Caterpillar, el fabricante de equipos pesados, ha experimentado un notable aumento en el precio de sus acciones, convirtiéndose en un beneficiario sorprendente del auge de la IA, mientras que los investigadores están logrando avances en la comprensión de las aplicaciones de la IA y las complejidades del aprendizaje. Las acciones de la compañía han subido a niveles récord, impulsando su capitalización de mercado considerablemente al alza, según Fortune.
Las acciones de Caterpillar se han duplicado aproximadamente en los últimos 12 meses, alcanzando un máximo histórico de $742. Este rendimiento ha superado con creces a gigantes tecnológicos como Apple y Microsoft, según Fortune. Los inversores apuestan a que la creciente exposición de Caterpillar a los centros de datos, la infraestructura energética y la demanda relacionada con la IA aún no ha alcanzado su punto máximo. Durante el último año, Caterpillar se ha clasificado como el mejor desempeño número 1 en el Dow, según Fortune.
Mientras tanto, MIT Technology Review lanzó una nueva serie de boletines semanales, "Making AI Work" (Haciendo que la IA funcione), para explorar cómo se está utilizando la IA generativa en varios sectores. Cada edición comenzará con un estudio de caso, examinando un caso de uso específico de la IA en una industria determinada, según MIT Technology Review. Luego, el boletín profundizará en la herramienta de IA que se está utilizando y cómo otras empresas o sectores están empleando la misma herramienta o sistema.
En el ámbito de la investigación científica, un equipo multiinstitucional de investigadores liderado por el Instituto de Investigación Biomédica Fralin de Virginia Tech en VTC y la Universidad Estatal de Arizona registró, por primera vez en abejas melíferas, la dinámica de los neurotransmisores a medida que las abejas aprendían a asociar un olor con una recompensa de azúcar, según Phys.org. Esta investigación ofrece información sobre el aprendizaje humano.
En otras noticias científicas, los investigadores también están trabajando para mejorar la precisión de los modelos de IA. Los modelos estadísticos entrenados en reacciones reportadas pueden ayudar a predecir transformaciones fuera de la muestra, según Nature News. Sin embargo, estos modelos a menudo enfrentan desafíos debido a la escasez de datos y la complejidad de ciertas transformaciones. Los investigadores están desarrollando estrategias de generación de descriptores para dar cuenta de los cambios en el paso enantiodeterminante con la identidad del catalizador o del sustrato, según Nature News.
Además, un estudio publicado en Nature examinó la relación evolutiva entre los eucariotas y las arqueas Asgard, lo que sugiere que los eucariotas probablemente surgieron de un ancestro arqueal Asgard. El estudio utilizó un conjunto de marcadores filogenéticos para llegar a sus conclusiones, según Nature News.
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