pero dos nuevas investigaciones en 'Nature' demuestran que los cúbits basados en silicio todavía pueden dominar el sector gracias a su capacidad de ofrecer mayor potencia computacional
El chip láser de Optalysys hace los mismos cálculos que uno de los mejores procesadores de Nvidia, pero 10 veces más rápido y solo consume un 25% de su energía. Su principal uso será buscar pequeñas similitudes en enormes regiones distintas de ADN
La poda sináptica aligera los algoritmos al eliminar las neuronas y las conexiones que menos contribuyen a conseguir resultados. De momento, parece la única vía para solucionar el problema de la enorme potencia computacional que requieren las técnicas de aprendizaje automático actuales
Almacenar información en esta estructura es cada vez más sencillo, pero para que se convierta en un sistema de almacenamiento a gran escala también debe ser posible localizarla y recuperarla. Eso es justo lo que ha conseguido esta investigación
Thinker consume muy poca energía y adapta sus requisitos a cada situación, dos características claves para ejecutar algoritmos de inteligencia artificial en cualquier aparato de consumo. El chip es una muestra del enorme esfuerzo del país por meterse en el mercado de los semiconductores