Resumen: Los avances recientes en el aprendizaje profundo inspiraron enfoques basados en redes neuronales para el descubrimiento de materiales computacionales (CMD). Una gran cantidad de problemas en este campo implican encontrar materiales que optimicen una propiedad objetivo.
Leer más →
Resumen: La argumentación formal se utiliza cada vez más en la inteligencia artificial como una forma efectiva y comprensible de modelar piezas de información potencialmente conflictivas, llamadas argumentos, e identificar los llamados argumentos aceptables dependiendo de la semántica elegida.
Leer más →
Resumen: La planificación de tareas, el problema de secuenciar acciones para alcanzar una meta desde un estado inicial, es un requisito de capacidad central para los sistemas robóticos autónomos. Sigue siendo una cuestión abierta si los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden servir como planificadores viables junto con los métodos simbólicos clásicos.
Leer más →