{"id":25500,"date":"2021-12-03T10:01:49","date_gmt":"2021-12-03T16:01:49","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25500"},"modified":"2021-12-03T10:01:49","modified_gmt":"2021-12-03T16:01:49","slug":"el-enfoque-transformacional-del-aprendizaje-automatico-podria-acelerar-la-busqueda-de-nuevos-tratamientos-para-enfermedades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/el-enfoque-transformacional-del-aprendizaje-automatico-podria-acelerar-la-busqueda-de-nuevos-tratamientos-para-enfermedades\/","title":{"rendered":"El enfoque &#8216;transformacional&#8217; del aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda acelerar la b\u00fasqueda de nuevos tratamientos para enfermedades"},"content":{"rendered":"<div class=\"field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden\">\n<div class=\"field-items\">\n<div class=\"field-item even\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>El m\u00e9todo, llamado aprendizaje autom\u00e1tico transformacional (TML), fue desarrollado por un equipo del Reino Unido, Suecia, India y Holanda.\u00a0Aprende de m\u00faltiples problemas y mejora el desempe\u00f1o mientras aprende.<!--more--><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>TML podr\u00eda acelerar la identificaci\u00f3n y producci\u00f3n de nuevos medicamentos mejorando los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico que se utilizan para identificarlos.\u00a0Los resultados se informan en las\u00a0<\/span><em><span>Actas de la Academia Nacional de Ciencias<\/span><\/em><span>\u00a0.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>La mayor\u00eda de los tipos de aprendizaje autom\u00e1tico (ML) utilizan ejemplos etiquetados, y estos ejemplos casi siempre se representan en la computadora mediante caracter\u00edsticas intr\u00ednsecas, como el color o la forma de un objeto.\u00a0Luego, la computadora forma reglas generales que relacionan las caracter\u00edsticas con las etiquetas.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>\u201cEs como ense\u00f1ar a un ni\u00f1o a identificar diferentes animales: este es un conejo, este es un burro, etc.\u201d, dijo el profesor Ross King del Departamento de Ingenier\u00eda Qu\u00edmica y Biotecnolog\u00eda de Cambridge, quien dirigi\u00f3 la investigaci\u00f3n.\u00a0\u201cSi le ense\u00f1as a un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico c\u00f3mo se ve un conejo, podr\u00e1 saber si un animal es o no un conejo.\u00a0Esta es la forma en que funciona la mayor\u00eda del aprendizaje autom\u00e1tico: se ocupa de los problemas de uno en uno &#8220;.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Sin embargo, esta no es la forma en que funciona el aprendizaje humano: en lugar de abordar un solo tema a la vez, mejoramos en el aprendizaje porque hemos aprendido cosas en el pasado.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>&#8220;Para desarrollar TML, aplicamos este enfoque al aprendizaje autom\u00e1tico y desarrollamos un sistema que aprende informaci\u00f3n de problemas anteriores que ha encontrado para aprender mejor los problemas nuevos&#8221;, dijo King, quien tambi\u00e9n es miembro del Instituto Alan Turing.\u00a0\u201cDonde un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico t\u00edpico tiene que comenzar desde cero cuando se aprende a identificar un nuevo tipo de animal, digamos un gatito, TML puede usar la similitud con los animales existentes: los gatitos son lindos como los conejos, pero no tienen orejas largas como los conejos y burros.\u00a0Esto hace que TML sea un enfoque mucho m\u00e1s poderoso para el aprendizaje autom\u00e1tico &#8220;.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Los investigadores demostraron la efectividad de su idea en miles de problemas de toda la ciencia y la ingenier\u00eda.\u00a0Dicen que muestra una promesa particular en el \u00e1rea del descubrimiento de f\u00e1rmacos, donde este enfoque acelera el proceso al verificar lo que dicen otros modelos de ML sobre una mol\u00e9cula en particular.\u00a0Un enfoque t\u00edpico de ML buscar\u00e1 mol\u00e9culas de f\u00e1rmaco de una forma particular, por ejemplo.\u00a0En cambio, TML utiliza la conexi\u00f3n de los f\u00e1rmacos con otros problemas de descubrimiento de f\u00e1rmacos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>\u201cMe sorprendi\u00f3 lo bien que funciona, mejor que cualquier otra cosa que conozcamos sobre el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos\u201d, dijo King.\u00a0&#8220;Es mejor elegir medicamentos que los humanos, y sin la mejor ciencia, no obtendremos los mejores resultados&#8221;.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><em><strong><span>Referencia:<\/span><\/strong><br \/>\n<span>Ivan Olier et al.\u00a0&#8216;Aprendizaje autom\u00e1tico transformacional: aprender a aprender de muchos problemas cient\u00edficos relacionados&#8217;.\u00a0Actas de la Academia Nacional de Ciencias (2021).\u00a0DOI: 10.1073 \/ pnas.2108013118<\/span><\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El m\u00e9todo, llamado aprendizaje autom\u00e1tico transformacional (TML), fue desarrollado por un equipo del Reino Unido, Suecia, India y Holanda.\u00a0Aprende de m\u00faltiples problemas y mejora el desempe\u00f1o mientras aprende.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":25501,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-25500","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>El enfoque &#039;transformacional&#039; del aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00eda acelerar la b\u00fasqueda de nuevos tratamientos para enfermedades 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