VOLVER

Share

Princesa de Asturias de Investigación 2022 para los impulsores de la inteligencia artificial

Los científicos Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis han sido galardonados por sus desarrollos en redes neuronales que imitan el funcionamiento del cerebro humano. Se aplican en campos tan diversos como la robótica, el reconocimiento de voz, la traducción automática de idiomas o la predicción de estructuras proteicas.

Fuente: Agencia SINC


Internacional |
16 de junio de 2022

Este año el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica ha recaído en cuatro investigadores expertos en inteligencia artificial: Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis.

Hinton, LeCun y Bengio son considerados los padres de una técnica esencial de la inteligencia artificial, el deep learning o aprendizaje profundo, basado en el uso de redes neuronales para el reconocimiento de voz, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural.

Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio y Demis Hassabis, galardonados con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2022. / FPA/Universidad de Toronto-Johnny Guatto/Universidad de California/TEDxMontréal/Royal Society.

Estas redes neuronales pretenden imitar el funcionamiento del cerebro humano mediante algoritmos que convierten el proceso biológico del aprendizaje en secuencias matemáticas. Se trata de que la máquina aprenda de su propia experiencia. Con esta tecnología se han logrado avances en campos tan diversos como la percepción de objetos y la traducción automática.

En 1986, Hinton inventó los algoritmos de retropropagación, fundamentales para el entrenamiento de redes neuronales. Con ellos, en 2012 consiguió crear una red neuronal convolucional llamada AlexNet, compuesta por 650 000 neuronas y entrenada con 1,2 millones de imágenes, que registró tan solo un 26 % de errores en el reconocimiento de objetos y redujo a la mitad el porcentaje de sistemas anteriores.

Ha aportado otras contribuciones a las redes neuronales artificiales y su entrenamiento, como la cocreación de la máquina de Boltzmann, la máquina de Helmholtz y el llamado producto de expertos. En 2021 publicó en la plataforma de preprints arXiv un documento en el que presentó GLOM, un innovador proyecto, aún teórico, que supone un nuevo modelo vectorial para procesar y representar la información visual en una red neuronal, que aún está en fase de desarrollo.

Reconocimiento de caracteres y textos

En cuanto a LeCun, hizo aportaciones al desarrollo de los algoritmos de retropropagación que Hinton había inventado y en 1989 creó LeNet-5, un sistema de reconocimiento de caracteres escritos en cheques bancarios, que supuso un gran avance para la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres.

Después contribuyó al desarrollo de la tecnología DjVu de compresión de imágenes, utilizada por cientos de sitios web y millones de usuarios para acceder a documentos escaneados en internet. También ha trabajado en métodos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de documentos, la interacción humano-computadora y el reconocimiento de voz.

A su vez, Bengio ha hecho contribuciones clave en modelos probabilísticos de secuencias, utilizados también para el reconocimiento de voz y de escritura y en aprendizaje no supervisado. Actualmente, estudia algoritmos más eficientes en representaciones de datos, extrayendo reconocimiento de patrones y también permitiendo el entendimiento de relaciones más complejas y conceptos de alto nivel.

Hinton, LeCun y Bengio ya fueron reconocidos en 2018 con el Premio Turing, al que muchos consideran el ‘Nobel de la computación’.

Premio al fundador de DeepMind

Por su parte, Hassabis es CEO y cofundador de DeepMind, una de las mayores compañías de investigación en inteligencia artificial del mundo, creada en 2011 y adquirida en 2014 por Google.

Con DeepMind este empresario británico ha creado un modelo de red neuronal que combina las capacidades de una red neuronal artificial con la potencia algorítmica de un ordenador programable.

La compañía de Hassabis ha unido los progresos hechos en machine learning con los procesos de deep learning y el llamado aprendizaje de refuerzo para crear un nuevo campo de aprendizaje por refuerzo profundo, un sistema de inteligencia artificial que abre la puerta a múltiples aplicaciones en el estudio de numerosas disciplinas científicas.

En 2021 el equipo de DeepMind logró predecir, con un grado muy elevado de exactitud, la estructura de más de 350.000 proteínas humanas (el 44 % de todas las conocidas). Los datos fueron puestos a disposición de todos los laboratorios del mundo en el AlphaFold Protein Structure Database y el logro fue destacado por la revista Science como descubrimiento científico de ese año.

“Es para mí un gran honor recibir el prestigioso Premio Princesa de Asturias junto con algunos de mis brillantes colegas científicos, y en nombre de mi increíble equipo, quienes han ayudado a mejorar la vida de las personas y a aumentar nuestra comprensión del mundo a través de la invención de estas nuevas tecnologías innovadoras”, ha señalado Hassabis tras conocer que había sido uno de los galardonados.


Share

Últimas publicaciones

La Fundación Descubre se une al Orgullo LGBTIQA+ 2025 con un Café con Ciencia para conocer y entrenar las defensas del cuerpo humano
Sevilla | 25 de junio de 2025

El catedrático de Inmunología de la Universidad de Sevilla Alfredo Corell ha participado en este encuentro organizado por Descubre con motivo del Día Internacional del Orgullo LGBTIQA+. Esta actividad, celebrada en la sede de la Fundación Triángulo, ha contado con la asistencia de miembros de esta entidad, de la Asociación Adhara y el colectivo Chicotá, organizaciones sin ánimo de lucro cuyo objetivo es que todas las personas tengan el mismo trato independientemente de su orientación sexual o identidad de género.

Sigue leyendo
Un proyecto de ciencia ciudadana evalúa la calidad del aire de la ciudad de Granada
Granada | 25 de junio de 2025

Un equipo de científicos y voluntarios de la Asociación Acción en Red ha medido las emisiones del entorno urbano granadino con la ayuda de sensores fijos y móviles. Asimismo, ha analizado más de 5.000 árboles para determinar las características de la infraestructura verde de la ciudad. Esta iniciativa está apoyada por la Oficina de Ciencia Ciudadana de Andalucía,  que coordina la Fundación Descubre-Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y la Universidad Pablo de Olavide, pretende potenciar la utilización de esta metodología entre distintos agentes de la región.

Sigue leyendo
Transforman los residuos de la poda del aguacate en un bioaditivo para estabilizar emulsiones
Córdoba | 24 de junio de 2025

Una investigación de la Universidad de Córdoba logra aprovechar los desechos del aguacate para unir líquidos, en un nuevo trabajo enmarcado en el campo de la economía circular que podría tener aplicaciones en diversas industrias como la cosmética o alimentaria. El equipo de investigadores ya logró hace poco más de un año transformar los residuos de poda del aguacate en envases alimentarios biodegradables.

Sigue leyendo

#CienciaDirecta

Tu fuente de noticias sobre ciencia andaluza

Más información Suscríbete

Ir al contenido