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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindfenotipo organizativo sistemas biológicospronóstico meteorológico grafcast huracán leemodelo grafcast chip predicción tiempolewis fry richardson cálculo atmosféricomodelo meteorológico grafcast predicción tiemposimulaciones moleculares dinámicas estructuras proteicasecuaciones rigen la naturaleza predecirlaGrafCasthuracán LeeLewis Fry RichardsonJuan Carlos GilFrancis VillatoroIgnacio CrespoAlberto Aparici
Modelo grafcast chip predicción tiempo
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Juan Carlos Gil reflexiona sobre la complejidad de los sistemas biológicos y cómo emergen sus fenotipos organizativos, antes de cambiar de tema para hablar del modelo de pronóstico meteorológico GrafCast.
…los tejidos, porque es que una célula cancerosa digamos responde de esta manera particular, cuál es la gramática de las células y luego a medida que las células se van agrupando, a medida que las recoges y formas tejidos, ¿cómo reaccionan estos tejidos? Y luego, ¿cómo emerge el fenotipo organizativo de todo ese sistema completo? Es evidente que disfrutan mucho de su trabajo, eso está claro. Cambiemos un poco de tema: Su modelo de pronóstico meteorológico, GrafCast, fue capaz de predecir la llegada a tierra del huracán Lee con nueve días de antelación y de generar un pronóstico de 10 días en aproximadamente un minuto en un solo chip. Lewis Fry Richardson, quien intentó calcular el tiempo atmosférico a mano, probablemente se asombraría muchísimo. Mi pregunta es: ¿estamos pasando de resolver las ecuaciones a realmente comprender el sistema? Creo que esta es una pregunta muy, muy interesante. Durante mucho, mucho tiempo hemos estado limitados por lo que podíamos computar. Pensábamos que estas eran las ecuaciones que rigen la naturaleza y para que podamos predecirla tenemos que resolver esas ecuaciones. ¿Y eso ocurrió a nivel de la comprensión de las estructuras proteicas porque allí estábamos realizando simulaciones moleculares dinámicas? Y eso también ocurrió a nivel de la comprensión del clima. donde ahora tenías que, o sea, estabas simulando el tipo de clima y tratando de ver qué sucedía. Lo que las redes neuronales nos han demostrado es que a veces existen atajos muy interesantes que quizás no llegamos a apreciar o a comprender del todo y para los…
Significado #1 · Palabras #1
Juan Carlos Gil reflexiona sobre la complejidad de los sistemas biológicos y cómo emergen sus fenotipos organizativos, antes de cambiar de tema para hablar del modelo de pronóstico meteorológico GrafCast.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #1fenotipo organizativo sistemas biológicospronóstico meteorológico grafcast huracán leemodelo grafcast chip predicción tiempolewis fry richardson cálculo atmosféricomodelo meteorológico grafcast predicción tiemposimulaciones moleculares dinámicas estructuras proteicasecuaciones rigen la naturaleza predecirla…los tejidos, porque es que una célula cancerosa digamos responde de esta manera particular, cuál es la gramática de las células y luego a medida que las células se van agrupando, a medida que las recoges y formas tejidos, ¿cómo reaccionan estos tejidos? Y luego, ¿cómo emerge el fenotipo organizativo de todo ese sistema completo? Es evidente que disfrutan mucho de su trabajo, eso está claro. Cambiemos un poco de tema: Su modelo de pronóstico meteorológico, GrafCast, fue capaz de predecir la llegada a tierra del huracán Lee con nueve días de antelación y de generar un pronóstico de 10 días en aproximadamente un minuto en un solo chip. Lewis Fry Richardson, quien intentó calcular el tiempo atmosférico a mano, probablemente se asombraría muchísimo. Mi pregunta es: ¿estamos pasando de resolver las ecuaciones a realmente comprender el sistema? Creo que esta es una pregunta muy, muy interesante. Durante mucho, mucho tiempo hemos estado limitados por lo que podíamos computar. Pensábamos que estas eran las ecuaciones que rigen la naturaleza y para que podamos predecirla tenemos que resolver esas ecuaciones. ¿Y eso ocurrió a nivel de la comprensión de las estructuras proteicas porque allí estábamos realizando simulaciones moleculares dinámicas? Y eso también ocurrió a nivel de la comprensión del clima. donde ahora tenías que, o sea, estabas simulando el tipo de clima y tratando de ver qué sucedía. Lo que las redes neuronales nos han demostrado es que a veces existen atajos muy interesantes que quizás no llegamos a apreciar o a comprender del todo y para los…
Francis Villatoro explica cómo las redes neuronales han superado a las supercomputadoras en la simulación del clima, utilizando menos recursos computacionales.
