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Cómo NetOps y SecOps Evolution para Resolver el Cumplimiento de la Red está Impulsando la Eficiencia

Ciberseguridad y Protección de Datos, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, Nube e Infraestructura como Servicio /

Desafíos en el Cumplimiento de la Red Las agencias gubernamentales enfrentan desafíos significativos para mantener el cumplimiento de la red debido a la complejidad cada vez mayor de las regulaciones. Desde el NIST 800-53, vulnerabilidades de ciberseguridad, hasta otras guías de requisitos de seguridad como las Guías de Implementación Técnica de Seguridad (STIG) de DISA para el Departamento de Defensa, las medidas integrales requieren la configuración y el mantenimiento de las redes para garantizar que cumplan y sean seguras contra vulnerabilidades y amenazas. Para agravar este problema están los limitados presupuestos y recursos disponibles dentro de las entidades gubernamentales, lo que puede dificultar la asignación de personal y herramientas suficientes para gestionar el cumplimiento de manera efectiva. Además, la necesidad de integrar diversas tecnologías y sistemas heredados complica aún más los esfuerzos de cumplimiento.Estos sistemas a menudo carecen de la flexibilidad necesaria para adaptarse rápidamente a las amenazas nuevas y en evolución, lo que hace que la tarea de lograr y mantener el cumplimiento continuo sea una lucha continua. Las agencias están analizando cómo la automatización y la orquestación pueden ayudar con estos desafíos. Evolución de los equipos NetOps y SecOps La evolución de los equipos de NetOps y SecOps está transformando la forma en que las agencias gubernamentales abordan el cumplimiento y la seguridad de la red. ¿NetOps, DevOps, SecOps confundidos? Ver detalles aquí – ¿Qué es NetOps? Tradicionalmente operando en silos, estos equipos ahora están cada vez más obligados a colaborar y abordar desafíos compartidos. Los equipos de NetOps buscan implementar la automatización y validación de redes continuas para simplificar las operaciones, aumentar la velocidad y la eficiencia para brindar servicios y mejorar el rendimiento y la resiliencia de la infraestructura de red crítica. Los equipos de SecOps están respondiendo constantemente a amenazas en evolución, como vulnerabilidades creadas a partir de errores de configuración, actualizaciones descuidadas y no tener una visibilidad adecuada de la postura de seguridad, lo que retrasa los esfuerzos de respuesta. La Necesidad de Automatización a Escala Se requiere automatización para escalar estos esfuerzos, lo que permite a los equipos administrar de manera eficiente las tareas rutinarias y responder rápidamente a las amenazas a medida que crecen las demandas de la red. Existen muchos desafíos técnicos para automatizar el cumplimiento de la red. Por ejemplo, ¿qué estamos buscando cuando se trata del cumplimiento de la red? Para las redes, estamos validando equipos al final de su vida útil, versiones de código, CVE/PSIRT (Vulnerabilidades Comunes y Exposiciones/Equipos de Respuesta a Incidentes de Seguridad de Productos), guías de Implementación de Seguridad como DoD STIG y estándares de red y organización. Como lo demuestra esta lista de consideraciones de cumplimiento, hay muchos puntos de contacto que hacen que el cumplimiento sea una tarea desafiante y se convierte en un escenario “firefight” donde todos los recursos se enfocan urgentemente para ponerse al día con el cumplimiento antes de la próxima auditoría. En lo que se refiere a las configuraciones de redhay tres patrones en las verificaciones de cumplimiento. Patrones Alrededor del Cumplimiento de la Red Un requisito de cumplimiento dado requiere la evaluación de una configuración de red o un estado de red. Estas comprobaciones generalmente caen en 3 patrones de evaluación: configuración de coincidencia, variables de coincidencia o lógica de negocio de coincidencia. Coincidencias de configuración busque coincidencias exactas en la configuración. Los ejemplos incluyen la desactivación o habilitación de servicios como http o cifrado de contraseña. Coincidencias variables busque coincidencias de sustitución parciales o variables en la configuración. Los ejemplos incluyen validar que se configuran varios servidores NTP (Network Time Protocol) o que los vecinos BGP (Border Gateway Protocol) configurados están utilizando la autenticación. La lógica empresarial coincidebusque patrones definidos organizadamente en la configuración. Los ejemplos incluyen la validación de que una lista de control de acceso de límites se aplica a la interfaz correcta y que bloquea los protocolos definidos por la organización. Este último patrón es el más complejo de implementar y varía ampliamente entre las organizaciones en función de la implementación local de la política requerida. Hoy en día, los equipos de SecOps utilizan sus herramientas de auditoría específicas de dominio para auditar la red y crear informes. Estos informes se comparten con el equipo de NetOps que debe interpretar, traducir a configuraciones de dominio de red y luego implementar el cambio de red. Este largo proceso se repite. La Automatización Permite el Cumplimiento Continuo Imagine una plataforma de automatización de red donde NetOps y SecOps puedan aprovechar las herramientas unificadas para resolver objetivos comunes y permitir auditorías, informes y remediaciones continuas de cumplimiento. Los equipos de seguridad generalmente describen el cumplimiento “intent” en forma de reglas que validan si una configuración de red cumple con los criterios. Los operadores de red tienen que satisfacer no solo estos requisitos de cumplimiento, sino también los requisitos de diseño de red y otros factores al crear una plantilla final que se aplicará a la red. Cisco Crosswork Network Services Orchestrator (NSO) proporciona esta capacidad al permitir a los operadores de red automatizar y administrar redes complejas con facilidad con un motor de cumplimiento integrado para validar el cumplimiento de la red. Ofrece una solución versátil y potente que admite la administración de configuraciones, la orquestación de servicios y la aplicación de políticas en toda la red. Cisco NSO 6.x viene con actualizaciones de cumplimiento significativas, como plantillas de cumplimiento, una interfaz intuitiva de informes de cumplimiento, y continúa introduciendo características para cubrir los patrones anteriores. Cisco NSO tiene API modernas y una base de datos con estado donde el cumplimiento continuo se puede validar en función del estado de la red en tiempo real y se puede informar hasta los sistemas en dirección norte. Cisco NSO también está impulsado por modeloses decir, los modelos de datos y sus intenciones se pueden traducir directamente al estado de implementación previsto en la red. Esto permite un nuevo paradigma para que los equipos de SecOps puedan auditar e informar las verificaciones de cumplimiento con las mismas herramientas y plantillas de configuración que el

