eldiario.es

Síguenos:

Boletines

Boletines

Menú

Luis A. Camuñas Mesa

Estudió Ingeniería de Telecomunicación en la Universidad de Sevilla (2003), donde obtuvo un Doctorado en Microelectrónica (2010) sobre sistemas de procesamiento para visión bio-inspirada, formando parte del Grupo de Sistemas Neuromórficos del Instituto de Microelectrónica de Sevilla, perteneciente al CSIC. Entre 2010 y 2013 estuvo trabajando como investigador postdoctoral en el Centre for Systems Neuroscience de la Universidad de Leicester (UK), desarrollando herramientas de modelado y procesamiento de señales neuronales. Entre 2014 y 2017 disfrutó de un contrato postdoctoral del Programa Juan de la Cierva en el Instituto de Microelectrónica de Sevilla, donde sigue trabajando actualmente en el desarrollo de sistemas artificiales de visión neuromórfica y en el uso de dispositivos memristivos nanométricos para sistemas de aprendizaje automático.

  • Reacciones a sus artículos en eldiario.es: 0

Machine learning: cuando las máquinas aprenden

Cuando James Cameron en 1984 nos alertó sobre los riesgos de una futura rebelión de las máquinas dirigidas por la inteligencia artificial de Skynet, se estaba basando en cierto modo (consciente o inconscientemente) en conceptos como aprendizaje automático (más conocido como machine learning), propuesto por el informático Arthur Samuel en 1959. Mientras que el procesamiento tradicional se basa en seguir una serie de instrucciones estáticas (fijas) previamente programadas, los sistemas inteligentes se basan en algoritmos que se auto-modifican (o aprenden) de forma dinámica en función de la información que van recibiendo. Esta idea le sirvió a la ciencia-ficción para confundir la capacidad de auto-aprendizaje con la consciencia.

En las últimas décadas, la inteligencia artificial ha evolucionado dando lugar a diversos campos de investigación que incluyen, entre otras propuestas, las redes neuronales. Estas redes, inspiradas en las estructuras de procesamiento del cerebro humano, son especialmente apropiadas para aplicaciones como visión artificial, reconocimiento de voz, traducción automática o conducción autónoma.

Seguir leyendo »