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Las capacidades de supercomputación de HPE aumentan la capacidad de imagen sísmica 4D de ExxonMobiliats

Cambio Climático y Sostenibilidad, Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Nube e Infraestructura como Servicio, Papers de Investigación Científica, Robótica y Automatización /

El despliegue de la tecnología sísmica 4D y la potencia informática de alto rendimiento de HPE revolucionará el descubrimiento de recursos.  En este artículo ¿Sabía que las técnicas modernas de descubrimiento de petróleo y gas son un bastión de enfoques científicos innovadores y tecnología de vanguardia? Se requiere un análisis preciso de la roca densa para descubrir nuevas fuentes de energía. Hace casi 50 años, ExxonMobil, uno de los principales proveedores de energía del mundo, revolucionó la exploración de petróleo y gas con imágenes sísmicas en 3D Mapeo del subsuelo terrestre con imágenes sísmicas 3D impulsadas por supercomputación HPE Hace casi 50 años, ExxonMobil, uno de los principales proveedores de energía del mundo, revolucionó la exploración de petróleo y gas con imágenes sísmicas en 3D, enviando ondas de sonido a lo profundo del subsuelo de la Tierra y registrando los ecos que se recuperan para crear mapas detallados de formaciones subterráneas. Los investigadores usan supercomputadoras, que son especialmente diseñado para manejar datos complejos, para convertir los datos de ondas de sonido en imágenes detalladas en 3D de la formación geológica terrestre. Este avance se convirtió en el estándar de la industria, revelando depósitos de petróleo y gas con una precisión sin precedentes. Con el tiempo, esta mayor precisión en las imágenes sísmicas ayudó a la industria energética a reducir el riesgo al tomar mejores decisiones sobre cuándo y dónde extraer petróleo y gas de manera segura y eficiente. Ahí es donde entra el poder de la supercomputación de HPE. La computación de alto rendimiento (HPC) puede procesar datos mucho más complejos y reducir el tiempo que lleva procesar estos datos. Combinada con imágenes sísmicas, la tecnología de supercomputación permite imágenes más detalladas, lo que a su vez revela más información sobre las propiedades de la roca. Esto incluye patrones de indicadores directos de hidrocarburos (DHI), que pueden indicar la presencia de hidrocarburos que forman la base del petróleo crudo, el gas natural y otras fuentes de energía importantes. El despliegue de la tecnología sísmica 4D y la potencia informática de alto rendimiento de HPE revolucionará el descubrimiento de recursos. Al combinar estas tecnologías, ExxonMobil tendrá mejor cerca en tiempo real visualización, lo que lleva a una mejor gestión del depósito y colocación de pozos. Además, la nueva tecnología permitirá a los investigadores interpretar con mayor precisión los datos del subsuelo, brindando información de datos desde profundidades de más de 3 millas debajo del fondo del océano.  ExxonMobil ofrecerá resultados sísmicos 4D más rápido con su última supercomputadora El próximo sistema Discovery 6 de ExxonMobiliats aumentará el rendimiento computacional y las redes de alto rendimiento en 4X en comparación con su predecesor, Discovery 5. Discovery 5 ocupó el puesto 16 en el TOP500 cuando debutó en la lista de las supercomputadoras más rápidas del mundo en noviembre de 2022, logrando 30.99 PFlops (Rpeak). El próximo Discovery 6 también se basa en un HPE Cray Supercomputing EX4000, que hace que las imágenes sísmicas 4D sean más procesables al presentar 4,032 Superchips NVIDIA GH200 Grace-Hopper  – ofrece un mayor rendimiento para aplicaciones que ejecutan grandes cantidades de datos – interconexiones HPE Slingshot, y refrigeración líquida directa eficiente energéticamente. Este sistema contará con una capacidad sísmica más rápida con un rendimiento de aproximadamente 222 millones de millones de operaciones matemáticas por segundo, equivalente a un pico de 222 PFlops (Rpeak).  El próximo sistema Discovery 6 de ExxonMobiliats aumentará el rendimiento computacional y las redes de alto rendimiento en 4X en comparación con su predecesor, Discovery 5 Aplicar el poder de la supercomputación HPE para hacer contribuciones significativas a la ciencia La supercomputación continúa desempeñando un papel fundamental en la realización de descubrimientos científicos para una variedad de campos con un impacto significativo. Empresas como ExxonMobil continúan demostrando valor en el mundo real aplicando supercomputación para llevar a cabo ciencias de la tierra complejas. Para obtener más información sobre cómo ExxonMobil está acelerando el descubrimiento de fuentes de energía utilizando el poder de la supercomputación, visite: El Futuro de la Imagen Sísmica y la Tecnología HPE News. Traducido al español

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Pequeño componente para un ancho de banda récord

Cambio Climático y Sostenibilidad, Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Nube e Infraestructura como Servicio, Papers de Investigación Científica /