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Oportunidades de red en el borde de la IA

Big Data y Analítica Avanzada, Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News /

Avanzamos rápidamente hacia un mundo digital hiperconectado donde la inteligencia artificial (IA) nos ayuda a gestionar, monetizar y materializar datos de forma innovadora.  En mi anterior entrada de blog de esta serie, analicé varias aplicaciones emergentes de IA y su impacto en la evolución de las redes IP. Esta entrada se centra en el papel que pueden desempeñar los proveedores de servicios de red (NSP) y las oportunidades de ingresos que pueden generar para facilitar la entrega de estas aplicaciones de IA de forma rentable y fiable. ¿Dónde está el dinero en la IA? La tecnología de IA evoluciona rápidamente, pero en muchos sentidos aún se encuentra en fase inicial. Hiperescaladores como Apple, Alibaba, Amazon, Google, Meta y Microsoft están invirtiendo miles de millones para construir los enormes centros de datos (y centrales eléctricas) que necesitan para entrenar grandes modelos lingüísticos como ChatGPT, Gemini, Llama y Qwen. Esta es la búsqueda de la inteligencia artificial general (IAG): construir agentes digitales cada vez más inteligentes que puedan replicar capacidades cognitivas humanas como leer, escribir, escuchar, hablar, aprender, razonar, operar máquinas y realizar tareas complejas. Figura 1. La inferencia de IA es esencial para monetizar las inversiones en entrenamiento de IA. Si bien la IA general es fundamental para las interacciones entre humanos y máquinas y para aplicaciones como los chatbots de IA y los asistentes virtuales, el mayor beneficio provendrá de las innumerables aplicaciones que usarán estos modelos de IA previamente entrenados para tareas, funciones y consultas de datos específicas en lo que se denomina «inferencia». Las aplicaciones de consumo, como la edición de fotos y la automatización del hogar inteligente, dependen cada vez más de la IA para interpretar datos privados e inferir decisiones cruciales. Esto mismo ocurre con numerosas aplicaciones en comercio, finanzas, sanidad, manufactura, transporte y seguridad pública. Estas aplicaciones de inferencia favorecen modelos de IA más especializados o «limitados», optimizados para tareas, entornos y conjuntos de datos específicos. Estos modelos limitados requieren menos recursos e incluso pueden funcionar independientemente de la nube en algunos casos. Cerrando la brecha con la nube Actualmente, la lógica de inferencia de IA reside en un centro de datos o en el dispositivo o las instalaciones del usuario. Transferir datos entre los dispositivos del usuario y los centros de datos requiere tiempo, dinero y conlleva riesgos. Además de las limitaciones prácticas de escalabilidad impuestas por las limitaciones de energía y espacio, no queremos que los centros de datos se vuelvan demasiado grandes como para quebrar debido a desastres naturales o provocados por el hombre. Del lado del usuario, existen miles de millones de dispositivos muy diversos y ampliamente dispersos, y miles de organizaciones que podrían beneficiarse de la IA. Sin embargo, es posible que estas organizaciones no siempre cuenten con el hardware o los recursos de TI necesarios, o que aún deban depender de recursos externos de computación y almacenamiento de IA para algunas aplicaciones o funciones (por ejemplo, nube híbrida e inferencia dividida). Alojar cargas de trabajo de inferencia de IA en el borde de la red, entre centros de datos centralizados y dispositivos de usuario, cerrará esta brecha y abordará los siguientes desafíos: Figura 2. Reducir la brecha entre los usuarios y la nube con inferencia de borde de IA A diferencia de los centros de datos centralizados, que deben planificarse y dimensionarse cuidadosamente con antelación para gestionar la demanda prevista, el desarrollo de la nube perimetral con IA puede basarse en gran medida en la demanda. Además, la computación perimetral con IA puede descargar los centros de datos y el tráfico de red mediante el preprocesamiento y la selección de datos sin procesar. Pero la pregunta es: ¿quién la construiría y la operaría? Al borde de un mundo hiperconectado Los proveedores de servicios en la nube (CSP) no pueden conectar fácilmente sus centros de datos en la nube con los usuarios finales por sí solos. Cuentan con la tecnología, pero la mayoría suele recurrir a proveedores de intercambio de colocation de centros de datos (CXP), como Equinix, para alojar sus servidores y así extender su presencia en la nube a grandes metrópolis y ciudades. Ir más allá sería ir demasiado lejos debido a las leyes de soberanía de datos y a los costos insuperables y los desafíos logísticos que supone adquirir, equipar, operar y mantener ubicaciones edge adecuadas a escala global. Los proveedores de servicios de red (NSP) —operadores de telecomunicaciones, operadores de cable y operadores móviles— viven literalmente en la periferia de este mundo digital hiperconectado. Pueden aprovechar su presencia local, activos inmobiliarios, infraestructura de red y servicios profesionales para permitir que los desarrolladores de nubes y los proveedores de infraestructura digital escalen horizontalmente la nube perimetral de IA. La transición de las conexiones de línea de abonado digital (DSL) sobre bucles de cobre tradicionales a las redes ópticas pasivas (PON) sobre fibra óptica está liberando valiosos recursos de espacio y energía en oficinas centrales y distribuidas. Los NSP pueden utilizar estos recursos para alojar infraestructura de servidores de IA para desarrolladores de nubes, socios de infraestructura digital, grandes empresas y para su propio uso privado. En función de sus capacidades y su zona de confort, los proveedores de servicios de educación financiera (PNS) pueden considerar ofrecer una gama de servicios de valor añadido. Por ejemplo, un NSP podría: Impulsar el crecimiento de los ingresos con servicios de inferencia de borde de IA La inferencia de borde con IA presenta enormes oportunidades de crecimiento para los proveedores de servicios de red. La conectividad es un factor clave para la era de la IA, pero por sí sola no será suficiente para aprovechar al máximo su valor en nuestro mundo digital hiperconectado. Participar activamente en el desarrollo de la nube de borde con IA con servicios de alojamiento de valor añadido permitirá a los proveedores de servicios de red monetizar los servicios de conectividad de forma más eficaz. Les permite pasar de ser meros intermediarios a convertirse en facilitadores de servicios de valor añadido que generan nuevas fuentes de ingresos,

