Ciencia y tecnología

¿Cómo cambian microfluidos y organ-on-chip la investigación biomédica?

La precisión de microfluidos y organ-on-chip en biomedicina · 2

La investigación biomédica vive una transformación profunda gracias a los microfluidos y a los órganos en microplataforma, tecnologías que permiten recrear funciones biológicas humanas con un nivel de precisión antes inalcanzable. Los microfluidos se basan en el control de volúmenes diminutos de líquidos dentro de canales microscópicos, mientras que los órganos en microplataforma integran células humanas vivas en estos sistemas para imitar el comportamiento de tejidos y órganos reales. Juntas, estas herramientas están redefiniendo cómo se estudian las enfermedades, se prueban fármacos y se comprende la fisiología humana.Fundamentos de la tecnología de microfluidosLos microfluidos posibilitan el manejo de líquidos en…
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La Vía Láctea se comió otra galaxia. Un grupo de científicos afirma haber hallado los restos

La Vía Láctea se comió otra galaxia. Un grupo de científicos afirma haber hallado los restos

Un grupo de estrellas extremadamente antiguas y con muy pocos metales podría revelar que la Vía Láctea absorbió una pequeña galaxia hace unos 10.000 millones de años, y este descubrimiento, identificado como “Loki”, abre nuevas preguntas sobre las primeras etapas de formación y evolución de nuestra galaxia.La Vía Láctea, una vasta formación que se extiende cerca de 100.000 años luz y concentra cientos de miles de millones de estrellas, se considera actualmente una de las galaxias más impresionantes del universo observable, aunque los astrónomos admiten que tanto su escala como su intrincada estructura han cambiado con el tiempo, y desde…
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¿Cómo reducen las empresas costos de IA con destilación y cuantización?

El papel de la destilación y cuantización en la reducción de costos de IA para empresas

Las empresas que adoptan inteligencia artificial enfrentan un desafío común: obtener alto rendimiento sin que los costos de infraestructura y operación se disparen. Dos técnicas clave permiten equilibrar calidad y eficiencia: la destilación de modelos y la cuantización. Ambas reducen el consumo de recursos computacionales sin sacrificar de forma significativa la precisión, lo que habilita despliegues más rápidos, baratos y sostenibles.El desafío que representan los elevados costos en la inteligencia artificial actualLos modelos de IA de gran escala suelen necesitar:Capacidad de procesamiento significativa para llevar a cabo tareas de entrenamiento e inferencia.Gran disponibilidad de memoria destinada al resguardo de parámetros.Uso…
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¿Cómo reducen las empresas costos de IA con destilación y cuantización?

¿Cómo reducen las empresas los costos de IA con destilación y cuantización?

Las empresas que adoptan inteligencia artificial enfrentan un desafío común: obtener alto rendimiento sin que los costos de infraestructura y operación se disparen. Dos técnicas clave permiten equilibrar calidad y eficiencia: la destilación de modelos y la cuantización. Ambas reducen el consumo de recursos computacionales sin sacrificar de forma significativa la precisión, lo que habilita despliegues más rápidos, baratos y sostenibles.El problema de costos en la inteligencia artificial modernaLos modelos de IA de gran tamaño requieren:Capacidad de procesamiento significativa para llevar a cabo tareas de entrenamiento e inferencia.Gran disponibilidad de memoria destinada al resguardo de parámetros.Uso energético sostenido, en particular…
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¿Cómo reducen las empresas costos de IA con destilación y cuantización?

El papel de la destilación y cuantización en la reducción de costos de IA para empresas

Las empresas que adoptan inteligencia artificial enfrentan un desafío común: obtener alto rendimiento sin que los costos de infraestructura y operación se disparen. Dos técnicas clave permiten equilibrar calidad y eficiencia: la destilación de modelos y la cuantización. Ambas reducen el consumo de recursos computacionales sin sacrificar de forma significativa la precisión, lo que habilita despliegues más rápidos, baratos y sostenibles.El desafío que representan los elevados costos en la inteligencia artificial actualLos modelos de IA de gran tamaño requieren:Capacidad de procesamiento significativa para llevar a cabo tareas de entrenamiento e inferencia.Gran disponibilidad de memoria destinada al resguardo de parámetros.Uso energético…
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