Destacat »

14 Maig 2019 – 12:00

De vegades ens veiem sorpresos per opinions, escrits, articles que fan sacsejar tot el nostre món: allò del que estem convençuts que està be, o al menys, que pensem que és correcte. En definitiva cadascun …

Read the full story »
Col·legi

el Col·legi, informació rellevant sobre el COEINF, activitats, relacions i varis

Formació

formació continuada i orientació professional, convenis de formació amb altres entitats

Opinió

Articles d’opinió, de divulgació o de propostes tecnològiques dels col·legiats, adherits, associats o col·laboradors d’entitats afins al COEINF

Esdeveniments

tots els esdeveniments rellevants del sector TIC

Professió

món laboral, emprenedors, enginyers en informàtica, entrevistes, certificacions, deontologia, carreres professionals, …

Home » Notícies

El ‘Nobel’ de la informàtica reconeix els avenços en les xarxes neuronals

Submitted by on 2 Abril 2019 – 9:00No Comment
Share Button

El Premi Turing distingeix els investigadors en intel·ligència artificial Geoffrey Hinton, Yann LeCun i Yoshua Bengio.

D’esquerra a dreta: Yann LeCun | Foto: Facebook; Geoffrey Hinton | Foto: Google; Yoshua Bengio | Foto: AI Botler

“Els premis Turing són com els Nobel de la informàtica i vénen a reconèixer un camp que, després d’una etapa d’estancament, ha tornat a ressorgir. Les xarxes neuronals han tingut un important passat i tenen un prometedor futur “. Així destaca el catedràtic de Sistemes de la Informació i Informàtica de Gestió de la Universitat Pablo de Olavide (Sevilla) el reconeixement realitzat pel guardó Turing (dotat amb un milió de dòlars) als investigadors en intel·ligència artificial Geoffrey Hinton, Yann LeCun i Yoshua Bengio.

Les xarxes neuronals, presents en multitud de dispositius ja habituals, com els assistents de veu o els sistema de seguretat dels vehicles, intenten imitar el cervell humà i han passat de treballar amb estructures simples (monocapa) a fer-ho amb sistemes complexos (deep learning ) per, segons explica el professor i també director del Data Science Lab, identificar veus o distingir imatges entre moltes altres aplicacions.

La seva utilització s’ha generalitzat en les tasques de la intel·ligència artificial per realitzar classificacions complexes, prediccions i models d’aprenentatge mecànic. Es tracta d’imitar a l’òrgan més complex (el cervell humà), per la que s’ha anomenat model bioinspirat o neurones artificials.

Aquests sistemes ressorgeixen el 2004 gràcies a l’investigador guardonat i professor de la Universitat de Toronto (Canadà), Geoffrey Hinton, qui va desenvolupar un concepte en el qual s’ha treballat des de fa mig segle i orientat a l’aprenentatge mecànic i reconeixement d’elements tan complexos com la parla o la imatge. Hinton va crear una comunitat d’investigació a la qual es van sumar els també distingits amb el premi Turing: Yann LeCun, de la Universitat de New York, i Yoshua Bengio, de la de Mont-real (Canadà).

Els premis Turing, concedits per l’Association for Computing Machinery, la major agrupació de professionals de la informàtica, ha atorgat el milió de dòlars del premi als tres investigadors. El primer treballa per a Google; el segon, per a Facebook; i el tercer per a IBM i Microsoft. Les tres companyies compten amb les xarxes neuronals com a eines fonamentals en els seus programes de reconeixement, classificació i control.

Les xarxes neuronals es basen en sistemes matemàtics cada vegada més complexos que poden aprendre de l’anàlisi de quantitats d’informació, segons explica Salmerón, que també és investigador i membre d’entitats científiques com Internet Society , Association of Computing Machinery , Association of Logic Programming o International Rough Sets Society . Aquesta habilitat ha escombrat els límits pels quals aquesta disciplina va patir un estancament.

Alguns dels camps d’aplicació són la medicina o els cotxes intel·ligents. Investigadors del Departament d’Enginyeria Mecànica de la Universitat de Màlaga (UMA) han desenvolupat un sistema de seguretat per a vehicles inspirat en les xarxes neuronals d’impuls ( spiking neural networks ), models artificials que actuen de forma molt similar a les biològiques, a l’hora de processar la informació.

Aquest model intenta imitar al cervell i analitza més condicions que les percebudes a ull nu o les incloses en els programes de seguretat actuals. D’aquesta forma, per exemple, la decisió mecànica de frenar es pren no només davant la presència d’un objecte, sinó també davant les dades de velocitat, potència del motor, temperatura i humitat.

RAÚL LIMÓN – EL PAÍS

 

 

Etiquetes: ,

Aquesta web utilitza 'cookies' pròpies i de tercers per oferir-te una millor experiència i servei. Al navegar o utilitzar els nostres serveis, acceptes l'ús que fem de les 'cookies'. De tota manera, pots canviar la configuració de 'cookies' en qualsevol moment ACEPTAR
Aviso de cookies
Check Our FeedVisit Us On LinkedinVisit Us On TwitterVisit Us On Facebook