¿Quiénes son los 5 gigantes de la IA que acaban de ser galardonados por VinFuture 2024?

Anoche (6 de diciembre), el premio principal VinFuture 2024, dotado con 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 aprendizaje profundo han inaugurado una nueva era de innovación tecnológica, permitiendo a las máquinas “aprender” de grandes cantidades 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 salud, la automatización y los servicios financieros, configurando el futuro de la innovación. Las aplicaciones de las nuevas tecnologías pueden transformar la vida de millones de personas al aportar eficiencia a los negocios y la atención médica.

Profesor Yoshua Bengio

El profesor Yoshua Bengio es el fundador del Instituto Mila, cuya investigación se centra en las redes neuronales artificiales (neuronas), incluyendo importantes avances en el aprendizaje de representaciones y modelos generativos.

Sus contribuciones se han vuelto esenciales para los sistemas modernos de aprendizaje profundo, especialmente en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Su trabajo ha permitido el desarrollo de herramientas como asistentes virtuales y traductores, brindando acceso a estas tecnologías a millones de personas en todo el mundo . Su investigación continúa transformando campos relacionados con el aprendizaje profundo, desde la robótica hasta 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 especialmente importantes para crear soluciones basadas en IA que permitan abordar desafíos globales, como la mejora de la atención médica y la promoción de la sostenibilidad ambiental.

Durante la ceremonia de entrega de premios, el profesor recordó su trayectoria en el campo de la IA, que comenzó hace 20 años cuando se interesó por las redes neuronales y quiso comprender los principios que rigen la inteligencia. En aquel entonces, no se imaginaba el enorme impacto que su progreso y éxito tendrían en la sociedad actual.

"La IA solo podrá ofrecer enormes beneficios si la gestionamos adecuadamente. Debemos comprender la magnitud del desafío y asumir la responsabilidad de que la IA sea un éxito", recalcó.

Profesor Geoffrey Hinton

El profesor Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto (Canadá), es reconocido por su liderazgo y su trabajo fundamental en la arquitectura de redes neuronales. En 1986, junto con David Rumelhart y Ronald Williams, demostró la existencia de representaciones distribuidas en redes neuronales entrenadas mediante el algoritmo de retropropagación. Este método se convirtió en una herramienta estándar en el campo de la inteligencia artificial y propició avances en el reconocimiento de imágenes y voz.

Al perfeccionar 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.

Durante la ceremonia de entrega de premios, el profesor Geoffrey E. Hinton declaró que él, el profesor Yoshua Bengio y Yann LeCun han dedicado su vida al desarrollo de la tecnología de redes neuronales. Asimismo, se mostró complacido al ver que VinFuture reconocía las contribuciones del Sr. Jen-Hsun Huang en el desarrollo del software necesario para la inteligencia artificial, así como las de la profesora Fei-Fei Li por proporcionar macrodatos, un factor que ha demostrado la eficacia de esta tecnología.

Señor 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 poderosas herramientas para el aprendizaje profundo y la computación acelerada.

El desarrollo de la plataforma CUDA (Compute Unified Device Architecture) permitió que la programación de GPU gestionara de forma eficiente las enormes demandas computacionales del aprendizaje profundo. Este avance posibilitó el entrenamiento rápido de redes neuronales y convirtió a las GPU en una herramienta esencial para la investigación y el desarrollo de la IA en todo el mundo.

El señor Jensen Huang pronuncia un discurso en la ceremonia de entrega de premios.

Las GPU se han vuelto esenciales para la investigación moderna en IA, acelerando las innovaciones en áreas como el reconocimiento de voz, la conducción autónoma, las imágenes médicas y el procesamiento del lenguaje. Hoy en día, el aprendizaje profundo acelerado por GPU impulsa avances como los populares modelos de IA y las herramientas de diagnóstico y atención médica actuales, beneficiando a millones de personas en todo el mundo.

"Me siento honrado de 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 de la Fundación VinFuture al potencial revolucionario de la IA en todas las industrias. Me siento honrado de recibir este premio en nombre de mis colegas de NVIDIA que han dedicado su vida a la informática y campos relacionados”, dijo el Sr. Jen-Hsun Huang.

Profesor Yann LeCun

El profesor Yann LeCun, científico jefe de IA en Meta, es reconocido por su trabajo pionero en el desarrollo de redes neuronales convolucionales (CNN), un paradigma clave en el desarrollo de tecnologías de reconocimiento de imágenes y aprendizaje profundo.

Su trabajo sobre las CNN a finales de la década de 1980 sentó las bases para el aprendizaje automático de características jerárquicas de imágenes, lo cual es crucial en tareas como la detección de objetos y el reconocimiento facial.

Las innovaciones del profesor LeCun han impulsado la disrupción en industrias que utilizan el procesamiento de imágenes, desde el diagnóstico médico hasta la conducción autónoma. Las CNN se han convertido en un estándar en las aplicaciones de inteligencia artificial utilizadas por miles de millones de personas a diario, desempeñando un papel fundamental en el desarrollo de tecnologías como el reconocimiento facial y el procesamiento de imágenes médicas.

El profesor Yann LeCun explicó que el trofeo VinFuture 2024 tiene una forma muy similar a un modelo neuronal, con la conexión de neuronas. Este símbolo encaja perfectamente con su trabajo.

"Las máquinas pueden aprender, aún no como los humanos, pero estamos avanzando. Creo que la IA puede seguir desarrollándose y volverse más inteligente. La IA nos ayuda a expandir la inteligencia humana; de hecho, la IA ya lo ha hecho desde sus predecesoras", afirmó.

Los asistentes de IA pueden volverse más inteligentes y, a medida que continuemos entrenándolos en lenguaje, cultura y valores, se creará un tesoro de datos humanos que debe compartirse, difundiendo el conocimiento por todo el mundo y promoviendo el progreso en la ciencia, la medicina y la tecnología, afirmó el experto.

Profesora Fei-Fei Li

La profesora Fei-Fei Li, de la Universidad de Stanford (EE. UU.), es reconocida por sus contribuciones pioneras en el campo de la visión artificial y el desarrollo del conjunto de datos ImageNet. Su liderazgo en el proyecto ImageNet revolucionó el reconocimiento de imágenes al crear un extenso conjunto de datos etiquetados que permitió a las máquinas reconocer y clasificar objetos con mayor precisión.

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 ejemplo paradigmático de la importancia de los datos en el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial, influyendo en el enfoque basado en datos que se utiliza en numerosos campos.

Las contribuciones de la profesora Li han transformado la forma en que los sistemas de aprendizaje profundo procesan y comprenden la información visual, lo que ha permitido 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, creado por la Fundación VinFuture en 2020, se otorga anualmente a invenciones científicas y tecnológicas innovadoras con potencial para generar cambios significativos en la vida de las personas. Tras cuatro ediciones, 37 científicos han sido galardonados. El premio tiene un valor total de 4,5 millones de dólares, que incluye un premio principal de 3 millones de dólares y tres premios especiales de 500 000 dólares cada uno, distribuidos en tres categorías: Científicas, Científicos de Países en Desarrollo y Científicos que Investigan Nuevos Campos.

Ha Cuong

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