Machine Learning Tarragona es el resumen principal de noticias de Machine Learning (Aprendizaje Automático) y Deep Learning (Aprendizaje Profundo) para el área de Tarragona, España.

Los principales desarrollos en este campo, ya sean nuevas tecnologías, compañías o productos, procesados y simplificados para que lo puedas tener de forma fácil, simple y gratis!

Los ejemplos y tutoriales de Machine Learning permiten que los nuevos contenidos, muchas veces de gran complejidad, sean accesibles para una audiencia más amplia. A su vez, las técnicas y algoritmos de Machine Learning, ofrecen los últimos avances en investigación de forma más interesante y simple de comprender. Se incluye, también, ejemplos y técnicas de Python, ya que es uno de los lenguajes más utilizados en este campo.

Este contenido se complementa con información específica para el área de Tarragona, España.

Las herramientas de Machine Learning ayudan a predecir los resultados de los ensayos clínicos

De acuerdo con un estudio realizado por investigadores en el MIT y publicado en Harvard Data Science Review, las tecnologías de Machine Learning pueden ayudar a predecir los resultados de los ensayos clínicos, lo que lleva a tiempos de aprobación de medicamentos más rápidos, costos más bajos y más financiamiento.

Los ensayos clínicos aleatorios son una tarea de alto riesgo para una amplia gama de partes interesadas, desde reguladores y líderes de empresas farmacológicas hasta pacientes y sus familias.

"Todos se ven afectados por el riesgo de que un medicamento falle en su proceso de ensayo clínico", dijo Andrew Lo, autor principal del estudio y director del Laboratorio de Ingeniería Financiera del MIT. "Con medidas más precisas del riesgo de desarrollo de medicamentos y dispositivos, esperamos alentar una mayor inversión en este punto de inflexión único en biomedicina".

El auge de los avances médicos, como las terapias inmunológicas, las terapias genéticas y las técnicas de edición de genes también han contribuido a la creciente complejidad de la innovación biomédica.

"Estos avances generan nuevas terapias para la investigación, cada una de las cuales requiere muchos años de investigación y pruebas clínicas, que cuestan cientos de millones a miles de millones de dólares y, sin embargo, a menudo enfrentan una alta probabilidad de fracaso", dijeron los investigadores.

http://bit.ly/2LAJ3wt

 

La financiación de DARPA incorpora Machine Learning a las capacidades de inteligencia de señales de BAE Systems

BAE Systems ha recibido fondos de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) para integrar la tecnología de Machine Learning (ML) en plataformas que descifran las señales de radiofrecuencia. Su solución de integración de hardware controlable para Machine Learning habilitado en tiempo real (CHIMERA) proporciona una plataforma de hardware reconfigurable para desarrolladores de algoritmos de Machine Learning para dar sentido a las señales de radiofrecuencia (RF) en entornos de espectro electromagnético cada vez más concurridos.

El contrato de hasta $4.7 millones, que depende de la finalización exitosa de los hitos, incluye la entrega de hardware junto con la integración y el soporte de demostración. La plataforma de hardware de CHIMERA permitirá a los desarrolladores de algoritmos descifrar el número cada vez mayor de señales de RF, proporcionando a los usuarios comerciales o militares una mayor conciencia situacional automatizada de su entorno operativo. Este contrato es adyacente al premio previamente anunciado para el desarrollo de algoritmos Machine Learning basados ​​en datos bajo el mismo programa DARPA (Sistemas de Machine Learning de radiofrecuencia o RFMLS).

RFMLS requiere una solución de hardware robusta y adaptable con una multitud de superficies de control para permitir una mejor discriminación de señales en los entornos de espectro denso en evolución del futuro.

"CHIMERA brinda la flexibilidad de una solución de software al hardware", dijo Dave Logan, vicepresidente y gerente general de Sistemas de Comando, Control, Comunicaciones, Computadoras, Inteligencia, Vigilancia y Reconocimiento (C4ISR) en BAE Systems. "Machine Learning está a punto de revolucionar la tecnología de inteligencia de señales, tal como lo ha hecho en otras industrias".

https://yhoo.it/2Z314JY

 

Holy Grial, respaldado por Y Combinator, está utilizando Machine Learning para construir mejores baterías

Durante mucho, mucho tiempo, los defensores de las energías renovables han considerado los avances en la tecnología de baterías como el Santo Grial de la industria.

Los avances en el almacenamiento de energía han estado entre los más difíciles de lograr económicamente, gracias a la química increíblemente complicada que está involucrada en el almacenamiento de energía.

Ahora, una compañía que se está lanzando desde Y Combinator cree que ha encontrado la clave para mejorar las baterías. La compañía se llama Holy Grail y se está lanzando en la última ronda del acelerador.

Con un equipo ejecutivo que inicialmente incluía a Nuno Pereira, David Pervan y Martin Hansen, Holy Grail está tratando de llevar las técnicas de la industria de semiconductores al mundo de las baterías.

Los fundadores de la compañía creen que la única forma de mejorar la funcionalidad de la batería es adoptar un enfoque de sistemas para comprender cómo los diferentes ánodos y cátodos funcionarán juntos. Suena simple, pero Pereira dice que el poder computacional no había existido para tener en cuenta todas las variables que acompañan a la introducción de un nuevo químico en la mezcla de la batería.

"No se puede reparar una batería con solo un componente", dice Pereira. “Todas las baterías que se crearon y fallaron en el pasado. Crean un ánodo, pero no tienen una sustancia química que funcione con el cátodo o el electrolito ".

Para Pereira, la creación de Holy Grail es el último paso en un largo camino de experimentación con ingeniería mecánica y química. "Cuando era niño, estaba más interesado en la ingeniería mecánica y la construcción", dice. Pero cuando comenzó a jugar con los coches y quedó fascinado con la movilidad, se dio cuenta de que las baterías eran la innovación que le daba al mundo su carga.

En 2017, Pereira fundó una compañía llamada 10Xbattery, que fabricaba baterías de litio de alta densidad. Esa compañía, lanzada con lo que Pereira vio como una mejor química, resumió el problema de la industria en general: la falta de un enfoque holístico para el desarrollo.

https://tcrn.ch/2LA72uc

 
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