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ESTOS DATOS SE USARÁN PARA ENTRENAR UN MODELO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO QUE SE APLICARÁ A UNA BIBLIOTECA IN SILICO DE MÁS DE MIL MILLONES DE MOLÉCULAS EN BÚSQUEDA DE POTENCIALES Y NOVEDOSOS COMPUESTOS ANTIVIRALES. EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO ESTÁ EN LA BASE DE MUCHAS COSAS QUE HACEMOS EN LÍNEA: MOTORES DE BÚSQUEDA, EL ALGORITMO DE PERSONALIZACIÓN DE AMAZON, LA TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA POR COMPUTADORA, LOS SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE VOZ. EN UNA RED NEURONAL TÍPICA QUE USAMOS PARA ENTRENAR NUESTRO MODELO DE RECONOCIMIENTO DE OBJETOS HAY 24 MILLONES DE NODOS, 140 MILLONES DE PARÁMETROS Y 15 000 MILLONES DE CONEXIONES. Y DE ESTE APRENDIZAJE Y DE LA MÁQUINA, CUALQUIERA QUE CARGUE ESTOS DATOS, SE PUEDEN IDENTIFICAR Y DECIR LA PROBABILIDAD DE QUÉ ESPECIES DE MOSQUITOS ESTÁN TRABAJANDO.