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Preguntas interés artificial Cecilia
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Francis Villatoro introduce una serie de preguntas recibidas, algunas relacionadas con inteligencia artificial (IA) y modelos de lenguaje grandes (LLM). Menciona que idealmente Cecilia respondería a estas preguntas, pero se disculpa porque no hay preguntas dirigidas a Borja.
…combinación lineal incluso de las funciones de onda suponen un grado de entrelazamiento, ya puede haber coeficientes de cualquier tipo, siempre que estén normalizados, coeficientes que a su vez pueden ser complejos, más gracioso todavía. Sí, exactamente. Bueno, otra pregunta; a ver, por aquí hay muchas preguntas, algunas son de IA, no sé si podremos intentar, por ejemplo, claro, lo ideal hubiera sido que las contestara Cecilia, ¿no? Estas de IA, de LLM Gabriel Osorio pregunta: esto puede que... Borja no parece que haya preguntas dirigidas a ti, ¿vale? Te pido perdón. Gabriel Osorio pregunta: explican que la permeabilidad y permitividad del vacío son herencia de las teorías del éter. ¿Cómo se reemplazaron y cómo se explican ahora? Explican como diciendo que ha escuchado algo en internet o que alguien le ha dicho que la permeabilidad y permeatividad del vacío son herencia de las teorías del éter. ¿Cómo se reemplazan esos conceptos ahora…
Significado #1 · Palabras #4
Francis Villatoro saluda a una espectadora llamada Cecilia en el chat de YouTube durante la transmisión en directo del podcast 'Coffee Break: Señal y Ruido', preguntándole si es su primera vez en el programa.
Habla: Francis VillatoroSignificado #9 · Palabras #7saludo a cecilia en youtubechat de youtube podcastcoffeebreakprimera vez en coffee break cecilia…largo, puedes poner dos documentos a la vez y es maravilloso. Yo aquí también puedo poner dos, pero no tres, y ahora tengo que abrir tres ventanas. En la que voy a ir poniendo los horarios, que voy a intentar a ver si la puedo hacer lo menos ancha posible. Yo tengo tres pantallas en realidad, tengo mucho más. El chat de YouTube, pero sí, si tienes más grados, ¿qué tal Cecilia? ¿Todo bien? Hola Francis, ¿qué tal? Bien, ¿todo bien? Hola Cecilia, encantado. Hola. Es tu primera vez, ¿no? En Coffee Break, Cecilia. Perfecto, pues esperemos que disfrutes, que te lo pases bien. Y tranquila, no te preocupes por lo de la interrupción. Empezamos con el tema de Juan Carlos. Ah, no, no, no, no me tengo que ir al final. Estaba en el horario, tenía que hablar con Argentina, pero acabo de terminar, así que no me tengo que ir. Ah, vale, perfecto, entonces no hay problema. Mi idea es que tu tema…
Tras la intervención de Juan Carlos Gil sobre espeleología y estalactitas, Cecilia Garraffo introduce un tema relacionado con el aprendizaje multiespectral sin ejemplos, presentado por investigadores de Google Deepmind.