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Los modelos de IA del cerebro podrían servir como ‘gemelos digitales’ en investigación

Inteligencia Artificial en la Salud Humana, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, La IA aplicada a la Educación, Papers de Investigación Científica /

En un nuevo estudio, los investigadores crearon un modelo de IA de la corteza visual del ratón que predice respuestas neuronales a imágenes visuales. Por mucho que un piloto pueda practicar maniobras en un simulador de vuelo, los científicos pronto podrán realizar experimentos en una simulación realista del cerebro del ratón. En un nuevo estudio, los investigadores y colaboradores de Stanford Medicine utilizaron un modelo de inteligencia artificial para construir una “” gemela digital de la parte del cerebro del ratón que procesa la información visual. El gemelo digital fue entrenado en grandes conjuntos de datos de actividad cerebral recolectados de la corteza visual de ratones reales mientras veían clips de películas. Luego podría predecir la respuesta de decenas de miles de neuronas a nuevos videos e imágenes. Los gemelos digitales podrían hacer que estudiar el funcionamiento interno del cerebro sea más fácil y eficiente. “Si construyes un modelo del cerebro y es muy preciso, eso significa que puedes hacer muchos más experimentos,” dijo Andreas Tolias, PhD, profesor de oftalmología de Stanford Medicine y autor principal del estudio publicado el 9 de abril en Nature. “Los más prometedores que puedes probar en el cerebro real.” El autor principal del estudio es Eric Wang, PhD, un estudiante de medicina en el Baylor College of Medicine. Más allá de la distribución de la formación A diferencia de los modelos anteriores de IA de la corteza visual, que podrían simular la respuesta de los cerebros solo al tipo de estímulos que vieron en los datos de entrenamiento, el nuevo modelo puede predecir la respuesta de los cerebros a una amplia gama de nuevas entradas visuales. Incluso puede suponer características anatómicas de cada neurona. Eventualmente, creo que será posible construir gemelos digitales de al menos partes del cerebro humano.” El nuevo modelo es un ejemplo de un modelo de base, una clase relativamente nueva de modelos de IA capaces de aprender de grandes conjuntos de datos, luego aplicar ese conocimiento a nuevas tareas y nuevos tipos de datos – o lo que los investigadores llaman “generalizando fuera de la distribución de entrenamiento (ChatGPT es un ejemplo familiar de un modelo de base que puede aprender de grandes cantidades de texto para luego entender y generar nuevo texto) “En muchos sentidos, la semilla de la inteligencia es la capacidad de generalizar de manera sólida,” dijo Tolias. “El objetivo final – el santo grial – es generalizar a escenarios fuera de su distribución de entrenamiento.” Películas de ratón Para entrenar el nuevo modelo de IA, los investigadores primero registraron la actividad cerebral de ratones reales mientras veían películas – películas hechas para personas. Las películas idealmente se aproximarían a lo que los ratones podrían ver en entornos naturales. “Es muy difícil probar una película realista para ratones, porque nadie hace películas de Hollywood para ratones,” dijo Tolias. Pero las películas de acción se acercaron lo suficiente. Los ratones tienen visión de baja resolución – similar a nuestra visión periférica –, lo que significa que principalmente ven movimiento en lugar de detalles o color. “A los ratones les gusta el movimiento, que activa fuertemente su sistema visual, por lo que les mostramos películas que tienen mucha acción,” dijo Tolias. Durante muchas sesiones de visualización cortas, los investigadores registraron más de 900 minutos de actividad cerebral de ocho ratones viendo clips de películas llenas de acción, como Mad Max. Las cámaras monitorearon sus movimientos y comportamiento oculares. Los investigadores utilizaron los datos agregados para entrenar un modelo central, que luego podría personalizarse en un gemelo digital de cualquier ratón individual con un poco de capacitación adicional. Predicciones precisas Estos gemelos digitales pudieron simular de cerca la actividad neuronal de sus contrapartes biológicas en respuesta a una variedad de nuevos estímulos visuales, incluidos videos e imágenes estáticas. La gran cantidad de datos agregados de entrenamiento fue clave para el éxito de los gemelos digitales’, dijo Tolias. “Fueron impresionantemente precisos porque fueron entrenados en conjuntos de datos tan grandes.” Aunque entrenados solo en actividad neuronal, los nuevos modelos podrían generalizarse a otros tipos de datos. El gemelo digital