INNOvACIÓN PARA UN FUTURO CONECTADO
ASOCIACIÓN MEXICANA
DEL INTERNET DE LAS COSAS
Fomentamos la adopción y el uso responsable del IoT en todos los sectores
CIFRAS DE CRECiMIENTO DEL IOT
El futuro es conectado, descubre las ventajas del Internet de las Cosas
DISPOSITIVOS CONECTADOS
Mil millones
VALOR DEL MERCADO
BILLONES usd
IOT EN EL SECTOR AUTOMOTRIZ
MIL MILLONES USD
IOT EN EL SECTOR SALUD
MIL MILLONES USD
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- Fecha: 15 mayo, 2025
Evento ESIL financiado por EIC: proyectos de tecnología de financiación y nuevas empresas a nivel internacional: el papel de los ángeles de negocios y otros actores de innovación
¿Cómo se convierten en las ideas innovadoras en empresas globales? El 16 de junio de 2025, de 16:00 a 18:30 CEST, únase al ESIL, una...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Refuerzo profundo Estrategia de control longitudinal basada en el aprendizaje para vehículos automatizados en intersecciones señalizadas
Resumen: El desarrollo de una estrategia de control de vehículos autónomos para las intersecciones señalizadas (SI) es una de las tareas desafiantes debido a su...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Cierre de base en evaluaciones de datos sintéticos de modelos de lenguaje en corpus de documentos no supervisados
Resumen: Los modelos de idiomas (LMS) continúan avanzando, mejorando la calidad y la coherencia de la respuesta. Dados los conjuntos de datos de capacitación a...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Generalización en procesos de decisión de Markov monitoreados (MON-MDPS)
Resumen: El aprendizaje de refuerzo (RL) generalmente modela la interacción entre el agente y el entorno como un proceso de decisión de Markov (MDP), donde...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Mejora de las tácticas de combate aéreo a través del aprendizaje jerárquico de refuerzo de múltiples agentes
Resumen: Este trabajo presenta un marco jerárquico de aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes para analizar escenarios simulados de combate de aire que involucran agentes...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Aprendizaje de refuerzo profundo para la cuadrícula de energía mitigación de falla en cascada múltiple
Resumen: Las fallas en cascada en las redes eléctricas pueden conducir al colapso de la red, causando graves interrupciones en las operaciones sociales y las...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Ingeniería meta rápida automatizada para la alineación con la teoría de la mente
Resumen: Introducimos un método de metadrompto que produce un texto con fluidez para tareas complejas al tiempo que optimizamos la similitud de los estados neuronales...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Búsqueda de rayos de Monte Carlo para el aprendizaje de refuerzo de actor crítico en control continuo
Resumen: los métodos críticos del actor, como el gradiente de política determinista profundo retrasado de gemelo (TD3), dependen de la exploración básica basada en el...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Mejora de la fiabilidad de las LLM: combinar cuna, trapo, autoconsistencia y autoverificación
Resumen: La alucinación, donde los modelos de idiomas grandes (LLM) generan información segura pero incorrecta o irrelevante, sigue siendo una limitación clave en su aplicación...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Más allá de lo conocido: Toma de decisiones con transformador de decisión de razonamiento contrafactual
Resumen: Los transformadores de decisión (DT) juegan un papel crucial en el aprendizaje de refuerzo moderno, aprovechando conjuntos de datos fuera de línea para lograr...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Estudio de reproducibilidad de “Cooperar o colapsar: aparición de cooperación sostenible en una sociedad de agentes LLM”
Resumen: Este estudio evalúa y extiende los hallazgos realizados por Piatti et al., Quien introdujo Govsim, un marco de simulación diseñado para evaluar las capacidades...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Los controles de acceso resolverán el dilema de doble uso
Resumen: Los sistemas de seguridad de IA enfrentan un dilema de doble uso. Dado que la misma solicitud puede ser inofensiva o dañina dependiendo de...
- Fecha: 14 mayo, 2025
La influencia de la sofisticación agente inspirada en el ser humano en razonadores estratégicos impulsados por LLM
Resumen: El rápido aumento de los modelos de lenguaje grande (LLMS) ha cambiado la investigación de inteligencia artificial (IA) hacia los sistemas de agente, motivando...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Estrategias contrafactuales para los procesos de decisión de Markov
Resumen: Los contrafactuales se usan ampliamente en AI para explicar cómo los cambios mínimos en la entrada de un modelo pueden conducir a una salida...
- Fecha: 14 mayo, 2025
TextSC {RFPG}: Gradientes de políticas de memoria finita robusta para POMDPS de modelo oculto
Resumen: Procesos de decisión de Markov parcialmente observables (POMDPS) entornos específicos del modelo en la toma de decisiones secuenciales bajo incertidumbre. Críticamente, las políticas óptimas...
- Fecha: 14 mayo, 2025
Los agentes del lenguaje reflejan los sesgos de razonamiento causal humano. ¿Cómo podemos ayudarlos a pensar como científicos?
Resumen: Los agentes del Modelo de Lenguaje (LM) se utilizan cada vez más como tomadores de decisiones autónomos que necesitan recopilar activamente información para guiar...
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