Anoche (6 de diciembre), el premio principal de VinFuture 2024, valorado en 3 millones de dólares (más de 76 mil millones de VND), fue otorgado a 5 científicos: Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, Yann LeCun y Fei-Fei Li por sus contribuciones innovadoras al avance del progreso del aprendizaje profundo.
El comité de premios señaló que los avances en el aprendizaje profundo han marcado el comienzo de una nueva era de innovación tecnológica, permitiendo a las máquinas “aprender” de cantidades masivas de datos y lograr una precisión increíble en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la toma de decisiones.
Desde 2012, el aprendizaje profundo se ha convertido en una herramienta clave que impulsa importantes avances en áreas como la atención médica, la automatización y los servicios financieros, dando forma a la innovación futura. Las nuevas aplicaciones de desarrollo tecnológico pueden ayudar a millones de personas a cambiar sus vidas aportando eficiencia a los negocios y a la atención sanitaria.
Profesor Yoshua Bengio
El profesor Yoshua Bengio es el fundador del Instituto Mila, que se centra en las redes neuronales artificiales, incluidos importantes avances en el aprendizaje de la representación y los modelos generativos.
Sus contribuciones se convirtieron en una parte esencial de los sistemas modernos de aprendizaje profundo, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Su trabajo permitió el desarrollo de herramientas como asistentes virtuales y herramientas de traducción de idiomas, permitiendo que millones de personas en todo el mundo tengan acceso a estas tecnologías. Su investigación continúa dando forma a campos relacionados con el aprendizaje profundo, desde la robótica hasta el desarrollo de la medicina personalizada.
Profesor Yoshua Bengio (extremo izquierdo)
Las innovaciones de Bengio permiten que los sistemas "aprendan" y generen datos con una precisión increíble. Estas innovaciones son particularmente importantes en la creación de soluciones basadas en IA para abordar desafíos globales, como mejorar la atención médica y promover el desarrollo ambiental sostenible.
Al hablar en la ceremonia de premiación, el profesor recordó su viaje con la IA que comenzó hace 20 años, cuando se interesó en las redes neuronales y quiso comprender los principios detrás de la inteligencia. En aquel momento no pensó que su progreso y éxito tendrían un impacto tan grande en la sociedad actual.
"La IA puede aportar enormes beneficios si la gestionamos adecuadamente. Debemos comprender la magnitud del desafío y asumir la responsabilidad de que la IA sea un éxito", subrayó.
Profesor Geoffrey Hinton
El profesor Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto, Canadá, es reconocido por su liderazgo e investigación fundamental sobre la arquitectura de redes neuronales. Su artículo de 1986 con David Rumelhart y Ronald Williams demostró representaciones distribuidas en redes neuronales entrenadas por el algoritmo de retropropagación. Este método se convirtió en una herramienta estándar en el campo de la inteligencia artificial y condujo a avances en el reconocimiento de imágenes y voz.
Profesor Geoffrey Hinton. (Foto: TVP)
Al refinar la arquitectura de las redes neuronales profundas y utilizar grandes conjuntos de datos para entrenarlas, el profesor Hinton ha abierto nuevas direcciones para la investigación y las aplicaciones de la inteligencia artificial, allanando así el camino para los avances en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial y sistemas autónomos.
Al compartir en la ceremonia de premiación, el profesor Geoffrey E. Hinton dijo que él, el profesor Yoshua Bengio y Yann LeCun han dedicado sus vidas al desarrollo de tecnología de redes neuronales. También le agradó ver que VinFuture reconoció las contribuciones del Sr. Jen-Hsun Huang al desarrollo del software informático necesario para la inteligencia artificial; así como la del profesor Fei-Fei Li en el suministro de big data, un factor que ha demostrado la eficacia de esta tecnología.
Sr. Jensen Huang
El presidente de NVIDIA, Jensen Huang, fue reconocido por su liderazgo visionario en la transformación de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) en herramientas poderosas para el aprendizaje profundo y la computación acelerada.
El desarrollo de la plataforma CUDA (Compute Unified Device Architecture) ayuda a la programación de GPU a gestionar de manera eficiente las enormes demandas computacionales del aprendizaje profundo. Este avance permitió el entrenamiento rápido de redes neuronales y convirtió a las GPU en una herramienta esencial en la investigación y el desarrollo de inteligencia artificial en todo el mundo.
El Sr. Jensen Huang habla en la ceremonia de entrega de premios.
