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长文源:区块律动Publicado a 2019-08-24Actualizado a 2024-08-19

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Caltech resuelve con IA un problema de 60 años en química cuántica: una GPU hace el trabajo de 7.800

El Instituto de Tecnología de California (Caltech) ha utilizado un modelo de IA para abordar un problema de 60 años en química cuántica: reducir drásticamente la complejidad computacional de las simulaciones de densidad electrónica. El método tradicional, la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT), ve su tiempo de cálculo aumentar cúbicamente con el tamaño del sistema, volviendo imposibles los cálculos para moléculas grandes. El equipo de Anima Anandkumar entrenó un Operador Neuronal de Fourier (FNO) para aprender la relación directa entre las condiciones de entrada y la densidad electrónica correspondiente, reduciendo la complejidad de O(N³) a casi O(N log N). Este modelo, denominado Kohn-Sham FNO, se inserta en el proceso iterativo estándar de DFT, funcionando como una "cadena de pensamiento" que permite la autocorrección, a diferencia de los modelos de predicción directa que fallan al extrapolar. Los resultados son significativos: el modelo logró una precisión del 97.77% en la densidad al extrapolar a moléculas farmacéuticas grandes no vistas durante el entrenamiento, superando ampliamente el 58.6% de error de los modelos de predicción directa. En una prueba a gran escala, simuló un defecto en una estructura de magnesio con 82,500 electrones en una sola GPU, una tarea que en 2019 requirió aproximadamente 7,800 GPUs. El exponente de escalado del nuevo método es de 1.03 (casi lineal), frente al 3.37 (cúbico) del método tradicional. Este avance, que combina principios físicos con IA para reemplazar solo el paso computacional más costoso, abre nuevas posibilidades para el descubrimiento acelerado de fármacos, materiales para baterías y catalizadores.

marsbitHace 9 min(s)

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ÚLTIMAS NOTICIAS: ¡Publicados los datos de la Reserva Federal sobre el Índice de Precios de Consumo (PCE), utilizado para medir la inflación! ¡Esta es la primera reacción de Bitcoin (BTC)!

La principal criptomoneda, Bitcoin, mantiene sus altos niveles antes de la publicación hoy de los datos de inflación del índice de precios de gastos de consumo personal (PCE) de EE.UU. Como se sabe, Bitcoin subió desde aproximadamente $62.000 a más de $80.000 en un período muy corto. Ayer, incluso superó los $81.000, alcanzando su nivel más alto en tres meses. Aunque el mercado retrocedió un poco después, ahora el foco está en los datos del PCE, uno de los indicadores de inflación más seguidos por la Fed, y en las expectativas sobre su política monetaria. Un informe del PCE inferior a las expectativas podría reforzar la idea de una presión inflacionaria decreciente, apoyando las expectativas de que la Fed podría adoptar una política monetaria más flexible. Por el contrario, un informe superior a las expectativas podría debilitar las expectativas de recortes de tasas, ejerciendo presión de venta a corto plazo sobre Bitcoin. Los datos publicados para julio, considerados un indicador adelantado de la inflación, fueron los siguientes: - PCE básico (anual): 3.3% (vs. 3.3% esperado y previo) - PCE básico (mensual): 0.2% (vs. 0.2% esperado; previo 0.1%) - PCE general (anual): 3.7% (vs. 3.6% esperado; previo 3.7%) - PCE general (mensual): 0.2% (vs. 0.1% esperado; previo -0.1%) *Esto no es una recomendación de inversión.

cryptonews.ruHace 31 min(s)

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