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#1:
¿Por qué nos gobiernan los más inútiles? ¿Por qué los investigadores no tienen la fama que se merecen?
Qué injusta es la vida.
Qué injusta es la vida.
#10:
DeepMind es una empresa. No es una "inteligencia artificial". Lo que han descubierto (en esa empresa, repito) es un algoritmo que controla mejor el plasma, usando modelos de redes neuronales.
#21:
A mi lo que me hace gracia de todo esto es que creamos unos sistemas complejísimos de valor incalculable con lo último de la física aplicada.....para acabar calentando agua que mueve una turbina, como desde que se inventó la máquina de vapor hace 250 años. 
Comentarios
¿Por qué nos gobiernan los más inútiles? ¿Por qué los investigadores no tienen la fama que se merecen?
Qué injusta es la vida.
#1 Porque la gente no quiere que le gobiernen los mejores, quiere que le gobiernen los que parecen mejores. Y son dos cosas diferentes.
#1 #8 El problema es que a la hora de tomar una decisión en terrenos inciertos a las personas nos gustan las certezas, y la ciencia es justo lo contrario de eso. Por eso a los políticos se les castiga tanto por cambiar de opinión, porque ya no dan imagen de certeza.
#9 nunca necesite certeza, con ver honestidad me valdria
#8 Cuando Al Gore se presentó a las elecciones de EEUU contra Bush, algunos estudios decían que el problema que tenía Al Gore es que parecía un intelectual sin carisma mientras que Bush (hijo) se parecía al vecino al que invitas a una barbacoa con la familia. Si eso es cierto ni siquiera buscamos gente que parezca buena, nos basta con que nos parezca simpática.
#1 Creo que es obvio, pero la democracia actual se ha convertido en un concurso de popularidad que se celebra cada cuatro años, y en el que está permitido mentir todo lo que se quiera.
#11 Chorizos y chorizas y viceversa
#11 Ahí le has dado. La gente no vota como si sus derechos, su economía, o su jubilación fueran en ello. La gente vota como quien vota en Gran Hermano.
#1 En una población de genios el gobernante sería el mas brillante. En una población de mediocres, el gobernante es un mediocre con carisma.
Nos guste o no, el grueso de la población es idiota y se deja llevar por populismos y visceralidades.
#23 En una población de genios el gobernante sería el mas brillante.
Eso habría que verlo.
DeepMind es una empresa. No es una "inteligencia artificial". Lo que han descubierto (en esa empresa, repito) es un algoritmo que controla mejor el plasma, usando modelos de redes neuronales.
#10 Qué raro que los de IBM no tengan registradas todas las variantes de Deep*. Y más aún algo tan evidente como DeepMind. Los de Google les han robado un nombre que estaba claramente identificado a los creadores de Deep Blue.
#13 Bueno, en este caso no es así, DeepMind no nació como una empresa de Google, la compraron hace unos años
#14 lo vi después de enviar el comentario. En ese caso, fueron los fundadores de la empresa los que se quedaron el nombre chulo y Google solo se ha aprovechado de eso.
#10 Es que le llaman "inteligencia artificial" a cualquier cosa... cualquier script es factible de ser llamando "inteligencia artificial"...
#10 Me parece bien lo que hacen, pero preferiría mejor que para este tipo de cosas tan delicadas se usaran modelos que fueran depurables y no modelos tipo caja negra, donde tú entrenas, minimizas un error y das por bueno el comportamiento que tenga.
Que no es lo mismo cometer un error y pifiarla en unas cosas que en otras (y más en entornos donde el nivel de error asumible debe ser tan bajo y el nivel de control tan alto como en este, donde cualquier mínimo desbalance puede aguarte la fiesta).
#28 Damos por hecho que están usando redes neuronales u otra caja negra (no tiene por qué ser así), incluso damos por hecho que están usando machine learning.
Esto es un problema de control. Problemas similares de control industrial se han resuelto con modelos tipo algoritmos genéticos + lógica difusa.
#39 Es que están usando deep learning (o sea, redes neuronales con esteroides).
