Hace poco Google liberó su plataforma de aprendizaje máquina, TensorFlow, bajo licencia Open Source, y hay quien ya la ha aprovechado para hacer experimentos singulares. Por ejemplo, para generar guiones de la serie televisiva 'Friends' de forma automática.

Erik Bernhardsson se descargó 50.000 fuentes tipográficas en su ordenador, las convirtió a mapas de bits y comenzó a analizarlas. Obtuvo el promedio y la mediana de cada letra. Después, mediante el entrenamiento de una red neuronal, trató de crear un "vector de la fuente", que sería el espacio latente que "define" un cierto tipo de letra. Tras semanas de funcionamiento, el modelo converge a algo que se ve decente. Se puede escoger un vector de la fuente y generar nuevas fuentes de perturbaciones aleatorias. Los datos se pueden descargar.

Selecciona un conjunto de datos, y sus características. Configura las neuronas, y observa cómo una red neuronal puede clasificar muestras y hacer regresiones lineales.

Cuando era un adolescente, al alemán Jürgen Schmidhuber le encantaban los libros de ciencia ficción que cogía prestados en la biblioteca. Quería ser físico como su héroe, Albert Einstein, pero el objetivo que se marcó ya entonces le llevó por otros derroteros. “Siempre he querido construir una inteligencia de propósito general que llegara a ser más inteligente que yo mismo” explica el investigador. Después, podría jubilarse.

Bienvenido a Python Plays: Grand Theft Auto, donde nuestro primer objetivo es crear un coche autodirigido. En este tutorial, vamos a cubrir cómo podemos construir un conjunto de datos de entrenamiento para una red neuronal de aprendizaje.

Es innegable que los mejores teléfonos móviles del mercado, los estandartes de Apple, Samsung o Google, toman fotos increíbles. A pesar de lo pequeños que puedan ser los sensores y las lentes que montan, son capaces de captar instantáneas de una enorme calidad gracias tanto al hardware como al software.

Investigadores de Caltech han desarrollado una red neuronal artificial en un tubo de ensayo creada a partir de hebras de ADN que puede resolver un problema clásico de aprendizaje automático: identificar los números escritos a mano. "Aunque los científicos apenas han comenzado a explorar la creación de inteligencia artificial en máquinas moleculares, su potencial ya es innegable --dice el autor principal, Lulu Qian, profesor asistente de Bioingeniería. Se podrán usar en pruebas de diagnóstico biomédico. En español: bit.ly/2ubS7fY

Investigadores crearon red neuronal artificial impresa en 3D capaz de utilizar fotones para procesar información con una rapidez impresionante y sin consumo de energía eléctrica.

Aunque los robots de cuatro patas son más ágiles y se coordinan mejor que sus homólogos de dos, todavía queda mucho por mejorar. Una de las soluciones que ha encontrado la robótica es una forma de aprendizaje automático denominado aprendizaje por refuerzo. Este método permite a los robots entrenarse a sí mismos a través de un modelo de prueba y error para encontrar la mejor forma de realizar una tarea, como caminar. En pocas palabras, el aprendizaje por refuerzo permitiría al robot casi “pensar” y aprender como un animal, con su propia lógica .

Hace 10 meses nacía el proyecto Leela Chess Cero que buscaba crear una implementación basada en Software Libre a partir del documento de Google que explicaba el funcionamiento de la Red Neuronal Alpha Zero. Este tiempo ha sido suficiente para superar a motores históricos como Komodo o Houdini, y acercarse mucho a Stockfish. Motores todos ellos desarrollados durante una década por expertos en ajedrez.

En un proyecto llamado "Relentless Doppelganger", una red neuronal produce las ráfagas de doble bombo, guitarras super-distorsionadas y bramidos típicos del death metal. Lo mejor de todo: emite en streaming estas creaciones brutales 24 horas al día en YouTube.

Dos investigadores de inteligencia artificial de Facebook han logrado desarrollar una IA sintetizadora de voz capaz de copiar el sonido y entonación de la voz de cualquier persona con una precisión sencillamente asombrosa

Los recientes avances en la tecnología de las células madre han permitido a los investigadores construir tejido cerebral a partir de células madre pluripotentes humanas (hPSCs) en 3D. Los organoides cerebrales tienen la misma arquitectura y fisiología que el cerebro, que es el tejido más grande y complejo del cerebro, compuesto por células activadas reunidas y organizadas en redes neuronales.

El cortometraje de 1896 de los hermanos Lumière "La llegada de un tren a la estación de La Ciotat" es uno de los clips de película más famosos de la historia. El youtuber Denis Shiryaev quería actualizar su aspecto, por lo que, con la ayuda de varias redes neuronales, amplió el vídeo a una resolución de 4K y 60 FPS. Este es el original bit.ly/2ScIBFu y este es el resultado: www.youtube.com/watch?v=3RYNThid23g Sobre el vídeo en español: bit.ly/36YRVlM Más: bit.ly/2Uq2POE

Restaurado con redes neuronales. Filmación de Moscú tomada en mayo de 1896 por Charles Moisson de la compañía Lumière. Relacionado: www.meneame.net/story/video-hermanos-lumiere-1896-ampliado-4k-60-fps-r

Esta red neuronal genera composiciones musicales utilizando estilos que pueden ir desde el country hasta Beethoven y los Beatles. Como toda red neuronal no fue programada explícitamente con un algoritmo, sino que descubrió patrones de armonía, ritmo y estilo aprendiendo a predecir cada segmento de notas basándose en cientos de miles de archivos MIDI. Utiliza la misma tecnología de propósito general sin supervisión que el GPT-2, un modelo de transformador a gran escala entrenado para predecir segmentos en una secuencia.

A lo largo de los últimos años hemos visto cómo la tecnología de deepfakes ha ido mejorando. Los investigadores han desarrollado modelos cada vez más capaces y con resultados más realistas, siendo esta tecnología muy prometedora en el campo de cine. Todavía queda un poco para conseguir resultados indetectables para el ojo entrenado, pero Disney Research parece haber dado un paso adelante (PDF).

Creando una red neuronal que pueda tomar letras de Eminem como entrada y generar nuevas letras de Eminem.