Un modulador desarrollado por investigadores de ETH Zurich ha roto la marca de terahercios. El componente ultrarrápido transmite eficientemente grandes volúmenes de datos a la red de fibra óptica en un corto espacio de tiempo. En resumen Los moduladores plasmónicos son pequeños componentes que convierten las señales eléctricas en señales ópticas para transportarlas a través de fibras ópticas. Un modulador de este tipo nunca había logrado transmitir datos con una frecuencia de más de un terahercio (más de un billón de oscilaciones por segundo). Ahora, los investigadores del grupo dirigido por Jürg Leuthold, profesor de Fotónica y Comunicaciones en ETH Zurich, han logrado hacer precisamente eso. Los moduladores anteriores solo podían convertir frecuencias de hasta 100 o 200 gigahercios – en otras palabras, frecuencias que son de cinco a diez veces más bajas. Los moduladores de este tipo podrían usarse donde se transmiten grandes volúmenes de datos, como un puente entre el mundo eléctrico y la transmisión de datos utilizando luz. “Data siempre está inicialmente presente en forma eléctrica y hoy en día, su transmisión siempre involucra fibras ópticas en algún momento,” explica el profesor Leuthold. La próxima generación de comunicaciones móviles (6G) operará en el rango de terahercios. Su columna vertebral – los cables entre las estaciones base – se basa en la tecnología de fibra óptica. “Nuestro modulador permite que las señales de radio y otras señales eléctricas se conviertan en señales ópticas directamente y, por lo tanto, de manera eficiente,” dice Yannik Horst, quien trabajó en el componente durante su tesis doctoral. También para medicina y tecnología de medición Aunque la transferencia de señales de terahercios a la fibra óptica ya es posible desde una perspectiva técnica, es un proceso laborioso y actualmente requiere varios componentes costosos. Los nuevos moduladores pueden convertir las señales directamente, reduciendo el consumo de energía y aumentando la precisión de la medición. Además, actualmente se necesitan diferentes componentes para diferentes rangos de frecuencia. El nuevo modulador se puede utilizar con cualquier frecuencia de 10 megahercios a 1,14 terahercios. “Cubrimos todo el rango de frecuencia con un solo componente. Por lo tanto, es extremadamente versátil en términos de aplicaciones,” dice Horst. Otras aplicaciones potenciales incluyen la transmisión de datos de fibra óptica dentro y entre centros informáticos de alto rendimiento. Por último, pero no menos importante, los componentes también son de interés para la tecnología de medición de alto rendimiento, incluidas las técnicas de imagen en medicina, los métodos espectroscópicos para el análisis de materiales, los escáneres de equipaje en los aeropuertos o la tecnología de radar. Algunos dispositivos de este tipo ya funcionan en el rango de terahercios hoy en día. El nuevo modulador es una pequeña nanoestructura compuesta de varios materiales, incluido el oro, y hace uso de la interacción entre la luz y los electrones libres dentro del oro. La tecnología se desarrolló en ETH Zurich y el dispositivo fue fabricado por Polariton Technologies, un spin-off de ETH que surgió del grupo Leutholdods. En la actualidad, la compañía está trabajando para llevar el modulador de terahercios al mercado para que pueda ser ampliamente utilizado en futuras aplicaciones en tecnología de transmisión y medición de datos. Referencia Horst Y, Moor D, Chelladurai D, Blatter T, Fernandes S, Kulmer L, Baumann M, Ibili H, Funck C, Keller K, Destraz M, Heni W, Chérix L, Liu Y, Wang H, Koepfli SM, Leuthold J: Ultra-Wideband MHz to THz Plasmonic EO Modulator. Óptica 2025, 12:325, doi: página externa10.1364/ÓPTICA.544016 ETH Zürich News. F. B. Traducido al español

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La robótica y la estimulación espinal restauran el movimiento en la parálisis

Inteligencia Artificial en la Salud Humana, Inteligencia Artificial Generativa, Papers de Investigación Científica, Robótica y Automatización /