No es un problema de control trivial ni mucho menos porque para poder controlar necesitas medir con precisión, sin un modelo sólido, predecible y muy cercano a la realidad no se pueden realizar estrategias de control industrial estándares:
"La fusión, admiten los investigadores, es un proceso complejo y continuo donde el estado del plasma cambia constantemente y no se puede medir de manera continuada. "
Lo que me da miedo es esto:
""La IA nos permitiría explorar cosas que no exploraríamos de otro modo, porque podemos asumir riesgos con este tipo de sistema de control que no nos atreveríamos a tomar de otro modo""
¿Realmente podemos asumir esos riesgos? creo que podría ayudar a investigar cómo se comportan estos plasmas, eso si, pero nada para producción (¿te gustaría un equivalente a desbloquear tu móvil con una foto tuya? ¿o a que el software de reconocer caras de tu cámara de fotos se confunda con un arbusto del fondo? ¿o que el piloto automático del tesla de turno se confunda con una señal de tráfico que está un poco deteriorada, ha sido manipulada o simplemente la detecte mal por cualquier razón?).
Recordemos cuál es el problema:
"A core challenge is to shape and maintain a high-temperature plasma within the tokamak vessel. This requires high-dimensional, high-frequency, closed-loop control using magnetic actuator coils, further complicated by the diverse requirements across a wide range of plasma configurations."
"A main direction of research is to study the effects of shaping the distribution of the plasma into different configurations3,4,5 to optimize the stability, confinement and energy exhaust, and, in particular, to inform the first burning-plasma experiment, ITER. Confining each configuration within the tokamak requires designing a feedback controller that can manipulate the magnetic field6 through precise control of several coils that are magnetically coupled to the plasma to achieve the desired plasma current, position and shape, a problem known as the tokamak magnetic control problem."
Y efectivamente, de forma tradicional se hace como tú propones:
"to first solve an inverse problem to precompute a set of feedforward coil currents and voltages7,8. Then, a set of independent, single-input single-output PID controllers is designed to stabilize the plasma vertical position and control the radial position and plasma current, all of which must be designed to not mutually interfere6. Most control architectures are further augmented by an outer control loop for the plasma shape, which involves implementing a real-time estimate of the plasma equilibrium9,10 to modulate the feedforward coil currents8. The controllers are designed on the basis of linearized model dynamics, and gain scheduling is required to track time-varying control targets. Although these controllers are usually effective, they require substantial engineering effort, design effort and expertise whenever the target plasma configuration is changed, together with complex, real-time calculations for equilibrium estimation."
Y esto es cómo se está enfocando el asunto:
"A radically new approach to controller design is made possible by using reinforcement learning (RL) to generate non-linear feedback controllers. The RL approach, already used successfully in several challenging applications in other domains11,12,13, enables intuitive setting of performance objectives, shifting the focus towards what should be achieved, rather than how. Furthermore, RL greatly simplifies the control system. A single computationally inexpensive controller replaces the nested control architecture, and an internalized state reconstruction removes the requirement for independent equilibrium reconstruction. These combined benefits reduce the controller development cycle and accelerate the study of alternative plasma configurations. Indeed, artificial intelligence has recently been identified as a ‘Priority Research Opportunity’ for fusion control14, building on demonstrated successes in reconstructing plasma-shape parameters15,16, accelerating simulations using surrogate models17,18 and detecting impending plasma disruptions19. RL has not, however, been used for magnetic controller design, which is challenging due to high-dimensional measurements and actuation, long time horizons, rapid instability growth rates and the need to infer the plasma shape through indirect measurements."
"The control policies are learned through interaction with a tokamak simulator and are shown to be directly capable of tokamak magnetic control on hardware, successfully bridging the ‘sim-to-real’ gap. This enables a fundamental shift from engineering-driven control of a pre-designed state to artificial-intelligence-driven optimization of objectives specified by an operator."
Pero vamos, que si hay alguna duda sobre si usa redes neuronales o no, ya te lo aclaran más abajo:
"MPO23 uses two neural-network architectures to design and optimize the policy: the critic network and the policy network. Both networks are adapted during training, but only the policy network is deployed on the plant.
