Nuevas formas de explorar el cerebro en todos sus complejidad y en uno avance hasta ahora imposiblesistemas capaces de ayudar a los científicos a formular otros nuevos suposición y evaluaciones a la luz de miles de datos y artículos, herramientas que ayudan a los médicos a leer con mayor precisión las imágenes de rayos X y TC: estos son algunos de los ejemplos presentados hoy en Varsovia en la conferencia Google Research@Poland, la única conferencia científica organizada este año por Google en Europa.
En la antigua fábrica de Norblin donde se trabajaba la plata, el latón y el cobre en el siglo XIX, ahora recuperada y joya de la arqueología industrial, investigadores de todo el mundo se reunieron para explorar el futuro de la ciencia en la era de la inteligencia artificial. El sentimiento es el deoportunidad De “abierto A nueva era en un momento en que se necesita talento“, afirmó Magda Kotlarczyk, directora nacional de Google Polonia, al inaugurar la conferencia. “Es hora de invertir en investigación Para generar A nuevo crecimiento“, añadió.
El objetivo es desarrollar modelos Eso integrar más herramientas y que son capaces de abordar experiencias complejas. Y el principal ejemplo de complejidad es el investigación del cerebroun órgano que tiene un número de células 20 veces mayor que el número de habitantes de la Tierraseñaló Lizzie Dorfman, directora de producto del grupo de investigación de Google.
Mientras tanto, investigadores de cualquier disciplina pueden experimentar Cocientífico de IAel nuevo modelo de IA diseñado para laboratoriosdijo la investigadora de Google Annalisa Pawlosky. “Esto acelera el reloj de descubrimiento. porque su innovación importante es colaborar con los investigadores, a diferencia de lo que han hecho los sistemas automatizados probados hasta ahora”. Entre otras innovaciones, el sistema está “atento a los aspectos cognitivos, propone hipótesis e interactúa con los científicos, sugiriendo en algunos casos cómo superar ciertos obstáculos”.
Sin embargo, existen límitesañadió, porque el sistema era calificado con el literatura científica y sobre todo tiene una acceso limitado En resultados negativosque se publican mucho menos. Para Tiago Dias da Costa, del Imperial College de Londres, poder contar con la ayuda de una herramienta eficaz podría animar a los investigadores a publicar resultados, incluso negativos. “Al formular las hipótesis correctas – observó – un investigador podría ahorrar el 90% de su tiempo, tendría más recursos para hacer otras cosas y la investigación se aceleraría”.
Mientras tanto también hizo su debut. medgemmalos últimos modelos de IA que pueden leer imágenes para diagnóstico médico, desde rayos X hasta mamografías.
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