12 episodios
01:42:21Habla: Juan Carlos Gil
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Juan Carlos Gil describe cómo DeepMind ha desarrollado GraphCast, un programa derivado de AlphaGo que predice el clima utilizando datos históricos en lugar de simulaciones complejas.

…de problema de información completa. Pero en otros sistemas de interés científico, como el clima, claramente trabajamos con información incompleta. Hay datos ruidosos, hay dinámicas caóticas y así, aún así, y pregunté sobre ello explícitamente a Colley. En la entrevista, DeepMind también ha desarrollado otro nieto de AlphaGo que se llama GraphCast, que en lugar de resolver las ecuaciones de la atmósfera con enormes supercomputadores y simulaciones es capaz de aprender sus dinámicas a partir de datos previos, tabulados desde hace cientos de años y usar esos datos para hacer previsiones meteorológicas a futuro. No solo eso, ya puestos DeepMind han atacado a muchísimos otros dominios; por ejemplo, a AlphaTensor, que fue capaz de descubrir algoritmos más eficientes, en particular para multiplicar matrices, también lo comentábamos. Por ejemplo, el caso de la matriz de…
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