Científicos en .Neurostore (EPFL/CHUV/UNIL) ha desarrollado un enfoque que combina la robótica de rehabilitación con la estimulación de la médula espinal para restaurar el movimiento en personas con lesiones de la médula espinal. La tecnología mejora la rehabilitación y permite actividades como andar en bicicleta y caminar al aire libre. Las lesiones de la médula espinal alteran la vida, dejando a menudo a las personas con graves deficiencias de movilidad. Si bien la robótica de rehabilitación—dispositivos que guían el movimiento durante la terapia—han mejorado el entrenamiento para las personas con lesiones de la médula espinal, su efectividad sigue siendo limitada. Sin compromiso muscular activo, el movimiento asistido por robot por sí solo no vuelve a entrenar suficientemente el sistema nervioso. Un equipo en .NeuroRestauro, dirigido por Grégoire Courtine y Jocelyne Bloch, ahora ha desarrollado un sistema que aparentemente integra una neuroprótesis de médula espinal implantada con robótica de rehabilitación. El dispositivo researchers’ ofrece pulsos eléctricos oportunos para estimular los músculos en armonía con los movimientos robóticos, lo que resulta en una actividad muscular natural y coordinada durante la terapia. La innovación en neuroprótesis aprovechó la experiencia robótica de El profesor Auke Ijspeerts lab en EPFL. Este avance no solo mejora la movilidad inmediata, sino que también fomenta la recuperación a largo plazo. “La integración perfecta de la estimulación de la médula espinal con la rehabilitación o la robótica recreativa acelerará el despliegue de esta terapia en el estándar de atención y la comunidad de personas con lesión de la médula espinal,” dice Courtine. Esta adaptabilidad garantiza que los profesionales de la rehabilitación puedan incorporar esta tecnología en los protocolos de rehabilitación existentes en todo el mundo. La combinación de terapias también presenta desafíos significativos, ya que cada uno requiere una sincronización precisa. Las estrategias de estimulación de la médula espinal deben ser moduladas tanto en el espacio como en el tiempo para que coincidan con el movimiento de los pacientes, y su integración con los sistemas de rehabilitación robótica ampliamente utilizados requiere un marco flexible y adaptable. La tecnología se basa en un estimulador de la médula espinal totalmente implantado que proporciona estimulación epidural eléctrica biomimética (estimulación epidural eléctrica). A diferencia de la estimulación eléctrica funcional tradicional, este método activa las neuronas motoras de manera más eficiente al imitar las señales nerviosas naturales. Los investigadores integraron la estimulación epidural eléctrica con varios dispositivos robóticos de rehabilitación, incluyendo cintas de correr, exoesqueletos y bicicletas estacionarias, asegurando que la estimulación se sincroniza con precisión con cada fase del movimiento. El sistema utiliza sensores inalámbricos para detectar el movimiento de las extremidades y ajustar automáticamente la estimulación en tiempo real, lo que permite una experiencia de usuario perfecta. En un estudio de prueba de concepto que involucró a cinco personas con lesiones de la médula espinal, la combinación de robótica y estimulación epidural eléctrica resultó en una activación muscular inmediata y sostenida. Los participantes no solo recuperaron la capacidad de involucrar a los músculos durante la terapia asistida por robot, sino que algunos también mejoraron sus movimientos voluntarios incluso después de que se desactivó la estimulación. Los investigadores también trabajaron en estrecha colaboración con los centros de rehabilitación para probar qué tan bien se integró el sistema de estimulación con dispositivos robóticos ampliamente utilizados. “Visitamos múltiples centros de rehabilitación para probar nuestra tecnología de estimulación con los sistemas robóticos que usan rutinariamente, y fue increíblemente gratificante presenciar su entusiasmo,” dice .El investigador de NeuroRestore Nicolas Hankov y el investigador de BioRob Miroslav Caban, los primeros autores del estudio. “Ver de primera mano cómo nuestro enfoque se integra a la perfección con los protocolos de rehabilitación existentes refuerza su potencial para transformar la atención a las personas con lesiones de la médula espinal al proporcionar un marco tecnológico que es fácil de adoptar e implementar en múltiples entornos de rehabilitación El estudio también mostró el potencial de este enfoque más allá de los entornos clínicos, ya que los participantes utilizaron el sistema para caminar con un rodillo y andar en bicicleta al aire libre, validando su impacto en el mundo real. Esta innovadora tecnología ofrece nuevas esperanzas para las personas con lesiones de la médula espinal, presentando un enfoque de rehabilitación más efectivo que la robótica sola. Al hacer que la rehabilitación sea más dinámica y atractiva, tiene el potencial de mejorar significativamente los resultados de recuperación. Se necesitarán ensayos clínicos futuros para establecer beneficios a largo plazo, pero los resultados iniciales sugieren que la integración de la neuroprótesis con la robótica de rehabilitación podría redefinir la restauración de la movilidad después de la parálisis. Lista de contribuyentes Kit de prensa Financiación Fundación Nacional Suiza para la Ciencia (SNSF) (NCCR Robotics) Alas para la Vida Fundación Defitech Fundación Internacional para la Investigación en Paraplegia Riders4Riders Fundación Panacée Fundación Caritativa del Grupo Pictet Fundación Firmenich Eurostars Medtronic Salud Personalizada y Tecnologías Relacionadas (PHRT) Referencias Nicolas Hankov, Miroslav Caban, Robin Demesmaeker, Margaux Roulet, Salif Komi, Michele Xiloyannis, Anne Gehrig, Camille Varescon, Martina Rebeka Spiess, Serena Maggioni, Chiara Basla, Gleb Koginov, Florian Haufe, Marina DyErcole, Cathal Harte, Sergio D. Hernández-Charpak, Aurelie Paley, Manon Tschopp, Natacha Herrmann, Nadine Intering, Edeny Baaklini, Francesco Acquati, Charlotte Jacquet, Anne Watrin, Jimmy Ravier, Frédéric Merlos, Grégoire Eberlé, Katrien Van den Keybus, Hendrik Lambert, Henri Lorach, Rik Buschman, Nicholas Buse, Timothy Denison, Dino De Bon, Jaime E. Duarte, Robert Riener, Auke Ijspeert, Fabien Wagner, Sebastian Tobler, Leonie Asboth, Joachim Von Zitzewitz, Jocelyne Bloch, Grégoire Courtine. Aumento de la robótica de rehabilitación con neuromodulación de la médula espinal: una prueba de concepto. Science Robotics 12 marzo 2025. DOI: 10.1126/escirobóticos.adn5564 EPFL News. P. N. Traducido al español

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Hacer que las evaluaciones de aeródromos sean automáticas, remotas y seguras

Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, La IA aplicada a la Educación, Papers de Investigación Científica, Robótica y Automatización /

