Leasing +9,4% nel primo semestre 2022. Mescieri confermato alla guida di Assilea

Paolo De Santis è il nuovo Amministratore Delegato e Direttore Generale di Generali WelionEurostat: nelle regioni del Sud Italia ci sono più disoccupati di lunga durata di tutta la GermaniaAncora un’impennata delle bollette del gas: a novembre si registra un aumento del 13,7%

Lufthansa spazientita: “Noi partner ideale di Ita Airways ma c’è un limite”Un’intelligenza artificiale sviluppata da Google DeepMind di nome FunSearch ha risolto due problemi matematici fino ad oggi considerati indecifrabili. Secondo quanto riporta un articolo pubblicato sulla rivista Nature,trading a breve termine si tratta di un risultato epocale: è la prima volta che un modello linguistico avanzato, o una rete neurale, riesce a raggiungere una vera e propria scoperta scientifica. I temi trattati all’interno dell’articoloOltre la rapiditàUn modello linguistico su due livelliMilioni di rimbalziAutentiche rivelazioniVerso territori ignotiOltre la rapiditàIl team di Google DeepMind ha già sfruttato nel corso dell’ultimo anno l’AI nei settori della sanità e in quello della scienza dei materiali; in quei casi la tecnologia si era “limitata” a moltiplicare a dismisura (per migliaia di volte) quanto un uomo avrebbe potuto fare anche senza intelligenza artificiale, raggiungendo risultati incredibili soprattutto in termini di quantità e rapidità. Ma non era ancora accaduto che un’AI riuscisse attraverso incroci e analisi dei dati a fornire una risposta a un vero e proprio dilemma scientifico. L’intelligenza artificiale crea nuovi materiali: balzo di 800 anniUn modello linguistico su due livelliFunSearch (nome creato dalla contrattura di functions search) è un’AI specificamente creata per ricerche di funzioni matematiche. DeepMind l’ha progettata suddividendola in due elementi che lavorano in sinergia. Il primo è un modello linguistico di grandi dimensioni, addestrato a fornire soluzioni creative esclusivamente sotto forma di codice informatico. Il secondo e un ‘valutatore‘ automatico, che esamina le proposte proposte dalla prima AI eliminando quelle più improbabili, come se ci fossero delle “allucinazioni matematiche”. Milioni di rimbalziЀ solo il primo di una vastissima quantità di passaggi. Tra le soluzioni matematiche analizzate dal valutatore, le migliori vengono infatti inviate nuovamente al primo modello linguistico che le rielabora e le affina generando nuovi risultati, che vengono poi di nuovo ri-inviati al valutatore. Questo rimbalzo avviene per milioni di volte, creando un processo automatizzato che conduce ad avere risultati sempre più precisi e accurati, un cosiddetto ciclo iterativo, che ripetuto innumerevoli volte consente al sistema di perfezionare progressivamente le sue risposte. Google progetta un’AI assistente di vitaAutentiche rivelazioniIl team di DeepMind sperava proprio che un’AI strutturata in un processo di questo tipo avrebbe portato a soluzioni matematiche che la conoscenza umana, da sola, non avrebbe mai potuto raggiungere, a livello di autentiche rivelazioni. Ed è proprio quello che è avvenuto.Quando i ricercatori si sono resi conto delle potenzialità infinite del loro modello, hanno sottoposto alla macchina due storici problemi matematici prima irrisolti ispirati agli insiemi in combinatoria, un campo della matematica che studia come contare le possibili disposizioni di insiemi contenenti un numero finito di oggetti. Tra questi vi era anche il “problema del limite massimo”, noto ai matematici e evoluto dal gioco Set inventato negli anni ’70 dalla genetista Marsha Falco.Attraverso il suo processo FunSearch è riuscito a individuare la soluzione agli enigmi, fornendo soluzioni logiche dove prima c’erano solo supposizioni. I risultati ai due problemi matematici potranno tradursi in innovazioni importanti. Potranno ad esempio garantire la realizzazione di centri dati più efficienti.Google lancia Gemini: il modello AI più potente di sempre?Verso territori ignoti“Questa è la prima volta che qualcuno dimostra che un sistema basato su LLM può andare oltre ciò che era noto a matematici e scienziati informatici – afferma Pushmeet Kohli, scienziato informatico che dirige il team AI for Science presso Google Deepmind a Londra – Non è solo una novità, è più efficace di qualsiasi altra cosa esistente oggi“.“Ciò che rende FunSearch uno strumento scientifico particolarmente potente – hanno poi aggiunto gli autori dello studio – è che produce programmi che rivelano come sono costruite le sue soluzioni, piuttosto che mostrare semplicemente quali sono le soluzioni. Ci auguriamo che questa caratteristica possa ispirare ulteriori approfondimenti negli scienziati che utilizzano FunSearch, guidando un circolo virtuoso di miglioramento e scoperta“.Google DeepMind si conferma la big tech di punta nella rivoluzionaria applicazione dell’intelligenza artificiale nella scienza. Grazie alla possibilità di analisi e comparazione di dati prima impensabile, ogni settimana che passa aumentano le possibilità di spingere le nostre conoscenze scientifiche verso territori ignoti.

Produrre il pane costa troppo: chiuso un terzo dei forni in 5 anniAutodichiarazione per gli aiuti di stato: c'è la proroga al 31 gennaio

Carburanti: prezzi di diesel e benzina ancora in calo

Lufthansa non molla e l’Ad Spohr non chiude il dossier Ita AirwaysTerna e Pirelli insieme per lo sviluppo della mobilità sostenibile

L'Italia prima per evasione IVA, il commento di Gentiloni e quello (presunto) di Giorgia MeloniLo scenario per l'Italia dopo lo stop russo all'accordo sul grano

Eurostat: nelle regioni del Sud Italia ci sono più disoccupati di lunga durata di tutta la GermaniaFranchising, fatturato di 28.8 milioni nel 2021: +6,7% rispetto al 2020