Archivo de artículos etiquetados con aprendizaje automatico.
Un modelo entrenado con hemogramas identificó exposición previa a rayos X en ratones, pero su desempeño cambió al probarse en poblaciones con mayor diversidad genética.
Un modelo que combina estructuras atómicas tridimensionales y lenguaje natural podría ayudar a priorizar qué materiales vale la pena estudiar en el laboratorio.
Un método combina experimentos y aprendizaje automático para inferir qué señales químicas recibieron células individuales mientras se formaban tejidos.
Un modelo del MIT mostró que reglas locales simples pueden ordenar una red artificial inicialmente aleatoria hasta permitirle aprender a clasificar imágenes.
Un modelo que reúne miles de pasos químicos logró reproducir mejor la conversión de CO₂ con cobre y mostró por qué las redes pequeñas pueden pasar por alto rutas importantes.
Un análisis de 902 grabaciones de elefantes de sabana africanos halló patrones acústicos asociados con el contexto social y una convergencia de sonidos en algunos coros.
Un equipo del MIT desarrolló formulaciones de nanopartículas para vacunas de ARN que conservaron actividad tras meses a 37 °C en estudios preclínicos.
Un análisis de unas 16.000 conversaciones de una línea de crisis probó un modelo que explica qué señales textuales sustentan cada estimación de riesgo.
Imágenes de rayos X y análisis computacional muestran cómo cambia por dentro un material que se sacrifica para proteger naves durante la reentrada.
Un modelo examinó millones de estructuras químicas y ayudó a encontrar siete compuestos que alejaron a abejas que forrajeaban libremente en ensayos de campo.
Un experimento con ratas halló que, en oscuridad, las señales de la corteza cerebral asociadas a texturas lisas y rugosas resultaron más fáciles de diferenciar.
RetroChimera combinó dos modelos para planificar cómo fabricar moléculas complejas y fue mejor valorado por químicos que otras herramientas en pruebas fuera de sus datos conocidos.
Investigadores utilizaron aprendizaje profundo para analizar más de 2 millones de registros sísmicos y descubrieron seis bandas continuas de irregularidades en la frontera entre el núcleo y el manto terrestre.
Un equipo del MIT presentó una herramienta de inteligencia artificial que mejora el diseño de proteínas nuevas al dejar de medir su éxito por cuánto se parecen a las que ya existen en la naturaleza.
Un benchmark internacional con validación experimental ciega mostró que algunas IAs ya pueden proponer anticuerpos prometedores, aunque su desempeño todavía es muy irregular.
Un estudio en PNAS mostró que modelos de aprendizaje automático pueden estimar con precisión qué tan parecidas se perciben mezclas complejas de olores, un paso hacia una medición más sistemática del olfato.
Un equipo combinó minería de literatura, aprendizaje automático y pruebas de laboratorio para identificar nuevos materiales cerámicos sin plomo que mantienen un buen rendimiento eléctrico a altas temperaturas.
Un equipo de la Universidad de Chicago diseñó dos materiales porosos que separan metano de mezclas diluidas con nitrógeno, un paso que podría ayudar a recortar emisiones hoy difíciles de atrapar.
Un estudio de MIT encontró que, en generadores de imágenes entrenados con grandes volúmenes de datos, muchas salidas ya no pueden vincularse de forma clara con una imagen o un artista concretos.
Estudio en Nature Machine Intelligence mostró que modelos de aprendizaje automático reconocen a 20 pianistas de jazz a partir de patrones de ritmo, melodía y armonía en sus interpretaciones.
Un estudio piloto en 96 bebés prematuros probó una técnica con luz visible e infrarroja que distinguió los casos de enterocolitis necrosante, aunque todavía produjo demasiados falsos positivos.
Un modelo entrenado con termodinámica y movimiento atómico reconstruyó en minutos la secuencia de reacciones sólidas, un paso que suele llevar semanas o años de ensayo y error.
Investigadores de MIT desarrollaron una técnica para detectar si un modelo generativo fue adaptado para producir material ilegal, sin pedirle nunca que lo genere.
Un estudio combinó biosensores portátiles, mediciones de calidad del agua y aprendizaje automático para detectar con más precisión una toxina asociada a floraciones de algas sin recalibrar cada muestra.
Un estudio sugiere que regiones clásicas como Napa y Sonoma podrían perder ventajas para la viticultura, mientras otras zonas costeras y del norte ganarían terreno bajo un clima más cálido y con más riesgo de incendios.
Un equipo presentó una plataforma que combina etiquetado, entrenamiento y análisis en tiempo real para seguir la postura y el movimiento de animales con precisión comparable a sistemas más pesados y costosos.
Un equipo del MIT desarrolló un método con aprendizaje automático para anticipar el comportamiento de aleaciones complejas antes de fabricarlas y probarlas en el laboratorio.
Un sistema entrenado con décadas de datos satelitales logró detectar en simulaciones la gran mayoría de los avisos de inundación repentina y ahora se prueba como apoyo para meteorólogos.
Un trabajo presentado en ICLR muestra que comparar opciones de dos en dos no alcanza para captar ciertos patrones de gusto, pero ordenar tres alternativas puede mejorar modelos usados en recomendaciones e IA.
Un preprint propone una biblioteca digital con más de mil millones de variantes posibles de fentanilo para ayudar a identificar compuestos no catalogados en análisis forenses.
