Hilo digital

Modelo chino de inteligencia artificial mejora predicción de El Niño

Investigadores de China crearon un modelo de inteligencia artificial (IA) para predecir el patrón de los eventos de El Niño en el Pacífico central. De acuerdo con un reporte de Xinhua, los expertos diseñaron un modelo impulsado por algoritmos de aprendizaje profundo basándose en la tecnología de redes neuronales convolucionales.

Según el reporte, el diseño de IA supera a los modelos dinámicos tradicionales en precisión, particularmente en la determinación de anomalías de temperatura de la superficie del mar en el Pacífico.

Los expertos del Instituto de Física Atmosférica de la Academia de Ciencias de China publicaron su estudio en la revista Advances in Atmospheric Sciences.

Tecnología prometedora para el reciclaje de residuos plásticos

Una nueva investigación de la Universidad de Pittsburgh, en Estados Unidos, propone un enfoque computacional para predecir la distribución de productos y residuos plásticos.

A diferencia del vidrio, que es infinitamente reciclable, el reaprovechamiento de plástico es desafiante y costoso debido a la compleja estructura molecular del material diseñada para necesidades específicas.

A nivel mundial, cada año se producen aproximadamente 380 millones de toneladas métricas de plástico.

De ellos, solo alrededor del nueve por ciento de todos los desechos plásticos se recicla, cerca del 12 por ciento se incinera y el resto va a parar a vertederos y al medio ambiente.

Científicos demuestran que modelo de IA informa y engaña mejor

Investigadores de la Universidad de Zúrich, Suiza, demostraron el poder de la inteligencia artificial (IA) para informar y engañar, lo que plantea preguntas críticas sobre el futuro de ecosistemas de información, divulgó Science Advances.

El estudio se centró específicamente en GPT-3, un modelo de lenguaje de IA avanzado de OpenAI, para determinar sus riesgos y beneficios potenciales en la generación y difusión de (des)información.

Con 697 participantes la investigación buscó evaluar si las personas podían diferenciar entre desinformación e información precisa presentada en forma de tweets, y si discernían quién lo había escrito, si un usuario genuino de la red o la tecnología digital.

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