de un ratón en particular fue capaz de predecir las ubicaciones anatómicas y el tipo de célula de miles de neuronas en la corteza visual, así como las conexiones entre estas neuronas. Los investigadores verificaron estas predicciones contra las imágenes de microscopio electrónico de alta resolución de la corteza visual de ese ratón, que era parte de un proyecto más grande para mapear la estructura y función de la corteza visual del ratón con un detalle sin precedentes. Los resultados de ese proyecto, conocido como MICRONES, fue publicado simultáneamente en Naturaleza. Abriendo la caja negra Debido a que un gemelo digital puede funcionar mucho más allá de la vida útil de un ratón, los científicos podrían realizar un número virtualmente ilimitado de experimentos en esencialmente el mismo animal. Los experimentos que tomarían años podrían completarse en horas, y millones de experimentos podrían ejecutarse simultáneamente, acelerando la investigación sobre cómo el cerebro procesa la información y los principios de la inteligencia. “Weisre está tratando de abrir la caja negra, por así decirlo, para comprender el cerebro a nivel de neuronas individuales o poblaciones de neuronas y cómo trabajan juntas para codificar información, ” Tolias dijo. De hecho, los nuevos modelos ya están produciendo nuevas ideas. En otro relacionado estudio, también publicado simultáneamente en Naturalezalos investigadores utilizaron un gemelo digital para descubrir cómo las neuronas en la corteza visual eligen otras neuronas con las que formar conexiones. Los científicos sabían que las neuronas similares tienden a formar conexiones, como las personas que forman amistades. El gemelo digital reveló qué similitudes importaban más. Las neuronas prefieren conectarse con neuronas que responden al mismo estímulo – el color azul, por ejemplo – sobre neuronas que responden a la misma área del espacio visual. “Es como alguien que selecciona amigos en función de lo que les gusta y no de dónde están,” dijo Tolias. “Aprendimos esta regla más precisa de cómo se organiza el cerebro.” Los investigadores planean extender su modelado a

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OPPO Unveils Agentic AI Initiative at Google Cloud Next 2025, Showcasing Innovations and Leadership in AI Experiences

Eventos Tecnológicos, Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, IoT /

OPPO articulated its strategic vision for Agentic AI at Google Cloud Next 2025, underscoring its strategy as a leader in AI experiences through in-house development and strategic collaboration with Google. «OPPO’s focus has always been on the user, and our goal is very clear: to lead innovation in AI experience and provide the best experience,» stated Jason Liao, President of the OPPO Research Institute. «We are continuously enhancing AI experiences through strategic collaborations with partners like Google Cloud, aiming to deliver Agentic AI capabilities to OPPO users.» At Google Cloud Next 2025, OPPO showcased AI Search, a powerful system-level AI tool in collaboration with Google Cloud, which empowers users to efficiently search and retrieve complex multimodal document information using natural language queries. Furthermore, OPPO highlighted its significant advancements and innovative features across AI Productivity, AI Creativity, and AI Imaging. Looking ahead, OPPO is actively exploring the next phase of Agentic AI experiences, with a focus on creating personalized and intelligent user experience. OPPO is developing a new user knowledge system to serve as a centralized repository for user data, addressing the challenge of information fragmentation on mobile devices. It is designed to learn and adapt from user activities, interests, data, and memories, to provide highly personalized AI experiences, driving progress towards a future vision of intelligent, AI-driven operating systems. Earlier this year, OPPO announced its latest advancement in AI Security with the launch of Private Computing Cloud (PCC), which leverages Confidential Computing from Google Cloud. It provides a dedicated and secure environment, ensuring that AI data processing happens within a secure, isolated system with end-to-end encryption to keep all AI interactions private. Leveraging cutting-edge innovation and a steadfast commitment to enhancing user experience, OPPO is collaborating with key partners like Google Cloud to accelerate the development and adoption of AI technology, ultimately redefining the daily experience of AI across devices and services. By the end of 2025, OPPO aspires to empower nearly 100 million users worldwide to harness the transformative potential of OPPO AI. OPPO News