ESTADOS UNIDOS. El ingeniero de la Fuerza Aérea y estudiante de doctorado Randall Pietersen está utilizando IA y tecnología de imágenes de próxima generación para detectar daños en el pavimento y municiones sin explotar. En 2022, Randall Pietersen, un ingeniero civil en los Estados Unidos. La Fuerza Aérea, emprendió una misión de entrenamiento para evaluar los daños en una pista de aeródromo, practicando el protocolo “base recovery” después de un ataque simulado. Durante horas, su equipo caminó sobre el área en equipo de protección química, transmitiendo por radio en geocoordenadas mientras documentaban daños y buscaban amenazas como municiones sin explotar. El trabajo es estándar para todos los ingenieros de la Fuerza Aérea antes de su despliegue, pero tuvo un significado especial para Pietersen, quien ha pasado los últimos cinco años desarrollando enfoques más rápidos y seguros para evaluar aeródromos como estudiante de maestría y ahora candidato a doctorado y miembro de MathWorks en el MIT. Para Pietersen, el trabajo intensivo en tiempo, minucioso y potencialmente peligroso subrayó el potencial de su investigación para permitir evaluaciones remotas de aeródromos. “Esa experiencia fue realmente reveladora,” dice Pietersen. “a Weiz se le ha dicho durante casi una década que se está trabajando en un nuevo sistema basado en drones, pero aún está limitado por la incapacidad de identificar municiones sin explotar; desde el aire, se parecen demasiado a rocas o escombros. Incluso las cámaras de ultra alta resolución simplemente no funcionan lo suficientemente bien. La evaluación rápida y remota del aeródromo aún no es la práctica estándar. Weirre todavía solo está preparado para hacer esto a pie, y ahí es donde entra mi investigación.” El objetivo de Pietersenen es crear sistemas automatizados basados en drones para evaluar los daños en los aeródromos y detectar municiones sin explotar. Esto lo ha llevado por una serie de caminos de investigación, desde el aprendizaje profundo hasta los pequeños sistemas aéreos sin tripulación y la imagen “hiperespectral”, que captura la radiación electromagnética pasiva en un amplio espectro de longitudes de onda. Las imágenes hiperespectrales se están volviendo más baratas, más rápidas y más duraderas, lo que podría hacer que la investigación de Pietersenens sea cada vez más útil en una variedad de aplicaciones que incluyen evaluaciones de agricultura, respuesta a emergencias, minería y construcción. Encontrar informática y comunidad Al crecer en un suburbio de Sacramento, California, Pietersen gravitó hacia las matemáticas y la física en la escuela. Pero también era un atleta de campo traviesa y un Eagle Scout, y quería una manera de unir sus intereses. “Me gustó el desafío multifacético que presentó la Academia de la Fuerza Aérea,”, dice Pietersen. “Mi familia no tiene un historial de servicio, pero los reclutadores hablaron sobre la educación holística, donde los académicos eran una parte, pero también lo eran la aptitud atlética y el liderazgo. Ese enfoque integral de la experiencia universitaria me atrajo.” Pietersen se especializó en ingeniería civil como estudiante universitario en la Academia de la Fuerza Aérea, donde comenzó a aprender a realizar investigaciones académicas. Esto requería que aprendiera un poco de programación de computadoras. “En mi último año, los laboratorios de investigación de la Fuerza Aérea tuvieron algunos proyectos relacionados con el pavimento que cayeron en mi alcance como ingeniero civil, recuerda” Pietersen. “Si bien mi conocimiento del dominio ayudó a definir los problemas iniciales, estaba muy claro que desarrollar las soluciones correctas requeriría una comprensión más profunda de la visión por computadora y la teledetección.” Los proyectos, que se ocuparon de las evaluaciones del pavimento de los aeródromos y la detección de amenazas, también llevaron a Pietersen a comenzar a usar imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático, que construyó cuando llegó al MIT para obtener sus maestrías y doctorado en 2020. “MIT fue una opción clara para mi investigación porque la escuela tiene una historia tan sólida de asociaciones de investigación y pensamiento multidisciplinario que te ayuda a resolver estos problemas no convencionales, dice” Pietersen. “No hay mejor lugar en el mundo que MIT para trabajos de vanguardia como este.” Para cuando Pietersen llegó al MIT, headd también abrazó deportes extremos como ultra maratones, paracaidismo y escalada en roca. Parte de eso surgió de su participación en competiciones de habilidades de infantería como estudiante universitario. Las competiciones de varios días son carreras centradas en el ejército en las que equipos de todo el mundo atraviesan montañas y realizan actividades graduadas como el cuidado táctico de víctimas de combate, orientación y puntería. “La multitud con la que corrí en la universidad estaba realmente interesada en esas cosas, por lo que fue una especie de consecuencia natural de la construcción de relaciones, dice” Pietersen. “Estos eventos te durarían 48 o 72 horas, a veces con un poco de sueño mezclado, y puedes competir con tus amigos y pasar un buen rato.” Desde que llegó al MIT con su esposa y sus dos hijos, Pietersen ha abrazado a la comunidad local e incluso ha trabajado como instructor de paracaidismo en interiores en New Hampshire, aunque admite que los inviernos de la Costa Este han sido difíciles para él y su familia. Pietersen fue remoto entre 2022 y 2024, pero no estaba investigando desde la comodidad de una oficina en casa. La capacitación que le mostró la realidad de las evaluaciones de aeródromos tuvo lugar en Florida, y luego fue desplegado en Arabia Saudita. Escribió una de sus publicaciones de la revista PhD desde una tienda de campaña en el desierto. Ahora de vuelta en el MIT y cerca de la finalización de su doctorado esta primavera, Pietersen está agradecido por todas las personas que lo han apoyado a lo largo de su viaje. “Ha sido divertido explorar todo tipo de disciplinas de ingeniería diferentes, tratar de resolver las cosas con la ayuda de todos los mentores del MIT y los recursos disponibles para trabajar en estos problemas realmente de nicho, dice” Pietersen. Investigación con un propósito En el verano de 2020, Pietersen realizó una pasantía en HALO Trust, una organización humanitaria que trabaja para limpiar minas

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Comunicado de prensa: Drones de larga distancia sobre el Mar del Norte

