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Noticias de datos abiertos
3 noticias · De más nuevas a más antiguas.
Hugging Face BlogInteligencia artificial aplicada a la investigación de alergias alimentarias: nace un laboratorio comunitario y una colección abierta de datos
Un grupo de más de 20 contribuyentes de la comunidad HuggingScience publicó el artículo "AI for Food Allergies", en el que presenta un laboratorio de investigación abierto dedicado a aplicar inteligencia artificial al estudio de las alergias alimentarias, que afectan a unos 220 millones de personas en el mundo. El equipo lanzó "Awesome Food Allergy Datasets", la primera colección abierta de conjuntos de datos sobre alergias alimentarias, organizada en tres capas: proteínas y alergenicidad molecular, clínica e inmunológica, y de alimentos, ingredientes y regulación. El texto repasa el estado del arte de modelos como AlphaFold, AllergenAI y AllerCatPro 2.0, y detalla decenas de bases de datos y sus posibles usos en diagnóstico, diseño de fármacos y lectura automática de etiquetas.
LeRobot va a la autoescuela: el mayor conjunto de datos de conducción autónoma de código abierto del mundo
Yaak y el equipo de LeRobot de Hugging Face anunciaron L2D (Learning to Drive), el mayor conjunto de datos multimodal de código abierto para conducción autónoma, con más de 90 terabytes y más de 5000 horas de conducción. Los datos fueron recolectados durante tres años con 60 vehículos eléctricos de autoescuelas en 30 ciudades alemanas, equipados con seis cámaras HD, GPS, IMU y datos del bus CAN. El conjunto incluye políticas de expertos (instructores) y de estudiantes (aprendices), con instrucciones en lenguaje natural y waypoints, y se publica por fases (R0 a R4) integrado con el pipeline LeRobot.
LlamaIndex lanza un modelo de embeddings multilingüe para recuperación visual de documentos
LlamaIndex presentó vdr-2b-multi-v1, un modelo de embeddings multilingüe para recuperación visual de documentos que codifica capturas de páginas en vectores sin necesidad de OCR. Entrenado en italiano, español, inglés, francés y alemán, se publica junto a su versión solo en inglés y un dataset abierto de 500 mil muestras. Según las evaluaciones, supera al modelo base en promedio un 2,3% y permite inferencia tres veces más rápida con menor uso de VRAM.