Habla: Francis VillatoroPalabras #5aprendizaje multiespectral sin ejemplosinvestigadores google deepmindzero shot inteligencia artificial…es que una expedición de tres horas solía acabar convirtiéndose en doce, y la verdad es que cuando pasan más de diez horas dentro de una cueva oscura ya hay que reconocer que bastante cansado, por decirlo así. Pues muchas gracias, Juan Carlos, pero vamos. a tener que dar paso a Cecilia con el tema que nos va a comentar, un tema muy interesante sobre aprendizaje multiespectral sin ejemplos de investigadores de la empresa Google Deepmind, que es la empresa que está revolucionando la inteligencia artificial desde hace prácticamente 10 años, ¿no? Cecilia Sí, les quería contar este paper que se llama Zero Shot Multispectral Learning, así que Zero Shot se llama en inteligencia artificial cuando uno prueba un modelo que ya está entrenado Para tareas generales, cómo funciona para una tarea particular sin haberlo adaptado ni reentrenado. Eso es un Zero Shot en este contexto y acá es Multispectral Learning, aprendizaje de espectros múltiples y a lo que se refiere con eso es que, a ver, les doy…
Cecilia Garraffo continúa hablando sobre los avances recientes en inteligencia artificial, específicamente en modelos que procesan imágenes y utilizan técnicas de difusión.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #12modelos generativos técnicas difusióninteligencia artificial modelos procesan imágenesimágenes realistas modelos de difusióncecilia garraffo avances inteligencia artificial…uno cuando todos sabemos que la inteligencia artificial avanzó un montón en los últimos años, revolucionó todo lo que conocemos y que los modelos son cada vez mejores. Es impresionante interactuar con los modelos de lenguaje, como el ChatGPT, por ejemplo. Y también hubo una revolución no solo en modelos de lenguaje, sino en modelos que procesan imágenes. Ahora, con los modelos generativos, creo que el gran salto fue con los modelos de difusión, que no son de difusión como en física, pero viene de ahí la palabra; que uno puede generar imágenes muy realistas, son muy difíciles distinguir de las imágenes reales. Entonces, en estas dos áreas la inteligencia artificial avanzó un montón. Y después hubo otro avance importante, otro como paso grande, que fue conectar estas dos tecnologías, ¿no? Hacer modelos que se llaman de tipo clip, que quiere decir, podemos dado alguna modalidad entender la otra o predecir la otra entre lenguaje e imágenes…
Cecilia Garraffo explica cómo, aunque la inteligencia artificial ha avanzado significativamente, su utilidad en aplicaciones científicas específicas ha sido limitada debido al entrenamiento generalizado de los modelos.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #13inteligencia artificial aplicaciones científicasmodelos generales datos científicos astronomíateledetección satelital paper garraffo…qué imagen queremos Y ahora los modelos de lenguaje como ChatGPT, o ChatGPT en español se dice, aceptan imágenes también Entonces ahora están comunicados los dos modelos y a eso se refiere uno cuando dice multimodal, por ejemplo, modelo multimodal Ahora, la inteligencia artificial avanzó un montón, pero por otro lado, para aplicaciones científicas no fue en general muy útil Estos modelos que usamos todos los días no son lo más útil para ciencia por muchas razones que es lo que hizo que yo me dedicara a esto que me dedico ahora, que es que están entrenados en temas muy generales pero no aplican bien a los datos científicos, en particular en astronomía que es lo que yo me dedico pero aplica también para teledetección satelital que es sobre el paper que les voy a contar un poco. Los datos son escasos de alguna manera, escasos en el sentido en que no podemos tomar muestras muy cercanas la una a la otra, tenemos lo que tenemos, aunque sean muchos son escasos comparados, por ejemplo en astronomía, con el espacio que estamos observando,…
Juan Carlos Gil menciona que su empresa, dedicada al espacio, cuenta con una división especializada en el desarrollo de algoritmos para procesar datos satelitales.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #14empresa espacio algoritmos datos satelitalesdata processors instrumentos rango espectralinteligencia artificial desarrollo algoritmos específicos…dicen, ok, probamos. O sea, el problema es que los datos de teledetección satelital son complicados y si hacemos modelos, y hay modelos hechos específicamente para eso y funcionan bien, pero no se pueden adaptar a otro satélite o a otra calidad de datos, ¿no? no lo hace especificamente para una tarea, es difícil adaptarlo. Entonces, probemos... Dame 20 segundos, Cecilia. En mi empresa, que trabajamos fundamentalmente en espacio, hay una gran división específica para hacer exactamente eso que estás diciendo. Clásicamente no se ha utilizado inteligencia artificial, sino algoritmos específicos. Claro que se está empezando a utilizar inteligencia artificial, pero vamos, se llaman los data processors, son específicos, se hacen del instrumento, del rango espectral hasta de la órbita, Dependen de forma específica, son muy específicos efectivamente Sí, claro Bueno, Lo que estamos viendo y lo que muestra este paper es que de hecho lo vimos en un proyecto nuestro, lo estamos viendo ahora que es, si vos tomas un modelo de lenguaje entrenado con ninguna imagen satelital más que las que uno encuentra en internet que son…