Robótica y Automatización /

Nuevo corredor de vuelo para vuelos de drones de larga distancia en Nordholz y Cuxhaven Frankfurt, 13 de marzo de 2025 – Droniq GmbH y el Drone Innovation Hub de la Bundeswehr (DIH) están construyendo un corredor de vuelo para Nordholz y Cuxhaven para la implementación de vuelos de larga distancia con drones. El objetivo es establecer vuelos de larga distancia con drones en estructuras militares y civiles del espacio aéreo. El corredor se está construyendo como parte del proyecto de investigación de Aquiles financiado por el Ministerio Federal de Defensa y la Agencia Europea de Defensa (EDA). Las operaciones regulares en este corredor comenzarán esta primavera. Proyecto de investigación Aquiles: Pionero para la integración de drones de larga distancia El proyecto de investigación de Aquiles tiene como objetivo crear la base para vuelos comerciales y militares con drones a largas distancias con el objetivo de una integración segura en los procesos de control de tráfico aéreo existentes.  Para este propósito, se definió un corredor de vuelo, que se extiende a lo largo de 110 kilómetros desde el aeródromo militar de Nordholz a través de Cuxhaven hasta Helgoland. Los vuelos con drones pueden tener lugar aquí a una altura de más de 200 metros. La aprobación de las autoridades responsables está disponible desde el año pasado. Junto con Droniq, una subsidiaria de DFS Deutsche Flugicherung, DIH planea ofrecer el corredor a otras autoridades y organizaciones con tareas de seguridad (BOS) y nuevas empresas de drones como una operación regular. Las posibles aplicaciones incluyen: protección de infraestructuras críticas, monitoreo de rutas marítimas o realización de monitoreo ambiental. „Con el nuevo corredor de vuelo mostramos que el tráfico aéreo no tripulado también es posible en distancias más largas a pesar de los altos requisitos regulatorios “, dice Thilo Vogt, Director de Ventas y Desarrollo de Negocios en Droniq. „Esto abre campos de aplicación completamente nuevos para drones cuyo potencial aún no se ha agotado. “ „El nuevo corredor de vuelo marca un paso importante para la aviación no tripulada “ por lo que el actual jefe de control de tráfico aéreo en el servicio militar WTD61 y el futuro oficial de personal de control de tráfico aéreo en el área organizativa de equipos, tecnología de la información y uso (AIN) de la Bundeswehr. „La integración de sistemas no tripulados en el espacio aéreo controlado (militar) es un requisito previo para las operaciones básicas en el futuro El objetivo es crear sinergias entre los sistemas tripulados y no tripulados que no requerirán un espacio aéreo separado para los vuelos con drones en el futuro. En nuestra opinión, el proyecto de investigación de Aquiles representa un hito en el camino hacia la integración. Seguimos esto con alta tensión y lo apoyamos como parte de nuestro orden. Se muestraesa aviación no tripulada en el espacio aéreo civil-militar también es posible en distancias más largas a pesar de los altos requisitos reglamentarios. Esto abre el potencial para que los usuarios de la Bundeswehr puedan usar drones de larga distancia para ejercicios en el futuro. “ Acelerar los desafíos de vuelo de larga distancia Los drones de ala rígida se utilizan para vuelos de drones de larga distancia. En comparación con un multicopter, este tipo de dron no despega verticalmente. En cambio, necesitan –, similar a un avión tripulado –, un despegue o Pista. Por lo tanto, el inicio y el aterrizaje de dichos drones se lleva a cabo en estos vuelos por un piloto con contacto visual con el dron.  Otro requisito se refiere al proceso de aprobación. Su complejidad aumenta con el tamaño del área a volar. En el caso del corredor de vuelo construido por Droniq y el DIH, por ejemplo, se tuvieron que tener en cuenta los requisitos para el espacio aéreo militar y civil y un gran número de áreas geográficas, como las vías fluviales federales, las reservas naturales y el Parque Nacional del Mar de Wadden. Con este fin, se tuvieron que obtener varios permisos del control del tráfico aéreo militar y en tres estados federales (Hamburgo, Baja Sajonia y Schleswig-Holstein). Además, una gran parte del vuelo está altamente automatizado en vuelos de drones de larga distancia y, aparte del despegue y el aterrizaje, está en gran medida fuera de la vista del piloto[1] en lugar de. Por lo tanto, se debe garantizar a través de una conexión de radio de datos confiable que el centro de control de drones pueda ver electrónicamente los drones y el tráfico aéreo tripulado circundante durante todo el vuelo para evitarlos si es necesario. Enfoques para el corredor de vuelo de Cuxhaven El DIH y Droniq utilizan un dron de la compañía de Bremen Hanseatic Aviation Solutions para llevar a cabo vuelos de larga distancia con drones en el proyecto de investigación de Aquiles: Este dron tiene una envergadura de 3,6 metros y un peso de despegue de aproximadamente 25 kilogramos. Vuela a una velocidad de hasta 100 kilómetros por hora. Un sistema de gestión de tráfico proporcionado por Droniq se utiliza para operaciones de vuelo seguras. Con el apoyo del área operativa 2 de Wittmund en Helgoland – antigua torre de radar –, se instalaron antenas para recibir vuelos de drones: una situación de aire en vivo muestra al piloto de larga distancia en el centro de control de drones el movimiento de vuelo del dron y todo el tráfico aéreo tripulado en este corredor. El piloto de drones también puede ver el tráfico marítimo circundante. Con un transpondedor adicional (transmisor de posición), el dron también es visible para el radar de control de tráfico aéreo. Además, el piloto del dron puede comunicarse con el control de tráfico aéreo en cualquier momento a través del tráfico aéreo. En perspectiva, el DIH, como punto de contacto para nuevas empresas, planea expandir aún más el corredor de vuelo y abrir más áreas y corredores de vuelo al laboratorio de innovación de Soldat con el grupo de investigación Assistance Systems and Robotics en la Bundeswehr, así como Droniq.

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Cree Aplicaciones XR Multimodales en Tiempo Real con NVIDIA AI Blueprint para Búsqueda de Vídeo y Resumir

Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, IoT /

Con los recientes avances en IA generativa y los modelos fundamentales de visión, los VLM presentan una nueva ola de computación visual en la que los modelos son capaces de una percepción altamente sofisticada y una comprensión contextual profunda. Estas soluciones inteligentes ofrecen un medio prometedor para mejorar la comprensión semántica en entornos XR. Al integrar VLM, los desarrolladores pueden mejorar significativamente la forma en que las aplicaciones XR interpretan e interactúan con las acciones de los usuarios, haciéndolas más receptivas e intuitivas.  Esta publicación lo guía sobre cómo aprovechar el NVIDIA AI Blueprint para búsqueda de vídeo y resumen y mejorarlo para admitir audio en un entorno XR. Explicamos el proceso paso a paso, desde la configuración del entorno hasta la integración perfecta, para el reconocimiento de voz en tiempo real y las interacciones inmersivas. Avanzando aplicaciones XR con agentes de IA multimodales Aumentar las aplicaciones XR con funcionalidades conversacionales de IA crea una experiencia más inmersiva para los usuarios. Creando generativo Agentes de IA que ofrecen capacidades de preguntas y respuestas dentro del entorno XR, los usuarios pueden interactuar de forma más natural y recibir asistencia inmediata. Un agente de IA multimodal procesa y sintetiza múltiples modos de entrada, como datos visuales (XR feeds de auriculares, por ejemplo), voz, texto o flujos de sensores, para tomar decisiones conscientes del contexto y generar respuestas naturales e interactivas. Los casos de uso en los que esta integración puede tener un impacto sustancial son: Al integrar VLM e incorporar características como una comprensión semántica mejorada y capacidades de IA conversacional, los desarrolladores pueden ampliar los posibles casos de uso de las aplicaciones XR.  NVIDIA AI Blueprint para búsqueda de vídeo y resumen Uno de los desafíos clave para aprovechar los VLM para aplicaciones XR radica en procesar videos largos o transmisiones en tiempo real mientras captura efectivamente el contexto temporal. El NVIDIA AI Blueprint para búsqueda de vídeo y resumen aborda este desafío al permitir que los VLM manejen duraciones de video extendidas y transmisiones de video en tiempo real.  El Plan de IA para la búsqueda y el resumen de videos ayuda a simplificar el desarrollo de agentes de IA de análisis de video. Estos agentes facilitan el análisis de video integral aprovechando un VLM y un LLM. El VLM genera subtítulos detallados para los segmentos de video, que luego se almacenan en una base de datos vectorial. El LLM resume estos subtítulos para generar una respuesta final a las consultas de los usuarios. Para obtener más detalles sobre este agente y sus capacidades, consulte Construya un Agente de Búsqueda y Resumen de Video con NVIDIA AI Blueprint. El diseño flexible de este Plan de IA permite a los usuarios adaptar el flujo de trabajo y adaptarse a diferentes entornos. Para adaptar el plano para el caso de uso específico de un agente de realidad virtual (VR), el primer paso es garantizar un flujo continuo de datos VR en la tubería. Por ejemplo, puede usar FFmpeg para capturar el entorno VR directamente desde la pantalla de los auriculares VR. Para que el agente sea interactivo, nuestro equipo priorizó la habilitación de la comunicación de voz. ¿Qué mejor manera de interactuar con un agente de VR que hablando con él?  Existen múltiples formas de incorporar la comprensión visual y de audio en entornos XR. En este tutorial, modificamos el plano de IA para incorporar el procesamiento de audio segmentando audio y video a intervalos consistentes, guardándolos como archivos .mpg y .wav. Los archivos de vídeo (.mpg) son procesados por el VLM, mientras que los archivos de audio (.wav) son enviados a NVIDIA Riva NIM ASR a través de una llamada API para la transcripción. API Riva ASR NIM proporcione un fácil acceso a modelos de reconocimiento automático de voz (ASR) de última generación para múltiples idiomas. El texto transcrito se envía al VLM junto con el vídeo correspondiente. El Plan de IA para la búsqueda y el resumen de videos puede comprender videos largos o transmisiones en vivo. Sin embargo, en el caso de este agente, solo es necesario comprender partes del video cuando un usuario hace una pregunta. La tubería comprueba la presencia de una transcripción de audio. Si una transcripción está disponible, se invoca el VLM. De lo contrario, la tubería espera la entrada de audio en lugar de procesar continuamente todos los cuadros de video.  Una vez que se detecta una transcripción, la tubería procede con las llamadas VLM y modelo de lenguaje grande (LLM) y la respuesta generada se convierte de nuevo a audio utilizando el modelo Riva NIM text-to-speech (TTS), que luego se devuelve al usuario. La figura 1 muestra las etapas detalladas de este proceso. Paso 1: Creación del entorno VR Para comenzar, conecte Meta Quest 3 a través de la aplicación de escritorio Oculus Link. Una vez que el auricular esté conectado, simule un entorno en VR. Omniverso NVIDIA es una plataforma para desarrollar aplicaciones OpenUSD enfocadas en la digitalización industrial y la simulación física de IA. Isaac Sim NVIDIA sirve como una aplicación de referencia basada en Omniverse, destinada al diseño, simulación, prueba y entrenamiento de robots basados en IA y máquinas autónomas en un entorno virtual físicamente preciso. Este tutorial utiliza el Cortex simulación de apilamiento de Bin UR10 de las simulaciones preconstruidas de Isaac Sim. Con la simulación en ejecución, la siguiente tarea es conectar Isaac Sim a la Búsqueda. Esto se logra habilitando un conjunto de complementos Create XR ofrecidos por NVIDIA dentro de Isaac Sim. Los plugins activados son los siguientes: Una vez que estos complementos estén activados, haga clic en el botón Iniciar Modo VR usando OpenXR para ingresar al entorno VR.  A continuación, configure el flujo RTSP en el sistema Windows para capturar el entorno VR siguiendo estos pasos: Ejecute el siguiente comando para configurar FFmpeg para capturar tanto la pantalla como el micrófono. ffmpeg -f gdigrab -framerate 10-i desktop -f dshow -i audio=»Microphone (Realtek(R) Audio)» -vf scale=640:480-c:v h264_nvenc -preset fast -b:v 1M-maxrate 1M-bufsize 2M-rtbufsize 100M-c:a aac -ac 1-b:a 16k-map0:v -map1:a -f rtsp -rtsp_transport tcp rtsp://localhost:8554/stream Ejecute el siguiente comando para configurar FFmpeg para la captura

Cree Aplicaciones XR Multimodales en Tiempo Real con NVIDIA AI Blueprint para Búsqueda de Vídeo y Resumir Leer más »

BT ofrece la primera prueba exitosa de la nueva tecnología de transmisión en vivo

