Caterpillar, le fabricant d'engins de chantier, a connu une hausse remarquable de son cours boursier, devenant un bénéficiaire surprenant de l'essor de l'IA, tandis que les chercheurs progressent dans la compréhension des applications de l'IA et des complexités de l'apprentissage. Les actions de la société ont atteint des niveaux records, faisant grimper sa capitalisation boursière de façon spectaculaire, selon Fortune.
L'action Caterpillar a presque doublé au cours des 12 derniers mois, atteignant un sommet historique de 742 $. Cette performance a largement surpassé celle des géants de la technologie comme Apple et Microsoft, selon Fortune. Les investisseurs parient que l'exposition croissante de Caterpillar aux centres de données, aux infrastructures énergétiques et à la demande liée à l'IA n'a pas encore atteint son apogée. Au cours de l'année écoulée, Caterpillar s'est classé n°1 des meilleures performances du Dow, selon Fortune.
Parallèlement, MIT Technology Review a lancé une nouvelle série de newsletters hebdomadaires, "Making AI Work" (Faire fonctionner l'IA), pour explorer comment l'IA générative est utilisée dans divers secteurs. Chaque édition commencera par une étude de cas, examinant un cas d'utilisation spécifique de l'IA dans une industrie donnée, selon MIT Technology Review. La newsletter approfondira ensuite l'outil d'IA utilisé et la manière dont d'autres entreprises ou secteurs emploient le même outil ou système.
Dans le domaine de la recherche scientifique, une équipe de chercheurs multi-institutionnelle dirigée par le Fralin Biomedical Research Institute de Virginia Tech et l'Arizona State University a enregistré, pour la première fois chez les abeilles, la dynamique des neurotransmetteurs lorsque les abeilles apprenaient à associer une odeur à une récompense sucrée, selon Phys.org. Cette recherche offre des perspectives sur l'apprentissage humain.
Dans d'autres actualités scientifiques, les chercheurs travaillent également à améliorer la précision des modèles d'IA. Les modèles statistiques entraînés sur les réactions signalées peuvent aider à prédire les transformations hors échantillon, selon Nature News. Cependant, ces modèles sont souvent confrontés à des défis en raison de la rareté des données et de la complexité de certaines transformations. Les chercheurs développent des stratégies de génération de descripteurs pour tenir compte des changements dans l'étape d'énantiodétermination avec l'identité du catalyseur ou du substrat, selon Nature News.
De plus, une étude publiée dans Nature a examiné la relation évolutive entre les eucaryotes et les archées d'Asgard, suggérant que les eucaryotes ont probablement émergé d'un ancêtre archéal d'Asgard. L'étude a utilisé un ensemble de marqueurs phylogénétiques pour parvenir à ses conclusions, selon Nature News.
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