Cecilia Garraffo explica un experimento en el que se utiliza el modelo de lenguaje Gemini 2.5 para analizar imágenes satelitales, proporcionándole información detallada sobre las frecuencias y su origen.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #11gemini 2 5 analiza imágenes satelitalescientífico necesita imágenes relevantes pregunta…que podemos ver con nuestros ojos, sino en otras partes del espectro electromagnético. Porque buscas frecuencias que sean sensibles a la vegetación, a la reflexión por el agua, buscas esas frecuencias que te van a permitir identificar cositas desde la órbita. Claro, entonces lo que hicieron acá es decir: ok, tomemos todos esos modelos que son bien especializados en esto, pero que son de Machine Learning, de Inteligencia Artificial y después tomamos un modelo, la Causa Géminis 2.5, y démosle imágenes que sabemos que son representativas; o sea, uno necesita igual como necesita un científico: démosle las imágenes más relevantes para la pregunta que vamos a hacer y digámosle qué imágenes le estamos dando, qué frecuencia, cómo se obtuvieron, para qué sirven, démosle cuanto más contexto mejor. Pero démosle estas imágenes de otras partes del espectro pintadas con colores, no importa; démosle todas estas imágenes y el contexto y resulta que funciona bastante bien. Una cosa que es rara es que lo comparan con cómo funcionaría ese mismo modelo si solo…
Cecilia Garraffo explica la naturaleza de los artículos científicos con impacto en inteligencia artificial y machine learning, contrastándolos con el proceso de publicación en física.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #10artículos proceedings machine learningrate aceptación papers conferencias machine learningabstract charlas física conferencias…claro. Por eso es obvio que, claro, cuanta más información le des, mejor va a funcionar. Me parece un poco críptico en ese sentido: que no explica, habla de los otros modelos, pero no los muestra, no compara tan explícitamente. El artículo es ultra compacto. Sí, porque esos son los artículos; esto es un artículo, en inteligencia artificial y machine learning. Los artículos que más impacto tienen son los artículos que son proceedings de conferencias de machine learning importantes; es al revés que en física. Entonces el rate de aceptación de esos papers es menos del 24% creo en general; es muy difícil que te acepten un paper ahí, en vez de mandar un abstract para dar una charla como uno hace en física en una conferencia. Si aceptan el paper, uno va y da una charla o presenta un póster y te publican ese paper en esa conferencia. Que las conferencias buenas como esta, que es NeurIPS o ICML, hay dos que son las mejores; esta está en una de ellas. Son como lo máximo y tienen un…
Cecilia Garraffo describe un proyecto en curso con Gastón Giribet que busca desarrollar un modelo de inteligencia artificial para encontrar agujeros negros en teorías de gravedad alternativas a la de Einstein.
Habla: Cecilia GarraffoPalabras #6inteligencia artificial gastón giribetagujeros negros teorías einsteinmachine learning gravedad alternativachatgpt soluciones problemas complejosmodelo explicacion respuestas gastón giribetinsatisfacción cecilia garraffo chatgpt…que es lo sorprendente es lo contraintuitivo yo hasta hace poquito he estado completamente de acuerdo con lo que estás diciendo sin embargo ahora lo dudo porque estamos viendo que aunque Wolfram está diseñado para eso quizás el modelo de lenguaje sea mejor. A ver, por ejemplo, con Gastón estamos trabajando en un proyecto que me parece muy interesante: que es desarrollar un modelo de inteligencia artificial, de Machine Learning, para encontrar soluciones, agujeros negros en teorías de gravedad diferentes a las de Einstein, y funciona súper bien. Y ahora me pregunto: si estamos haciendo todo este trabajo. Y vamos y le preguntamos a Yachipiti. Y nos da la solución. Es muy poco satisfactorio. Yo siempre digo que no me importa; que me lo digan y ya está. Pero en realidad, Gastón, ahora estoy repensando eso porque es muy poco satisfactorio que no me diga cómo supo hacerlo; como que te Lo puede decir también. Yo creo que lo que pasa es que se abre un nuevo interés: qué es qué está pasando, por qué pasa. Hay una razón por la que esto pasa, ¿no? La respuesta ingenua será, bueno, qué sé yo; a veces hay una forma más amplia de pensar, como uno…
Francis Villatoro se despide de Cecilia Garraffo, quien debía cumplir una tarea, agradeciéndole su participación en el podcast y destacando su experiencia en inteligencia artificial aplicada a la ciencia y la astrofísica.
