Archivo de artículos etiquetados con aprendizaje automatico.
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.