For the critic network, the inputs are combined with the hyperbolic tangent function value of the last commanded action and fed to a long short-term memory (LSTM) layer 256 units wide. The outputs of the LSTM layer are then concatenated with its inputs and fed to a multilayer perceptron (MLP), that is, a stack of two densely connected hidden layers with 256 latents each. Each of the MLP layers uses an exponential linear unit non-linearity. Finally, we use a last linear layer to output the Q-value."
Por si hay alguna duda, "depurar" una red neuronal no es "encontrar un error y corregirlo" como en un algoritmo normal, se trata de rediseñar la red para tratar de corregir el problema. No es cambiar este componente o apretar este tornillo, es cambiar la caja negra entera:
https://medium.com/machine-learning-world/how-to-debug-neural-networks-manual-dc2a200f10f2
A mi lo que me hace gracia de todo esto es que creamos unos sistemas complejísimos de valor incalculable con lo último de la física aplicada.....para acabar calentando agua que mueve una turbina, como desde que se inventó la máquina de vapor hace 250 años.
#21 Pues no te falta razón, se echa de menos una tecnología de conversión de energía nuclear a eléctrica sin pasar por la mecánica.
Esto es algo que me enctanta de las placas fotovoltáicas, que hasta se pueden montar en relojes o calculadoras.
#21 Habría que investigar cómo realizar transferencias de calor->energía de forma más eficiente y directa, eso si sería una revolución (podríamos mantener encendido un móvil o un reloj sólo con nuestro propio calor, simplemente usar el calor de cristales o piedra o fachadas enteras de edificios para la electricidad que necesiten, etc).
Extraer energía de la luz no se nos da del todo mal y vamos mejorando bastante...
#29 Desconozco totalmente el tema, pero dudo que no se este investigando desde hace años la transferencia calor -> energía.
https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=4SY9EAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR15&dq=Thermal+energy+transfer&ots=TV9a6QVEye&sig=R8k_AS1KNjEYlhwXK07PibPTwLY#v=onepage&q=Thermal%20energy%20transfer&f=false
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1359431102001928
#32 Por supuesto que se investiga, debe ser el santo grial. Pues no parece que sean cosas escalables o aplicables al día a día, con la cantidad de calor residual que podría aprovecharse... ¿sabes que un factor limitante en las placas solares es precisamente la temperatura de operación? poder generar electricidad tanto de la luz como del calor (que además, mejoraría la generación de energía mediante la luz en momentos de más calor, con lo que el beneficio sería más que doble) sería un paso adelante tremendo...
#36 Pues habrá que esperar y confiar en los que siempre nos salvan el culo: los científicos.
Ojalá avance el tema y podamos resolver problemas energéticos, desigualdad y guerras.
#3 .... mucho confías tu en la humanidad....
#4 confio en las IAs y tomar por
#5 hay que dejar que Multivac gobierne.
#16 soy mas de skynet
#41 Pero Multivac lo hace siguiendo las tres leyes.
#42 solo he entrado por 42.
Y ya puestos comentar
“DATOS INSUFICIENTES PARA RESPUESTA ESCLARECEDORA"
#4 ¡Queremos que Skynet nos domine!
#3 Lo mejor es que una IA tome el control de las armas atómicas y nos obligue a resolver la desigualdad y las guerras, como en las películas pero al final gana la IA.
#6 Si toma el control, dile adiós a todo. No creo que les importe mucho activar las armas atómicas. Les sería indiferente.
Otra cosa es el algoritmo con el que hayan sido creadas
#12 El algoritmo respeta las tres leyes de la robótica y ha llegado a la conclusión de que para proteger al ser humano hay que ser paternalista.
#22 Si van a respetar las tres leyes, si. Espera sentado.
#26 #31 madre mía, que pesimismo! Confiad un poco más en Skynet
#34 Skynet, la IA más idiota de la historia
#22 Ultron.
#3 uff el tema que luego al construir la central con estas investigaciones no se escatime en gastos, y por llevarse alguno una comisión, haya un chanchullo y se use material incorrecto o más barato y a tomar por saco.
El titular para mi gusto es un poco mierder pero el contenido creo que es interesante.
#2 Este enlace no está mal, igual puedes cambiarlo https://www.technologyreview.es//s/13987/la-ia-de-deepmind-puede-acercar-los-limites-de-la-fusion-nuclear
"Dueña de Google"?