Noticias de la semana - 07
Una nueva IA detectó 17 veces más terremotos que los métodos tradicionales
ConvNetQuake es la primera red neuronal diseñada para detectar y localizar terremotos utilizando sismogramas. En un estudio de la actividad sísmica en Oklahoma, el sistema detectó 17 veces más terremotos que los registrados en el catálogo de terremotos de Oklahoma Geological Survey.
DETECTANDO TERREMOTOS
Los terremotos son mucho más comunes de lo que la gente pueda pensar. Cada año, el sur de California solo experimenta aproximadamente 10,000 terremotos , y están ocurriendo con mayor frecuencia en el centro de los Estados Unidos, posiblemente debido a la inyección de aguas residuales.
Si bien no podemos sentir un gran porcentaje de estos terremotos, es importante que los entendamos. Este conocimiento podría ayudarnos a determinar qué causa los terremotos y posiblemente crear herramientas para su prevención.
También podría ayudarnos a descubrir cómo predecir futuros terremotos de todos los tamaños, lo que mejorará la respuesta de las comunidades a los terremotos.
Ahora, un equipo de investigación dirigido por el científico de aprendizaje profundo Thibaut Perol ha encontrado una forma de utilizar la inteligencia artificial (IA) para mejorar la detección de terremotos. Su estudio fue publicado hoy en Science Advances .
INNOVANDO CON IA
El equipo llamó a su sistema de IA ConvNetQuake, y es la primera red neuronal diseñada para detectar y localizar terremotos. El algoritmo especializado puede observar mediciones de movimiento del suelo conocidas como sismogramas y determinar si la actividad sísmica es solo "ruido" o un terremoto. Históricamente, ha sido muy difícil detectar terremotos muy pequeños debido a este ruido, pero ConvNetQuake puede hacer la distinción.
Los investigadores utilizaron la actividad sísmica en Oklahoma para entrenar y probar ConvNetQuake. Descubrieron que su sistema detectó 17 veces más terremotos de los que se registraron en el catálogo de terremotos del Servicio Geológico de Oklahoma.
Si bien este estudio en particular revela cómo el sistema podría mejorar la detección de terremotos en el centro de Estados Unidos, ConvNetQuake podría aplicarse más allá de esta región. Al detectar y categorizar eficazmente la actividad sísmica, podría proporcionar información importante desde muy temprano en la "vida" de un terremoto, alertando a las comunidades lo antes posible si un terremoto está aumentando o no y qué tan grave podría ser.
Sin embargo, si bien es superior a otros métodos de detección de terremotos, ConvNetQuake solo puede detectar terremotos, no puede predecirlos . Sin embargo, hasta que podamos predecir con eficacia los terremotos antes de que comiencen, la detección temprana es nuestra mejor esperanza para prevenir la devastación que los terremotos pueden causar.
La nueva inteligencia artificial de IBM puede predecir psicosis en su discurso
El lenguaje es una herramienta fascinante, que permite a los humanos compartir pensamientos entre ellos. A menudo, si se usa con claridad y precisión, el lenguaje conduce a un acuerdo de las mentes. El lenguaje es también la herramienta mediante la cual los psiquiatras evalúan a un paciente por psicosis particulares o trastornos mentales, incluida la esquizofrenia. Sin embargo, estas evaluaciones tienden a depender de la disponibilidad de profesionales altamente capacitados e instalaciones adecuadas.
Ingrese un equipo compuesto por miembros de los grupos de psiquiatría computacional y neuroimágenes de IBM Research en todo el mundo.
Juntos, han desarrollado una inteligencia artificial (AI) capaz de predecir con relativa precisión la aparición de la psicosis en un paciente, superando las barreras de evaluación antes mencionadas. La investigación sobre su IA predictora de psicosis ha sido publicada en la revista World Psychiatry.
El grupo se basó en los hallazgos de un estudio de IBM de 2015 que demostraba la posibilidad de usar IA para modelar las diferencias en los patrones del habla de pacientes de alto riesgo que luego desarrollaron psicosis y aquellos que no lo hicieron. Específicamente, cuantificaron los conceptos de "pobreza del habla" y "fuga de ideas" como complejidad sintáctica y coherencia semántica, respectivamente, utilizando un método de inteligencia artificial llamado procesamiento del lenguaje natural (NLP) .
Su IA luego evaluó los patrones de discurso de los pacientes que los investigadores dieron instrucciones para hablar de ellos mismos durante una hora.
"En nuestro estudio anterior, pudimos construir un modelo predictivo con puntajes manuales que alcanzaron un 80 por ciento de precisión, pero las características automatizadas alcanzaron el 100 por ciento", Guillermo Cecchi, investigador principal y gerente de los grupos de psiquiatría computacional y neuroimágenes en IBM Research , le dijo al Futurism.