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OPPO presenta la Iniciativa Agentic AI en Google Cloud Next 2025, Mostrando Innovaciones y Liderazgo en Experiencias de IA

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OPPO articuló su visión estratégica para Agentic AI en Google Cloud Next 2025, subrayando su estrategia como líder en experiencias de IA a través del desarrollo interno y la colaboración estratégica con Google. «El enfoque de OPPO siempre ha estado en el usuario, y nuestro objetivo es muy claro: liderar la innovación en la experiencia de IA y proporcionar la mejor experiencia», dijo Jason Liao, presidente del Instituto de Investigación OPPO. «Estamos mejorando continuamente las experiencias de IA a través de colaboraciones estratégicas con socios como Google Cloud, con el objetivo de ofrecer capacidades de IA agentic a los usuarios de OPPO.» En Google Cloud Next 2025, OPPO presentó AI Search, una poderosa herramienta de IA a nivel de sistema en colaboración con Google Cloud, que permite a los usuarios buscar y recuperar de manera eficiente información compleja de documentos multimodales utilizando consultas de lenguaje natural. Además, OPPO destacó sus avances significativos y características innovadoras en AI Productivity, AI Creativity e AI Imaging. Mirando hacia el futuro, OPPO está explorando activamente la próxima fase de las experiencias de IA agentic, con un enfoque en la creación de una experiencia de usuario personalizada e inteligente. OPPO está desarrollando un nuevo sistema de conocimiento del usuario para servir como un repositorio centralizado para los datos del usuario, abordando el desafío de la fragmentación de la información en dispositivos móviles. Está diseñado para aprender y adaptarse a las actividades, intereses, datos y recuerdos de los usuarios, para proporcionar experiencias de IA altamente personalizadas, impulsando el progreso hacia una visión futura de sistemas operativos inteligentes impulsados por IA. A principios de este año, OPPO anunció su último avance en AI Security con el lanzamiento de Private Computing Cloud (PCC), que aprovecha Confidential Computing de Google Cloud. Proporciona un entorno dedicado y seguro, asegurando que el procesamiento de datos de IA se realice dentro de un sistema seguro y aislado con cifrado de extremo a extremo para mantener privadas todas las interacciones de IA. Aprovechando la innovación de vanguardia y un compromiso firme para mejorar la experiencia del usuario, OPPO está colaborando con socios clave como Google Cloud para acelerar el desarrollo y la adopción de la tecnología de IA, redefiniendo en última instancia la experiencia diaria de la IA en todos los dispositivos y servicios. A finales de 2025, OPPO aspira a capacitar a casi 100 millones de usuarios en todo el mundo para aprovechar el potencial transformador de OPPO AI. OPPO News. Traducido al español

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Space Invaders – Una conversión C64 de los Space Invaders de Taito por LC-Games

Gaming /

Hemos mencionado muchas variantes de Space Invader a lo largo de los años, desde la versión de Havie Blitz Basic del juego en Amiga, hasta nuestro favorito personal de Pink/Abyss llamado ‘Tiny Invaders’. Bueno, una vez más nos han enviado otra versión de Space Invaders para que la descargues y pruebes, y es la conversión completa de C64 de LC-Games del famoso juego de arcade creado por Tomohiro Nishikado en 1978. Para coincidir con esta noticia, Saberman ha proporcionado un video de juego a continuación. Aquí está lo último. «Space Invaders es un tirador fijo en el que el jugador controla un cañón láser moviéndolo horizontalmente a través de la parte inferior de la pantalla y disparando a los alienígenas descendentes. El objetivo es derrotar a cinco filas de once alienígenas que se mueven horizontalmente de un lado a otro a través de la pantalla a medida que avanzan hacia la parte inferior de la pantalla. El cañón láser del jugador está parcialmente protegido por varios bunkers de defensa estacionarios que son destruidos gradualmente desde la parte superior e inferior por explosiones de los alienígenas o del cañón. El jugador derrota a un alienígena y gana puntos disparándolo con el cañón láser. A medida que más alienígenas son derrotados, el movimiento de los alienígenas y la música del juego se aceleran. Derrotar a todos los alienígenas en la pantalla trae otra ola que es más difícil, un bucle que puede continuar sin cesar». INDIE RETRO News. Traducido al español

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ELD: Presentamos una nueva herramienta de enlace integrado de código abierto para sistemas integrados