Habla: Francis VillatoroSignificado #4 · Palabras #20redes neuronales simulan climasupercomputadoras vs redes neuronaleschip para simulaciones climáticasteoría desconocida modelos climáticosredes neuronales predicciones climapatrones estadísticos inherentes naturalezacomplejidad inherente al problema climáticointerpretabilidad de los resultados limitada…muy interesantes que quizás no llegamos a apreciar o a comprender del todo y para los cuales no poseemos la teoría actual que los explique. pero de alguna manera hay una prueba de concepto que lo valida. Hay una prueba de existencia de que el modelo con mucha menos cantidad de computación de la que una supercomputadora necesitaba en más de un día para obtener un nivel de rendimiento similar puede ser superado por una red neuronal operando en un solo chip. Así que hay algo ahí que está aprovechando que el modelo ha utilizado y no comprendemos completamente en este momento cuál es esa teoría en la que está basándose Pero hay algo en las estadísticas de la naturaleza que el modelo es capaz de aprovechar y está operando no en la complejidad del peor de los casos sino en la complejidad inherente al problema mismo, lo que le permite predecir las cosas de manera muy efectiva. Y esto es un poco a costa de la interpretabilidad de los resultados, ¿verdad? Lo que significa. Quiero decir, definitivamente hay un papel para esas ecuaciones porque nos dan una comprensión más profunda. La ecuación de Navier-Stokes, ¿no? Sí, sí, exacto. Entonces creo que es decir, puedes desplegar y ver exactamente qué cálculos se han realizado, así…
Francis Villatoro continúa la discusión sobre cómo los modelos de redes neuronales logran predicciones sorprendentes con menos capacidad computacional.
Habla: Francis VillatoroPalabras #12redes neuronales predicciones asombrosascapacidad computacional modelos redes neuronaleslímite eficiencia modelos redes neuronalesinvestigación activa redes neuronales…de la información del problema era mucho menor? Y las redes neuronales de alguna manera lo aprovecharon para, por así decirlo, dar con esas soluciones que son mejores. Pero yo no creo que hayamos encontrado una respuesta completa a la pregunta que planteaste. Es un problema de investigación activo, digamos, sobre cómo estos modelos son capaces de extraer y hacer estas predicciones asombrosas con menos capacidad de cómputo. Y ¿cuál es el límite? ¿Cuál es el límite real, el verdadero límite de cuánto más eficientes podemos llegar a serlos? Muchas gracias, Alberto. Sí, muchísimas gracias. Volvamos, si les parece, al tema de Go por un momento. No podemos terminar esto sin preguntar sobre la mítica jugada 37 que ocurrió en la segunda partida contra Lee Sedol. Esa jugada, para nuestros oyentes, fue una que los comentaristas descartaron casi por…
Ignacio Crespo introduce una línea de investigación sobre teorías de orden superior relacionadas con la predicción en el ámbito de la conciencia.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #9predicciones teorías orden superiorconciencia corrección errores predicciónmodelos predicción cerebro ignacio crespo…que es igualmente funcional Francis cuando percibe una manzana que tiene delante, pero luego a la hora de reportarlo y de imaginarlo se producen diferencias. Esto ya plantea cuestiones interesantes para seguir investigando y para seguir viendo por dónde va. El caso que yo quiero traer aparte es que, aparte de estas teorías de orden superior, dentro de ellas hay algunas predicciones más específicas que incluso trabajan con modelos que tienen que ver con la predicción. No son las que vamos a hablar dentro de uno o dos programas, pero hablan de la predicción y entienden que la conciencia podría ser, esta es la cosa, la corrección de los errores de predicción que hace nuestro cerebro. al comparar lo que ha predicho con lo que está recibiendo. que en los casos en los que está consciente esos errores se maximizan, se potencian para poder detectar esa diferencia y a partir de esto han sacado algunas predicciones interesantes que parecen…