Para su nuevo estudio, los investigadores evaluaron un grupo de pacientes mucho más grande que se involucró en un tipo diferente de actividad del habla: hablar de una historia que acababan de leer. Al entrenar a su IA predictora de psicosis utilizando lo que habían aprendido del estudio de 2015, el equipo pudo construir un modelo retrospectivo de patrones de discurso del paciente, dijo Cecchi.
Según el estudio, este sistema podría haber predicho el inicio eventual de la psicosis en pacientes con un 83 por ciento de precisión. Si se hubiera aplicado a los pacientes del primer estudio, la IA habría predicho con un 79% de precisión que los pacientes finalmente desarrollaron psicosis.
Una IA
La IA de predicción de psicosis de los investigadores de IBM podría eventualmente ayudar a los profesionales de la salud mental, así como a los pacientes. Como escribió Cecchi en un artículo de IBM Research 2017 , los enfoques tradicionales para evaluar a los pacientes son bastante subjetivos. Él y su equipo creen que el uso de la IA y el aprendizaje automático como herramientas para la llamada psiquiatría computacional podría eliminar esta subjetividad y mejorar las posibilidades de evaluaciones precisas.
Este nuevo estudio es solo uno de los dos esfuerzos de psiquiatría computacional de IBM Research. A principios de 2017, el equipo de Cecchi y los investigadores de la Universidad de Alberta realizaron un estudio a través del Centro de Estudios Avanzados de IBM Alberta. Ese trabajo en particular combinó técnicas de neuroimagen con IA para predecir la esquizofrenia mediante el análisis de escaneos cerebrales de un paciente.
En cuanto al nuevo estudio, Cecchi cree que podría ser un paso significativo para hacer que la evaluación neuropsiquiátrica esté disponible para el público en general, y un mejor diagnóstico en el inicio de la psicosis podría conducir a un mejor tratamiento.
"Este sistema se puede usar, por ejemplo, en la clínica. Los pacientes considerados en riesgo podrían ser evaluados de manera rápida y confiable para que los recursos (siempre limitados) se puedan dedicar a aquellos que se considere muy propensos a sufrir un primer episodio de psicosis ", dijo Cecchi a Futurism. Las personas que no tienen acceso a profesionales o clínicas especializadas pueden enviar muestras de audio para su evaluación remota por parte de la IA que predice la psicosis.
Como dijo Cecchi a Futurism, el enfoque no necesita limitarse a la psicosis tampoco. "Se podrían implementar enfoques similares en otras condiciones, por ejemplo, la depresión", dijo. De hecho, los investigadores de IBM ya están explorando el potencial de la psiquiatría computacional para ayudar en el diagnóstico y tratamiento de otras afecciones, como la depresión, el Parkinson y las enfermedades de Alzheimer, e incluso el dolor crónico.
AI realmente revoluciona la medicina y, a medida que estos sistemas avanzados alcanzan la corriente principal, ingresaremos a una nueva era en el cuidado de la salud y esperamos que sea en la que cualquiera, en cualquier lugar, tenga acceso a las mejores opciones de diagnóstico y tratamiento.
Coinbase utilizará machine learning para verificar identidad de usuarios
El año pasado, Coinbase alcanzó los USD$ 1 mil millones en ingresos y la valuación de la compañía se duplicó de USD$ 1.6 mil millones en agosto. Los inversionistas piden constantemente a la compañía que venda sus acciones y la demanda es alta, ya que la Coinbase no permite a las partes interesadas vender su participación en mercados secundarios.
Ayer, la empresa admitió que manejaba de forma ineficiente los honorarios de la tarjeta de crédito aplicado por los bancos. Algunos, han estado facturando a los clientes de Coinbase con ‘Advance Cash’, que viene con cargos adicionales. La compañía ahora incluye un descargo de responsabilidad solicitando a los clientes cambiar a una tarjeta de débito o cuenta bancaria para evitar estas tarifas.
La semana pasada, se anunció la contratación de Hiriji de TD Ameritrade para mejorar el servicio al cliente, que también ha estado fallando los últimos meses
La mayoría de los exchanges tienen un proceso de verificación del cliente, y Coinbase también, pero la compañía no pudo verificar identidades apenas los usuarios se registraron, lo que resultó en muchos usuarios descontentos por primera vez
Para solucionar esto, Coinbase ha reemplazado el sistema de verificación de identidad con uno más nuevo que hace uso del aprendizaje automático. La empresa afirma que el nuevo sistema implementado puede verificar con éxito casi el 90% de todas las identificaciones de clientes.
También se dijo que se habían asociado con un nuevo proveedor de verificación de identidad para ayudar a equilibrar la carga durante los períodos pico. Sin embargo, este nuevo proveedor no fue nombrado en el anuncio oficial.
Con el nuevo sistema implementado, cuando falla una verificación de identificación, Coinbase enviará un correo electrónico al cliente sobre por qué falló la verificación y soluciones específicas para solucionarlo.
La nueva verificación ya está operando en el sitio web, y las aplicaciones móviles se actualizarán en las próximas semanas.
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