Las GPU se han convertido en elementos esenciales en la investigación moderna de inteligencia artificial, acelerando la innovación en áreas como el reconocimiento de voz, los automóviles autónomos, el procesamiento de imágenes médicas y el procesamiento del lenguaje. Hoy en día, el aprendizaje profundo acelerado por GPU está impulsando muchos avances, como los populares modelos de inteligencia artificial o las herramientas de diagnóstico y atención médica, que benefician a millones de personas en todo el mundo.
"Es un honor para mí recibir el premio principal de VinFuture en presencia de amigos y grandes científicos como el profesor Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton y Yann LeCun.
Este es un reconocimiento para nosotros por parte de la Fundación VinFuture por el potencial innovador de la IA en todas las industrias. “Es un honor para mí recibir este premio en nombre de mis colegas de NVIDIA que han dedicado sus vidas a la informática y campos relacionados”, afirmó Jen-Hsun Huang.
Profesor Yann LeCun
El profesor Yann LeCun, científico jefe de inteligencia artificial en Meta, es reconocido por su trabajo pionero en el desarrollo de redes neuronales convolucionales (CNN). Este es un modelo importante en el desarrollo de la tecnología de reconocimiento de imágenes y aprendizaje profundo.
Su trabajo sobre CNN a finales de la década de 1980 sentó las bases para el aprendizaje automático de características jerárquicas de imágenes, lo cual es importante en tareas como la detección de objetos y el reconocimiento facial.
Profesor Yann LeCun.
Las innovaciones del profesor LeCun han impulsado avances en industrias que utilizan tecnología de procesamiento de imágenes, desde el diagnóstico médico hasta la conducción autónoma. Las CNN se han convertido en el estándar en aplicaciones de inteligencia artificial utilizadas por miles de millones de personas todos los días y desempeñan un papel central en el desarrollo de tecnologías como el reconocimiento facial y el procesamiento de imágenes médicas.
El profesor Yann LeCun compartió que el trofeo VinFuture 2024 tiene una forma muy similar a un modelo neuronal, con la conexión de neuronas. Este símbolo realmente se adapta a su trabajo.
"Las máquinas pueden aprender, todavía no como los humanos, pero estamos en camino. Creo que la IA puede desarrollarse más, volverse más inteligente. La IA nos ayuda a expandir la inteligencia humana; de hecho, la IA ya lo ha hecho desde sus predecesores", afirmó.
Los asistentes de IA pueden volverse más inteligentes y, a medida que continuamos entrenando a la IA en lenguaje, cultura y valores, creará un tesoro de datos humanos que necesita ser compartido, difundiendo el conocimiento en el mundo y promoviendo el progreso en la ciencia, la medicina y la tecnología, dijo el experto.
Profesora Fei-Fei Li
El profesor Fei-Fei Li, de la Universidad de Stanford, EE.UU., es reconocido por sus contribuciones pioneras en el campo de la visión por computadora y el desarrollo del conjunto de datos ImageNet. Su liderazgo del proyecto ImageNet revolucionó el reconocimiento de imágenes al crear un gran conjunto de datos etiquetados que permitió a las máquinas reconocer y clasificar objetos con mayor precisión.
El profesor Fei-Fei Li está ocupado y no puede venir a Vietnam para recibir el premio.
ImageNet sentó las bases para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo e impulsó el desarrollo de tareas como la detección de objetos, el reconocimiento facial y la clasificación de imágenes. El trabajo del profesor Li es un excelente ejemplo de la importancia de los datos en el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial, influyendo en el enfoque basado en datos utilizado en muchos campos.
Las contribuciones del profesor Li han transformado la forma en que los sistemas de aprendizaje profundo procesan y comprenden la información visual, permitiendo avances en áreas como la conducción autónoma, el diagnóstico médico y los sistemas de seguridad inteligentes. Al ampliar los límites de lo que las máquinas pueden ver e interpretar, su trabajo ha impulsado la innovación en el campo de la visión artificial y ha beneficiado a la sociedad en su conjunto.
El premio fue iniciado por la Fundación VinFuture en 2020 y se otorga anualmente a invenciones científicas y tecnológicas innovadoras que tienen el potencial de crear cambios significativos en la vida de las personas. Después de cuatro temporadas, 37 científicos han sido homenajeados. El premio total está valorado en 4,5 millones de dólares, incluyendo un premio principal de 3 millones de dólares y 3 premios especiales de 500.000 dólares cada uno, con 3 categorías: científicas, científicos de países en desarrollo y científicos que investigan en nuevos campos.
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