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Nuevo Modelo Predictivo Acelera el Diseño de Fármacos y Reduce el Uso de Solventes Peligrosos Un equipo de ingenieros químicos del MIT ha desarrollado un modelo computacional basado en aprendizaje automático capaz de predecir la solubilidad de moléculas en solventes orgánicos. Esta innovación promete optimizar la síntesis de fármacos y otras moléculas útiles, minimizando al mismo tiempo el uso de solventes peligrosos para el medio ambiente. El Reto de la Solubilidad en la Química La solubilidad, la capacidad de una sustancia (soluto) para disolverse en otra (solvente), es un factor crítico en la química. Predecir la solubilidad es fundamental en el desarrollo de nuevos fármacos y productos químicos. El modelo permite a los químicos elegir el solvente adecuado para cada reacción, optimizando el proceso de síntesis. Lucas Attia, estudiante graduado del MIT y coautor del estudio, subraya que la predicción de la solubilidad es un cuello de botella en la planificación sintética y la f...

Construyendo un Dashboard Moderno con Python y Tkinter La creación de interfaces gráficas de usuario (GUI) y dashboards de datos ha evolucionado significativamente. Antes de la llegada de frameworks basados en web como Gradio, Streamlit o Taipy, Tkinter era la principal, y casi única, opción para desarrollar este tipo de aplicaciones en Python. En este artículo, se explorará la vigencia de Tkinter, demostrando su poder y relevancia para la creación de GUIs nativas de escritorio y dashboards de datos . Tkinter se presenta como una opción ideal para desarrolladores que necesitan crear herramientas internas, utilidades sencillas o software educativo. Su principal ventaja reside en su simplicidad : no requiere servidores web complejos, conocimientos de JavaScript o dependencias pesadas. ¿Qué es Tkinter y por qué debería importarte? Tkinter es el kit de herramientas GUI estándar e integrado en Python . Su nombre es un juego de palabras de "Tk Interface". Es un wrapper alred...

Ayudando a tu Modelo a Aprender la Señal Verdadera En el mundo del Machine Learning, a menudo nos encontramos con modelos que, a pesar de su sofisticación, no logran generalizar bien a datos nuevos. Un factor crítico, pero a veces subestimado, es la presencia de datos influyentes : observaciones que, aunque no sean necesariamente errores, distorsionan la capacidad del modelo para aprender patrones generalizables. Este artículo explora una técnica para identificar y gestionar estos puntos de datos disruptivos, permitiendo que los modelos capturen de manera más efectiva las tendencias dominantes en los datos. El Problema de los Datos Influyentes Imagine que está creando un modelo para predecir el riesgo de impago de préstamos, utilizando características como ingresos y historial crediticio. Algunos solicitantes con ingresos relativamente bajos parecen pagar grandes préstamos sin problemas, lo que podría confundir al modelo. En realidad, habían ingresado sus ingresos en dólares estadou...

Edición de Imágenes en Gemini Recibe una Gran Actualización El mundo de la edición de imágenes está experimentando una notable evolución gracias a los avances en inteligencia artificial. Recientemente, se ha anunciado una actualización significativa en la aplicación Gemini, impulsada por un nuevo modelo de edición de imágenes desarrollado por Google DeepMind. Esta mejora se centra en un aspecto crucial: mantener la coherencia visual al editar fotos de personas y mascotas. Según el blog oficial de Google, esta actualización permite a los usuarios transformar sus imágenes de maneras antes inimaginables, desde cambiar la vestimenta de una persona hasta fusionar fotos para crear escenas completamente nuevas. Manteniendo la Esencia al Editar Una de las principales fortalezas de esta actualización radica en su capacidad para preservar la "esencia" de los sujetos en las fotografías. Como bien señala Google, al editar imágenes de personas o mascotas, incluso las alteraciones má...

FastSAM para Tareas de Segmentación de Imágenes: Una Explicación Sencilla La segmentación de imágenes es una tarea popular en visión artificial, cuyo objetivo es particionar una imagen de entrada en múltiples regiones, donde cada región representa un objeto separado. Varios enfoques clásicos del pasado involucraron tomar el "backbone" de un modelo (por ejemplo, U-Net) y ajustarlo en conjuntos de datos especializados. Si bien el ajuste fino funciona bien, la aparición de GPT-2 y GPT-3 impulsó a la comunidad de aprendizaje automático a cambiar gradualmente el enfoque hacia el desarrollo de soluciones de aprendizaje "zero-shot". El concepto "zero-shot" juega un papel importante al permitir que se omita la fase de ajuste fino, con la esperanza de que el modelo sea lo suficientemente inteligente como para resolver cualquier tarea sobre la marcha. En el contexto de la visión artificial, Meta lanzó el ampliamente conocido "Segment Anything Model...