Nube e Infraestructura como Servicio /

Es la era de los eventos de taquilla que generan un gran tráfico en línea, y en el caso de Taylor Swift, literalmente, la ‘Eras’. Durante su gira rompió récords de los datos más móviles utilizados durante un concierto independiente en el estadio de Wembley. Y aunque Swifties transmitió sus canciones favoritas en 2024, vimos a los amantes de los deportes también generar récords de tráfico en línea. Más de 11.5 millones de hogares transmitieron un partido de naciones locales en la Eurocopa 2024 y hubo un fin de semana récord de datos en julio, impulsado por la Fórmula Uno en Silverstone, el cricket T20 de las Mujeres, el rugby internacional y la acción de tenis en las canchas de césped de SW19. Sin duda, la demanda de contenido en vivo continuará y la innovación será parte de la respuesta para ofrecer una transmisión más rápida, de contenido de mayor calidad, a un número aún mayor de dispositivos. A finales de 2023, respondiendo a este desafío, lanzamos MAUD (Entrega Unicast Multicast Asistida) – solución tecnológica revolucionaria de BT Groups. MAUD mejora la calidad y confiabilidad de la transmisión de video en vivo para los espectadores y aumenta la eficiencia de entrega de contenido para las emisoras y las Redes de Entrega de Contenido (CDN). Nos asociamos con Broadpeak, un proveedor líder de soluciones de transmisión de video de red de entrega de contenido (CDN) para proveedores de contenido y operadores de televisión de pago en todo el mundo, para aprovechar su tecnología como parte de la solución MAUD. Y nuestra asociación con Qwilt nos permitió implementar la solución MAUD con su tecnología Open Edge. Un año después del lanzamiento de MAUD y weisre encantados con los resultados de nuestra primera prueba. La prueba utilizó el contenido de BBC Two en la plataforma de TV de decodificador EEes en la red en vivo – tomando la tecnología de la prueba de concepto al mundo real.  La prueba ha demostrado que durante las horas pico en la red, la solución MAUD ha convertido más del 60 por ciento del tráfico de la entrega de unidifusión a la entrega de multidifusión. En términos más simples, la prueba ha demostrado la capacidad de los MAUD de aplanar los picos de tráfico de red, cambiando a la entrega de multidifusión, que es una forma más eficiente de entregar contenido a través de Internet. Pasando a la siguiente etapa de la prueba, BT Group busca ampliar el alcance para incluir más canales, desarrollar el conjunto completo de funciones, así como probar la adición de inserción dinámica de anuncios, lo que permitiría una experiencia publicitaria personalizada y sin problemas para los espectadores. Como se vio durante el reciente Super-Bowl, existe una gran demanda de espacio publicitario para deportes en vivo con el CEO de Fox, Lachlan Murdoch, comentando que ‘espacio publicitario se había agotado a precios récord’. A medida que millones de personas esperan ver el próximo evento en vivo, weizll continuará innovando y colaborando con proveedores de contenido y aplicaciones, en tecnologías como MAUD, para asegurarnos de ofrecer colectivamente las mejores experiencias para nuestros clientes compartidos. BT Blog. Ch. B. Traducido al español

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Nuevas herramientas para agentes de construcción

Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, Nube e Infraestructura como Servicio, Papers de Investigación Científica /