Big Data y Analítica Avanzada, Inteligencia Artificial Generativa, Nube e Infraestructura como Servicio /

En Qualcomm Technologies, Inc., los enlazadores integrados juegan un papel crucial en nuestra pila de software. Si bien muchos enlazadores funcionan bien en las plataformas tradicionales, a menudo se quedan cortos cuando se trata de sistemas integrados. Los proyectos integrados tienen requisitos únicos, tales como: Para abordar estos desafíos, desarrollamos un enlazador llamado eld, que se deriva de mclinker. Este enlazador está diseñado para trabajar con archivos ELF y está diseñado específicamente para satisfacer las necesidades de la comunidad integrada. El enlazador eld se incluye en las cadenas de herramientas del compilador Qualcomm y aprovecha los componentes y bibliotecas de LLVM siempre que sea posible. Nuestros clientes confían en eld para crear imágenes que se ejecutan en el hardware de Qualcomm Technologies. ¡Estamos emocionados de abrir el código eld linker! Nuestro objetivo es colaborar con las comunidades de software de enlace y sistema para desarrollar nuevas características y mejorar sus capacidades. Descargar eld de GitHub Características El enlazador es totalmente compatible con los estándares GNU, abarcando la lectura de archivos de entrada, resolución de símbolos y la generación de salida compatible con GNU. El enlazador admite los siguientes objetivos: El enlazador incorpora varias características comúnmente disponibles en enlazadores compatibles con GNU, incluyendo: Además, el enlazador ofrece soporte maduro para scripts de enlazador con extensiones personalizadas. Características Extendidas El enlazador también incluye numerosas características destinadas a mejorar la experiencia del usuario, tales como: Enlazadores Plugins En respuesta a la creciente demanda de los clientes para inspeccionar y alterar los diseños de imágenes, ampliar la funcionalidad del enlazador para casos de uso imprevistos y generar informes personalizados, hemos desarrollado complementos de enlazador. Estos complementos permiten a los clientes crear pases personalizados que se ejecutan durante el tiempo de enlace, ofreciendo un control y administración completos del usuario por parte del enlazador, con un enfoque en el diagnóstico. La infraestructura del plugin también permite a los desarrolladores de toolchain tratar el enlazador como un componente transparente, facilitando la gestión cuidadosa de los supuestos en la imagen, emitiendo errores o advertencias si se violan los supuestos, y codificando información en el código fuente para el consumo del enlazador. Esta infraestructura también ayuda a los desarrolladores de compiladores con las decisiones de diseño, lo que les permite: Productos de Qualcomm Technologies que utilizan el enlazador El enlazador se emplea en varios productos de Qualcomm Technologies’, que incluyen: Linker Source Organización El código fuente del enlazador se clasifica en tres secciones principales: El enlazador central abarca las características más críticas, mientras que las anulaciones específicas del objetivo facilitan la personalización de la funcionalidad proporcionada por el enlazador central. Esta encapsulación permite a los desarrolladores modificar y mejorar la funcionalidad específica del objetivo sin afectar a otros objetivos. Las pruebas unitarias se dividen en dos categorías: Pruebas El enlazador incluye un conjunto completo de casos de prueba unitarios que están diseñados para ser fácilmente legibles y modificables. Estas pruebas cubren tanto el enlazador en sí como varios ejemplos de complementos de enlazador, lo que ayuda a los clientes a comprender la sólida infraestructura de complementos de enlazador. Nuestro equipo también realiza pruebas para aplicaciones internas en plataformas simuladas y en dispositivos. Documentación eld El enlazador está acompañado por documentación completa orientada al usuario eso aclara el comportamiento del enlazador, así como un FAQ completo que aborda problemas y soluciones comunes.  Conéctate con nosotros El equipo se dedica a evaluar e introducir continuamente características que se centran en la comunidad integrada. Lo invitamos a unirse a nuestros esfuerzos para mejorar el enlazador y mejorar la solución. No dude en abrir cualquier problema en el que desee trabajar en GitHub o comparta casos de uso que actualmente no admitimos. Observaciones de Cierre Esperamos que la solución de enlazador integrado aborde los casos de uso que pretende resolver. También nos gustaría reconocer el equipo mayor y todo nuestro equipo LLVM por sus continuas contribuciones para mejorar el enlazador. Si tiene alguna idea para compartir o desea hablar con nosotros, no lo dude para llegar a nuestro equipo en GitHub. Qualcomm News. S. K. E. Traducido al español

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Stanford lanza un sitio web gratuito para que el público aprenda sobre la eficiencia energética extrema

Cambio Climático y Sostenibilidad, Energías Renovables y Naturales, Inteligencia Artificial Generativa, Papers de Investigación Científica /

