Tendencias futuras en Deep Learning: Un vistazo al futuro de la Inteligencia Artificial
Fecha de publicación: 6 de septiembre de 2024
El deep learning ha revolucionado la inteligencia artificial, permitiendo avances sin precedentes en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la conducción autónoma. ¿Cuál es el futuro de esta tecnología? Exploremos algunas de las tendencias más prometedoras:
Aprendizaje autosupervisado
El aprendizaje autosupervisado permitirá a los modelos aprender de grandes cantidades de datos no etiquetados, lo que reduce significativamente los costos y el tiempo de entrenamiento.
Se puede aplicar en la generación de texto, compresión de video, y descubrimiento de fármacos.
Redes neuronales gráficas
Estas redes son ideales para modelar datos con estructuras complejas, como las redes sociales o las moléculas.
Puede ser usado para la recomendación de productos, descubrimiento de fármacos y análisis de redes sociales.
Redes neuronales cuánticas
Este tipo de computación podría acelerar drásticamente el entrenamiento de modelos de deep learning, resolviendo problemas que son intratables para las computadoras clásicas.
Se puede observar en el descubrimiento de nuevos materiales, optimización de rutas y simulación de sistemas complejos.
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IA explicable
La IA explicable busca hacer que los modelos de deep learning sean más transparentes, permitiendo entender cómo llegan a sus conclusiones.
Se evidencia en un diagnóstico médico, toma de decisiones legales y sistemas autónomos.
Computación neuromórfica
Inspirada en el cerebro, este tipo de computación emplea los chips neuromórficos, los cuales podrían ofrecer una mayor eficiencia energética y permitir la creación de sistemas de IA más pequeños y potentes.
Se puede aplicar a la robótica, reconocimiento de patrones y procesamiento del lenguaje natural.
Deep Learning federado
Permite entrenar modelos de machine learning en múltiples dispositivos sin compartir los datos subyacentes, lo que garantiza la privacidad de los usuarios.
Se puede implementar en aplicaciones móviles, dispositivos IoT y análisis de datos médicos.
Deep Learning Generativo
Los modelos generativos crean contenido a partir de modelos de aprendizaje profundo, pueden crear imágenes, música, texto y otros tipos de contenido altamente realista. Contribuye al diseño de productos, creación de contenido y entretenimiento.
Estos avances también plantean desafíos importantes, como la necesidad de abordar los sesgos en los datos, garantizar la seguridad de los sistemas de IA y desarrollar marcos éticos para su uso. Para afrontar estos desafíos, UNIMINUTO Virtual cuenta con la Especialización en Inteligencia Artificial, la cual tiene como objetivo contribuir a una transformación digital éticamente responsable.
Este programa cuenta con la el Ministerio de Educación: SNIES 111287 Número Resolución registro calificado: 13965 Fecha de Registro Calificado: 15/07/2022 Duración: 2 periodos académicos cuatrimestrales Vigencia: 7 años Modalidad: Virtual
Bibliografía
- https://www.ibm.com/es-es/topics/self-supervised-learning
- https://es.eitca.org/artificial-intelligence/eitc-ai-tfqml-tensorflow-quantum-machine-learning/overview-of-tensorflow-quantum/layer-wise-learning-for-quantum-neural-networks/examination-review-layer-wise-learning-for-quantum-neural-networks/what-is-a-quantum-neural-network-qnn-and-how-does-it-process-data-using-qubits/
- https://www.redhat.com/es/topics/ai/what-is-generative-ai#:~:text=El%20deep%20learning%20o%20aprendizaje,interpretar%20grandes%20cantidades%20de%20datos.