Habla: Francis VillatoroSignificado #6 · Palabras #8inteligencia artificial aplicada cienciaastrofísica experiencia cecilia garraffopodcast cojea inteligencia artificial…los agentes tengamos expertos en distintas cosas y bueno, vamos a poder contestar todas las preguntas, pero me parece que estamos viendo esto, que no, que es mejor tener un experto en todos en todo que muchos expertos en distintas cosas. Sí, sí, sí, curioso. Es curioso, sí; es como que no sé. Bueno, Cecilia, no te quiero robar mucho más tiempo, tenías una tarea que cumplir, ¿no? Sí, sí, sí, sí, sí, me voy a tener que ir, pero me encantaría, sí, me encantaría volver y seguir charlando. Claro, seguimos hablando; además del tema de inteligencia artificial es uno de los temas en los que cojeamos en el podcast y necesitamos a alguien como tú que además lo aplica directamente a la ciencia y a la astrofísica. Dale, bueno, genial, entonces los dejo, gracias por la invitación y nos vemos la semana que viene, probablemente. Chao, chao. Pues bueno, ahora nos queda el siguiente tema. Estábamos esperando que se apuntara Borja, que lo he visto por ahí, por algún sitio, pero no sé si me está escuchando, que se apunte, que se conecte y le escuchamos. Yo quería hablar de un tema que se ha…
Francis Villatoro introduce una serie de preguntas recibidas, algunas relacionadas con inteligencia artificial (IA) y modelos de lenguaje grandes (LLM). Menciona que idealmente Cecilia respondería a estas preguntas, pero se disculpa porque no hay preguntas dirigidas a Borja.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #4preguntas de ia de gabriel osoriopermeabilidad permitividad teorías del étercecililia responde preguntas de ia…combinación lineal incluso de las funciones de onda suponen un grado de entrelazamiento, ya puede haber coeficientes de cualquier tipo, siempre que estén normalizados, coeficientes que a su vez pueden ser complejos, más gracioso todavía. Sí, exactamente. Bueno, otra pregunta; a ver, por aquí hay muchas preguntas, algunas son de IA, no sé si podremos intentar, por ejemplo, claro, lo ideal hubiera sido que las contestara Cecilia, ¿no? Estas de IA, de LLM Gabriel Osorio pregunta: esto puede que... Borja no parece que haya preguntas dirigidas a ti, ¿vale? Te pido perdón. Gabriel Osorio pregunta: explican que la permeabilidad y permitividad del vacío son herencia de las teorías del éter. ¿Cómo se reemplazaron y cómo se explican ahora? Explican como diciendo que ha escuchado algo en internet o que alguien le ha dicho que la permeabilidad y permeatividad del vacío son herencia de las teorías del éter. ¿Cómo se reemplazan esos conceptos ahora…
Los físicos discuten sobre la simetría del mundo a altas energías, contrastándola con las energías a las que los humanos estamos acostumbrados.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2 · Palabras #2simetría del mundo altas energíasfísicos teóricos energías humanaspreguntas interés artificial cecilia…todo, sobre todo, sí, sí, son teorías muy, exactamente, como dice Francis, esto pasa en teoría, se ha observado esta curiosidad en teorías con mucha simetría, bueno, cuando hay mucha simetría hay cosas bonitas que pasan que no pasan en el mundo real, ¿no? Lo que esperamos los físicos, que somos muy teóricos, es que a muy altas energías el mundo sea muy simétrico y no así a nuestras energías, ¿no? Pues bueno, yo creo que ya hemos, ya os digo, las preguntas de interés artificial las estoy omitiendo por el tema de que no tenemos a Cecilia y si las podéis formular por la semana que venga ella de nuevo. Que supongo que será la semana que viene o en unas cuantas semanas, y así que vamos a cortar el programa ya por hoy. Yo creo que ya hemos dado lo suficiente; hemos cubierto aquí nuestras dos horas y cuarto, más la hora inicial, tres horas y cuarto. Yo creo…