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Inteligencia artificial dentro de la nube para los científicos

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Unos científicos del Consejo Superior de Investigaciones Científicas están liderando el proyecto europeo DEEP Hybrid DataCloud, la cual se trata de una plataforma que permite desarrollar, entrenar y compartir en la nube aplicaciones basadas en inteligencia artificial.

MACHINE LEARNING:

Este proyecto tiene objetivo hacer accesible herramientas de machine y deep learning, ofrecer una serie de módulos diseñados que puedan facilitar a la comunidad científica el desarrollo, uso y explotación de herramientas de análisis de datos, como es el caso de las redes neuronales, el procesamiento en paralelo de grandes conjuntos de datos o el análisis de flujo de datos online.

De manera que el machine learning lo que hará dentro de este proyecto será hacer que la máquina aprenda a realizar ciertas tareas a partir de los datos que se le vayan ofreciendo, es por esto que se utilizara las redes neuronales. La cual es una subrama del machine learning que es conocida como Deep Learning donde estas redes neuronales tienen la capacidad de resolver problemas complejos.

“Ambas técnicas están hoy en día a la vanguardia de la inteligencia artificial, dando forma a herramientas que se están utilizando para lograr niveles muy altos de precisión en muchos campos de investigación diferentes. El entrenamiento de un modelo de deep learning es una tarea muy compleja y de gran intensidad computacional. Requiere que el usuario tenga una configuración completa que involucre un cierto hardware, los controladores adecuados, software dedicado y suficientes recursos de memoria y almacenamiento”, precisa la investigadora del CSIC Lara Lloret, del Instituto de Física de Cantabria (CSIC-Universidad de Cantabria).

“Esto es exactamente lo que ofrecemos: un marco para todos los usuarios, no solo para unos pocos expertos, que permite desarrollar, entrenar y compartir modelos de deep y machine learning tanto localmente, como en un sistema cloud, de una manera sencilla”, recalca Lloret.

Asimismo también lo que se busca es el crear un entorno de computación y datos sin fronteras dentro del continente, para que los científicos puedan compartir, almacenar y reutilizar datos de investigación.

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