Aprenda cómo aplicar el diseño integrador para mejorar radicalmente la eficiencia energética mientras mantiene o mejora la calidad de su vida o sus productos y servicios. Más del 80% de la energía que ingresa a nuestros sistemas de energía modernos se desperdicia antes de brindar un servicio útil. Podemos cambiar eso diseñando estos sistemas para evitar el desperdicio desde el principio. Stanford University es nuevo Centro de Aprendizaje de Eficiencia Energética Extrema puede ayudar a cualquiera a aprender cómo aplicar la práctica del diseño integrador, a veces llamado “pensamiento de sistemas completos,” para ofrecer servicios de energía sin cambios o mejorados mientras gasta menos dinero y usa una fracción de la energía. Gratis y abierto al público, el sitio web comparte contenido de Stanford Eficiencia Energética Extrema curso, que Amory Lovins y Joel Swisher, PhD ’91, PE, han estado co-enseñando desde 2018 a través del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (CEE). La clase ha atraído a ingenieros, estudiantes de políticas y líderes de sostenibilidad de toda la universidad. Lovins es físico, cofundador de RMI (fundado como Rocky Mountain Institute), y en Stanford es académico y profesor del Instituto Precourt de Energía en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental. Ha asesorado a muchos gobiernos e industrias sobre cómo reducir el desperdicio, mejorar el rendimiento y ahorrar dinero a través de un mejor diseño, no de una tecnología más grande. A menudo llamado “Einstein de eficiencia energética,” Lovins ha dado forma a la forma en que el mundo entiende la energía desde la década de 1970. Swisher, un experto en tecnología y política de eficiencia energética, ha impartido varios cursos de posgrado en CEE en Stanford desde 2003 y es un ex alumno de RMI, habiendo servido como su director gerente de investigación y consultoría. También diseñó el plan de estudios para el Instituto de Estudios de Energía de Western Washington Universityuno de los primeros programas interdisciplinarios de energía de los nacionales para estudiantes universitarios. “Integrative design for extreme energy efficiency is not a new technology. It’s a new way of thinking,” Lovins teaches his students. The course is often described as a mind-expanding experience in rethinking how we provide energy services. Now, with the launch of the Extreme Energy Efficiency Learning Hub, the course material is available to all for free. “El objetivo del Extreme Energy Efficiency Learning Hub es permitir que los ingenieros, los formuladores de políticas y cualquier persona interesada en soluciones con beneficios compuestos en todo el mundo aprendan sobre el diseño integrador para grandes ahorros de energía y recursos en edificios, transporte, industria y electricidad,” dijo Jane Woodward, MS ’82, MBA ’87. Woodward es uno de los instructores del curso Understand Energy y del curso emprendedor Stanford Climate Ventures. También es miembro del consejo asesor del Instituto Precourt de Energía, que construyó el Extreme Energy Efficiency Learning Hub con su apoyo. ¿Cuándo se vuelve extrema la eficiencia energética? Desde 1950, la eficiencia energética ha brindado más servicios de energía de los Estados Unidos que cualquier otra fuente, incluidos petróleo, gas y carbón – reduciendo el uso de energía por dólar del PIB en un 70%. Aún así, la mayoría de las ganancias de eficiencia se han centrado en actualizaciones incrementales, como mejores bombillas o agregar aislamiento, en lugar de repensar todo el sistema. El Extreme Energy Efficiency Learning Hub invita a los estudiantes a ir más allá y utilizar el diseño integrador para lograr ahorros de energía de orden de magnitud que no solo son técnicamente posibles, sino que a menudo son más baratos y mejores. Ese salto requiere un cambio de mentalidad. “Si comienzas optimizando un componente, es poco probable que optimices el sistema. Pero si te enfocas en optimizar el sistema, los componentes correctos a menudo se vuelven obvios,” dijo Swisher. Estas no son ideas teóricas. Los sistemas del mundo real como edificios, vehículos e industrias rediseñados utilizando estos principios usan de 50% a 90+% menos de energía al tiempo que mejoran el rendimiento y reducen los costos. En todo el Extreme Energy Efficiency Learning Hub, los estudios de caso explican estos procesos en la práctica. Pilares de diseño integrador “La eficiencia energética moderna no agota un recurso concentrado como el petróleo o el cobre. Hecho de ideas, no agota más que la estupidez,” dijo Lovins desde su casa supereficiente a 7.100 pies de altura en Old Snowmass, Colorado, calentado durante todo el año solo por la ganancia solar pasiva. Ese enfoque basado en ideas es lo que el Extreme Energy Efficiency Learning Hub está diseñado para cultivar. En su núcleo están los pilares del diseño integrador, un marco para aplicar el pensamiento de sistemas completos al diseño energéticamente eficiente. Estos pilares ayudan a los equipos a desafiar las suposiciones convencionales y considerar sistemas completos en lugar de partes aisladas. Cada pilar está acompañado de ejemplos, indicaciones de diseño y preguntas guía. Tome vehículos: Por cada dólar gastado en gasolina para los automóviles actuales, menos de 1 centavo mueve al conductor y a los pasajeros. El resto se pierde en la calefacción de aire, neumáticos y carreteras, y principalmente en el movimiento del vehículo pesado en sí. “La eficiencia no se trata de hacer menos, peor o sin ella, dice” Lovins. “Se trata de hacer más y mejor con menos – a menudo de maneras deliciosamente sorprendentes.” El Extreme Energy Efficiency Learning Hub no es solo un recurso técnico. Como Lovins y Swisher nos recuerdan, los ahorros radicales de energía no requieren una nueva tecnología heroica. En cambio, este centro de aprendizaje es una llamada para comenzar con el final en mente sobre cómo y por qué usamos la energía. Por ejemplo, ¿por qué calentamos edificios? ¿Para mantener el aire caliente? ¿O para calentar cuerpos? Enmarcar el desafío como mantener a las personas cómodas, en lugar de calentar edificios, abre un conjunto completo de soluciones nuevas, innovadoras y energéticamente eficientes. El centro también explora barreras técnicas y políticas, palancas económicas y estrategias de implementación en todos los sectores. En un mundo moldeado por la urgencia climática, las presiones económicas y las

