Las redes neuronales rusas podrían volverse más inteligentes: los trabajos de los científicos soviéticos pueden ayudar
Rusia planea utilizar los vastos archivos de información científica y técnica soviética para entrenar modelos de inteligencia artificial, abordando la escasez de datos de alta calidad. Los archivos contienen más de dos mil millones de ítems, de los cuales 483 millones están siendo digitalizados. Esta iniciativa tiene como objetivo crear modelos nacionales soberanos de IA con una base factual única.
En la URSS, un sistema estatal de información científica y técnica (GSNTI) recopilaba casi toda la producción científica soviética, desde la física hasta la biología, acumulando más de dos mil millones de elementos para 1980. Estos datos han permanecido en gran parte sin utilizar durante décadas. Ahora, Rusia está digitalizando estos archivos para entrenar inteligencia artificial, ya que los datos actuales para entrenar redes neuronales son insuficientes. El proceso de digitalización implica convertir documentos antiguos en papel y microfilmes, incluidos informes científicos, dibujos y fórmulas, en formatos legibles por máquina. A mediados de agosto, se habían confirmado 483 millones de elementos para digitalizar, que se combinarán con datos de investigación modernos de la plataforma GosTech que datan de 1998. El objetivo es hacer que los modelos de inteligencia artificial rusos sean expertos especializados capaces de proporcionar consultas basadas en evidencia a ingenieros y científicos, y lograr independencia tecnológica al depender de archivos internos inaccesibles para otros países. El viceprimer ministro Dmitri Chernyshenko ha solicitado actualizar las regulaciones del GSNTI para dar a los algoritmos acceso legal a este conocimiento, convirtiendo archivos olvidados en un motor de futuros avances tecnológicos.
Fuente: Hi-News.ru —
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