Explorando el universo a través de la Inteligencia Artificial

Esta página contiene 489 palabras, respectivamente 3748 personajes y duraciones 2 minutos para leer.

Histórico: autómatas inteligentes (Talos), seres artificiales (Galatea y Pandora), Ars Magna, un cálculo universal del razonamiento (el alfabeto del pensamiento humano), el concepto de "utilidad", los fundamentos del teorema de Bayes, las redes neuronales artificiales (el perceptrón), teoría de juegos, el informe Maquinaria Inteligente, Aprendizaje hebbiano, Prueba de Turing, Primeros programas funcionales de IA; conferencias (inter)nacionales, robótica basada en el comportamiento, uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar exoplanetas, DARPA Grand Challenge, Inteligencia artificial compasiva, uso de IA en la exploración marciana, red de aprendizaje profundo, mapeo espacial, Conferencia Asilomar sobre IA beneficiosa, modelos de lenguaje ( T‑NLG, GPT‑3), Primera Cumbre Mundial sobre Seguridad de la IA, Google lanza Gemini 1.5, OpenAI anuncia públicamente Sora, StabilityAI anuncia Stable Diffusion 3, la IA nos revela constantemente nuevos descubrimientos

Logros notables: Descubrimiento de exoplanetas, Cartografía del espacio, Misiones planetarias autónomas, Búsqueda de inteligencia extraterrestre, Simulación y modelado del universo, Análisis de datos astronómicos, Búsqueda de desechos espaciales, Interacción hombre-robot, Extracción de información de imágenes astronómicas, Identificación de estructuras cósmicas, Corrección de errores de instrumentos espaciales, Planificación de misiones espaciales, Exploración del espacio profundo, Prevención y anticipación de desastres espaciales, Optimización del rendimiento y eficiencia de las naves espaciales, Descubrimiento de señales cósmicas, Análisis de la composición y estructura planetaria, Asistencia en la exploración lunar; Aprendizaje automático y redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural y conversacional, visión artificial y procesamiento de imágenes, robótica e interacción hombre-máquina, procesamiento y minería de datos, seguridad y detección de amenazas, atención médica, automatización de procesos, sistemas médicos expertos, inteligencia artificial en la fabricación, Modelos generativos adversarios, Aprendizaje cuántico, Predicción del comportamiento del usuario, Sistemas de gestión del conocimiento, Automatización de pruebas de software, Aprendizaje por refuerzo multiobjetivo, Modelado cognitivo, Aprendizaje de costos no garantizados, Evaluación automática de situaciones, Predicción de respuestas y acciones, Ingeniería inversa del comportamiento humano, Gestión del conocimiento. sistemas, Aprendizaje con algoritmos genéticos

Historias ejemplares: Mars Rover Curiosity, Deep Space Network, Proyecto SETI, Telescopio espacial Kepler, Proyecto SkyNet, Proyecto Blue Brain, Película El marciano, Proyecto innovador Starshot, Programa Voyager; Libros de muestra, películas de muestra, juegos y software de muestra

Galería de retratos: Yann LeCun, Alex Krizhevsky, Fei‑Fei ​​Li, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Andrej Karpathy, Francois Chollet, Demis Hassabis, Pieter Abbeel, John McCarthy, Sebastian Thrun, Peter Norvig, Andrew Ng, Satya Mallick, Ethan Rublee

Exploración a través de la ficción imaginaria/especulativa: Obras literarias, Obras cinematográficas, Juegos de ordenador

Hipótesis/conspiraciones/misterios poco claros: Control de la información, Supervisión del espacio exterior, Autonomía de los sistemas espaciales, Comunicación con civilizaciones extraterrestres

Perspectiva: interpretación de datos astronómicos, fenómenos cósmicos complejos y las posibilidades de vida en todo el universo, mejor anticipación de los riesgos y mayor eficiencia en la investigación espacial, mejor desempeño de los robots espaciales, desafíos y responsabilidades éticos asociados

Autor

  • Autorul este specialist în domeniul Ingineriei Aerospațiale. A absolvit ca șef de promoție la specializarea de Echipamente și Instalații de Bord, având studiile de licență la Facultatea de Inginerie Aerospațială din cadrul Universității „Politehnica” București, în 2002, obținând ulterior titlurile pentru studii aprofundate cu specializarea de Echipamente și Instalații de Bord și de master, în 2004, în Industria Transportului Aerian la aceeași universitate. În 2002, s-a alăturat Departamentului de Inginerie Aerospațială „Elie Carafoli” și apoi a devenit profesor asistent la Departamentul de Inginerie a Sistemelor Aeronautice și Management Aeronautic „Nicolae Tipei”, Facultatea de Inginerie Aerospațială, în prezent deținând funcția de lector în cadrul facultății. A continuat studiile de specialitate la un curs de control avansat din cadrul Institutului European de Control Integrat (EECI-European Embedded Control Institute, Supelec, Paris) în 2011 și a obținut titlul de doctor în domeniul Ingineriei Aerospațiale de la Universitatea „Politehnica” din București în 2015. Ulterior, în 2021, a absolvit cu succes studiile post-doctorale, cu o tematică de cercetare privind implementarea tehnologiei deep learning în aplicații de Supraveghere a Spațiului și Suportul de Navigație. Membru al Centrului pentru Științe, Prospectivă, Creativitate și Ficțiune (Centrul STRING), a participat ca membru junior la fondarea Asociației Aeronautica și Astronautica din România (AAAR), a colaborat ca redactor al revistei Airborne de Inginerie Aerospațială din România, fiind o persoană activă în industria aerospațială. De-a lungul timpului, a fost implicat în activitatea de îndrumare a studenților de la Facultatea de Inginerie Aerospațială și are expertiză bogată în domenii precum electronică, microprocesoare, microcontrolere și prelucrarea digitală a semnalelor. De asemenea, în cadrul activității de cercetare, a condus pachete de lucru și a dezvoltat tehnologii de Inteligență Artificială pentru Navigație Vizuală în cadrul unui grant al Agenției Spațiale Europene.

    Ver todas las entradas