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La robótica se encuentra con las artes culinarias

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Un equipo suizo italiano ha creado RoboCake, un pastel de bodas robótico comestible que ilustra los avances en la investigación de alimentos robóticos. Aunque la idea de crear robots que se puedan comer o alimentos que se comporten como robots pueda parecer extraña, supone un verdadero reto para la comunidad científica. En el marco del proyecto RoboFood, financiado por la UE, investigadores de la EPFL y del Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) han colaborado con pasteleros y científicos de alimentos del EHL de Lausana para combinar la robótica y la gastronomía. Su proyecto, RoboCake, se presentará en la Expo 2025 de Osaka. “La robótica y la alimentación son dos mundos distintos”, afirma Dario Floreano, director del Laboratorio de Sistemas Inteligentes (LIS) de la EPFL y coordinador del proyecto RoboFood. “Sin embargo, su fusión ofrece numerosas ventajas, especialmente en cuanto a la limitación de los residuos electrónicos y alimentarios”. Los científicos están considerando otras aplicaciones en los campos de la nutrición y la salud en situaciones de emergencia. “Los robots comestibles podrían utilizarse para entregar alimentos a zonas en peligro, administrar medicamentos de forma innovadora a personas con dificultades para tragar o a animales, o incluso para monitorizar los alimentos y su frescura mediante sensores que se pueden comer”. Ilustrando la investigación robótica sobre alimentos La creación de robots comestibles también ofrece experiencias culinarias completamente nuevas. El RoboCake, un pastel de bodas robótico, es una innovadora demostración del progreso del proyecto RoboFood, cuyo objetivo es desarrollar una nueva generación de robots comestibles y alimentos inteligentes. El RoboCake presenta dos osos de peluche robóticos completamente comestibles, creados por el LIS de la EPFL. «Están hechos de gelatina, jarabe y colorantes», explica Bokeon Kwak, investigador del LIS. «Se animan mediante un sistema neumático interno: al inyectar aire a través de conductos específicos, sus cabezas y brazos se mueven». Estos ositos bailarines, con un sabor a gomitas de granada suaves y dulces, no son la única característica especial del pastel. Investigadores del IIT, coordinados por Mario Caironi, han desarrollado la primera batería recargable comestible, hecha de vitamina B2, quercetina, carbón activado y chocolate, para darle un toque gourmet. «Estas baterías, aptas para el consumo, pueden usarse para encender las velas LED del pastel», explica Valerio Galli, estudiante de doctorado del IIT. «El primer sabor que se percibe al comerlas es a chocolate negro, seguido de un sorprendente toque ácido, debido al electrolito comestible que contienen, que dura unos segundos». Estas baterías representan una posible solución para reducir los residuos electrónicos, que alcanzan los 40 millones de toneladas al año. La guinda del pastel Para garantizar que estas innovaciones fueran apetitosas y seguras de comer, los ingenieros colaboraron con expertos en alimentación y pasteleros de la EHL. «Nuestro reto era encontrar la mejor manera de presentar las innovaciones de nuestros dos socios, la EPFL y el IIT, añadiendo lo que mejor sabemos hacer: el placer. Así nació el RoboCake, un auténtico pastel de eventos, que cumple con el reto de combinar técnica, electrónica y sabor», afirma Julien Boutonnet, profesor titular de Artes Prácticas de la EHL y galardonado con la máxima distinción de Francia, el premio al Mejor Obrero de Francia (MOF) en pastelería y confitería. “Esta colaboración interdisciplinaria abre el camino a experiencias gastronómicas interactivas y deliciosas que nos recuerdan que la comida es un recurso preciado y posiblemente reducen el consumo excesivo de alimentos”, afirma Dario Floreano. Acerca del proyecto RoboFood.RoboFood es un proyecto de investigación de cuatro años con un presupuesto de 3,5 millones de euros, financiado por la Unión Europea. Iniciado en 2021, reúne a científicos de la EPFL, el IIT, la Universidad de Bristol y la Universidad de Wageningen. El proyecto RoboFood combina la ciencia de los alimentos y la robótica de una forma radicalmente innovadora para crear robots comestibles y alimentos robotizados para la conservación de alimentos, la nutrición de emergencia, la medicina humana y veterinaria o nuevas experiencias culinarias. Fondos El proyecto RoboFood ha recibido financiación del programa de Investigación e Innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea en virtud del acuerdo de subvención 964596. EPFL News. J. H. Traducido al español

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