Los algoritmos son unos procedimientos predefinidos que resuelven problemas, además, según explica la empresa de telecomunicaciones IONOS, «se utilizan para realizar tareas específicas utilizando secuencias fijas de pasos o convirtiendo valores de entrada en valores de salida». Es decir, en informática, son un conjunto de instrucciones previamente definidas que se emplean para realizar una determinada tarea.
Pero, ¿cómo se entrenan? Los algoritmos se ‘educan’ utilizando conjuntos de datos estructurados y etiquetados, es decir, el modelo se entrena primero con grandes volúmenes de valores de entrada correspondientes y valores de salida esperados, y, posteriormente, predicen las salidas basándose en los datos de prueba. Sin embargo, con la llegada de la inteligencia artificial (IA), esto está a punto de cambiar.
La Universidad de Tecnología de Sídney ha desarrollado un nuevo algoritmo que mejora significativamente la forma en que los sistemas de IA aprenden y descubren patrones de forma independiente, sin guía humana.
Qué es y para qué sirve Torque Clustering
Este algoritmo, llamado ‘Torque Clustering’, puede analizar de forma eficiente y autónoma grandes cantidades de datos en diferentes campos —desde medicina, astronomía, psicología, finanzas, biología hasta química— y es capaz de revelar nuevos conocimientos —como la detección de patrones de enfermedades, el descubrimiento de fraudes o la comprensión del comportamiento—.
Asimismo, supera a los métodos tradicionales de aprendizaje no supervisado, es completamente autónomo, no tiene parámetros y puede procesar grandes conjuntos de datos con una eficiencia computacional excepcional.
Por otro lado, de cara a su posible uso, Torque Clustering podría respaldar el desarrollo de la inteligencia artificial general, particularmente en robótica y sistemas autónomos, al ayudar a optimizar el movimiento, el control y la toma de decisiones.
Primeros usos
El algoritmo ‘Torque Clustering’ se ha probado en 1.000 conjuntos de datos diversos y ha logrado una puntuación media de información mutua ajustada del 97,7 %, teniendo en cuenta que otros métodos de última generación alcanzan puntuaciones del 80%.
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