Un nuevo maniquí predice cómo las moléculas se disolverán en diferentes solventes | MIT News
Usando el estudios obligatorio, los ingenieros de MIT Chemical han creado un maniquí computacional que puede predecir qué tan correctamente se disolverá cualquier molécula en un solvente orgánico, un paso esencia en la síntesis de casi cualquier farmacéutico. Este tipo de predicción podría hacer que sea mucho más acomodaticio desarrollar nuevas formas de producir drogas […]
El maniquí predice los enseres a grande plazo de los desechos nucleares en los sistemas de matanza subterránea | MIT News
A medida que los países de todo el mundo experimentan un resurgimiento en proyectos de energía nuclear, las cuestiones de dónde y cómo deshacerse de los desechos nucleares siguen siendo tan políticamente tensos como siempre. Estados Unidos, por ejemplo, ha estancado indefinidamente su único repositorio de desechos nucleares subterráneos a grande plazo. Los científicos están […]
El nuevo maniquí predice un punto de reacción química sin retorno | MIT News
Cuando los químicos diseñan nuevas reacciones químicas, una información útil implica el estado de transición de la reacción, el punto de no retorno del que debe proceder una reacción. Esta información permite a los químicos tratar de producir las condiciones correctas que permitirán que ocurra la reacción deseada. Sin secuestro, los métodos actuales para predecir […]
El sistema de IA predice fragmentos de proteínas que pueden unirse o inhibir un objetivo | MIT News
Toda la función biológica depende de cómo las diferentes proteínas interactúen entre sí. Las interacciones proteína-proteína facilitan todo, desde la transcripción del ADN y el control de la división celular hasta las funciones de nivel superior en organismos complejos. Sin secuestro, queda mucho sin estar claro sobre cómo estas funciones se orquestan en el nivel […]
Maniquí FTP de predicción de tokens futuros: un nuevo método de entrenamiento de inteligencia industrial para transformadores que predice múltiples tokens futuros
El diseño contemporáneo de modelos de jerga causal, como los GPT, está intrínsecamente cargado con el desafío de la coherencia semántica durante períodos más largos conveniente a su diseño de predicción de un token por delante. Esto ha permitido un crecimiento significativo de la IA generativa, pero a menudo conduce a una «derivación del tema» […]