Weirre está evolucionando nuestra plataforma para ayudar a los desarrolladores y empresas a construir agentes útiles y confiables. Hoy, weizre lanza el primer conjunto de bloques de construcción que ayudarán a los desarrolladores y empresas a construir agentes útiles y confiables. Vemos a los agentes como sistemas que realizan tareas de forma independiente en nombre de los usuarios. Durante el último año, weimve introdujo nuevas capacidades de modelo, como razonamiento avanzado, interacciones multimodales y nuevas técnicas de seguridad, que han sentado las bases para que nuestros modelos manejen las complejas tareas de varios pasos requeridas para construir agentes. Sin embargo, los clientes han compartido que convertir estas capacidades en agentes listos para la producción puede ser un desafío, ya que a menudo requiere una amplia iteración rápida y una lógica de orquestación personalizada sin suficiente visibilidad o soporte incorporado. Para hacer frente a estos desafíos, estamos lanzando un nuevo conjunto de APIs y herramientas específicamente diseñadas para simplificar el desarrollo de aplicaciones agentic: Estas nuevas herramientas agilizan la lógica, la orquestación y las interacciones de los agentes centrales, lo que facilita significativamente que los desarrolladores comiencen con los agentes de construcción. En las próximas semanas y meses, planeamos lanzar herramientas y capacidades adicionales para simplificar y acelerar aún más la creación de aplicaciones agentic en nuestra plataforma. Presentamos la API de Respuestas La API de Respuestas es nuestra nueva API primitiva para aprovechar las herramientas integradas de OpenAIays para crear agentes. Combina la simplicidad de Chat Completions con las capacidades de uso de herramientas de la API de Asistentes. A medida que las capacidades del modelo continúan evolucionando, creemos que la API de Respuestas proporcionará una base más flexible para que los desarrolladores creen aplicaciones agentic. Con una sola llamada API de Respuestas, los desarrolladores podrán resolver tareas cada vez más complejas utilizando múltiples herramientas y giros de modelo. Para comenzar, la API de Respuestas admitirá nuevas herramientas integradas como búsqueda web, búsqueda de archivos y uso de la computadora. Estas herramientas están diseñadas para trabajar juntas para conectar modelos al mundo real, haciéndolos más útiles para completar tareas. También trae consigo varias mejoras de usabilidad que incluyen un diseño unificado basado en elementos, polimorfismo más simple, eventos de transmisión intuitivos y ayudantes de SDK como response.output_text para acceder fácilmente a la salida de texto de modelizaciones. La API de Respuestas está diseñada para desarrolladores que desean combinar fácilmente modelos OpenAI y herramientas integradas en sus aplicaciones, sin la complejidad de integrar múltiples API o proveedores externos. La API también facilita el almacenamiento de datos en OpenAI para que los desarrolladores puedan evaluar el rendimiento del agente utilizando características como el rastreo y las evaluaciones. Como recordatorio, nosotros no entrene nuestros modelos sobre datos comerciales de forma predeterminada, incluso cuando los datos se almacenan en OpenAI. La API está disponible para todos los desarrolladores a partir de hoy y no se cobra por separado—tokens y las herramientas se facturan a las tarifas estándar especificadas en nuestro página de precios(se abre en una ventana nueva). Echa un vistazo a la API de Respuestas guía de inicio rápido(se abre en una ventana nueva)para aprender más. Lo que esto significa para las API existentes Introducción de herramientas integradas en la API de Respuestas Búsqueda web Los desarrolladores ahora pueden obtener respuestas rápidas y actualizadas con citas claras y relevantes de la web. En la API de Respuestas, la búsqueda web está disponible como herramienta cuando se usan gpt-4o y gpt-4o-mini, y se puede emparejar con otras herramientas o llamadas a funciones. JavaScript 1const response = await openai.responses.create({2model: «gpt-4o»,3tools: [ { type: «web_search_preview» } ],4input: «What was a positive news story that happened today?»,5});67console.log(response.output_text); Durante las primeras pruebas, weiz ha visto a los desarrolladores crear con la búsqueda web una variedad de casos de uso, incluidos asistentes de compras, agentes de investigación y agentes de reservas de viajes, cualquier aplicación que requiera información oportuna de la web. Por ejemplo, Hebbia(se abre en una ventana nueva)aprovecha la herramienta de búsqueda web para ayudar a los administradores de activos, las empresas de capital privado y crédito, y las prácticas legales a extraer rápidamente información procesable de extensos conjuntos de datos públicos y privados. Al integrar las capacidades de búsqueda en tiempo real en sus flujos de trabajo de investigación, Hebbia ofrece una inteligencia de mercado más rica y específica del contexto y mejora continuamente la precisión y relevancia de sus análisis, superando los puntos de referencia actuales. La búsqueda web en la API funciona con el mismo modelo utilizado para la búsqueda de ChatGPT. En SimpleQA, un punto de referencia que evalúa la precisión de los LLM al responder preguntas breves y fácticas, la vista previa de búsqueda de GPT‑4o y la vista previa de mini búsqueda de GPT‑4o obtienen un 90% y 88% respectivamente. SimpleQA Precisión (más alto es mejor) 63%38%47%15%90%88%020406080100AccuracyGPT-4.5GPT-4oOpenAI o1OpenAI o3-miniGPT-4osearch previewGPT-4o minisearch preview Las respuestas generadas con la búsqueda web en la API incluyen enlaces a fuentes, como artículos de noticias y publicaciones de blog, lo que brinda a los usuarios una forma de obtener más información. Con estas citas claras y en línea, los usuarios pueden interactuar con la información de una nueva manera, mientras que los propietarios de contenido obtienen nuevas oportunidades para llegar a un público más amplio. Cualquier sitio web o editor puede elige aparecer(se abre en una ventana nueva)en la búsqueda web en la API. La herramienta de búsqueda web está disponible para todos los desarrolladores en vista previa en la API de Respuestas. También estamos brindando a los desarrolladores acceso directo a nuestros modelos de búsqueda ajustados en la API de Complementos de Chat a través de gpt-4o-search-preview y gpt-4o-mini-search-preview. Precios(se abre en una ventana nueva) comienza respectivamente en $30 y $25 por mil consultas para la búsqueda de GPT‑4o y la búsqueda de 4o-mini respectivamente. Echa un vistazo a la búsqueda web en el Zona de juegos(se abre en una ventana nueva) y aprende más en nuestro documentos(se abre en una ventana nueva). Búsqueda de archivos Los desarrolladores ahora pueden recuperar fácilmente información relevante de grandes volúmenes de documentos utilizando

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Cisco IT implementa un centro de datos listo para IA en semanas, mientras escala para el futuro

Big Data y Analítica Avanzada, Inteligencia Artificial Generativa, Nube e Infraestructura como Servicio, Papers de Investigación Científica /

Cisco IT diseñó una infraestructura lista para IA con cómputo de Cisco, las mejores GPU NVIDIA de su clase y redes de Cisco que admiten capacitación e inferencia de modelos de IA en docenas de casos de uso para equipos de ingeniería y productos de Cisco.  No es ningún secreto que la presión para implementar la IA en todo el negocio presenta desafíos para los equipos de TI. Nos desafía a implementar nuevas tecnologías más rápido que nunca y repensar cómo se construyen los centros de datos para satisfacer las crecientes demandas en computación, redes y almacenamiento. Si bien el ritmo de la innovación y el avance empresarial es estimulante, también puede parecer desalentador.   ¿Cómo construye rápidamente la infraestructura del centro de datos necesaria para impulsar las cargas de trabajo de IA y mantenerse al día con las necesidades comerciales críticas? Esto es exactamente lo que nuestro equipo, Cisco IT, estaba enfrentando.  La pregunta del negocio Nos contactó un equipo de productos eso necesitaba una forma de ejecutar cargas de trabajo de IA que se utilizaría para desarrollar y probar nuevas capacidades de IA para productos Cisco. Lo Es eventualmente apoyaría la capacitación de modelos y la inferencia para múltiples equipos y dormitarns de casos de uso en todo el negocio. Y lo necesitaban hacer rápidamente. Con el necesidad para los equipos de productos para llevar innovaciones a nuestros clientes tan rápido como posible, nosotros tuvo que entregar el nuevo entorno en solo tres meses.   Los requisitos tecnológicos Comenzamos por trazar los requisitos para la nueva infraestructura de IA. Una red sin bloqueos y sin pérdidas era esencial con el tejido de cómputo de IA para garantizar una transmisión de datos confiable, predecible y de alto rendimiento dentro del clúster de IA. Ethernet fue la elección de primera clase. Otros requisitos incluidos:  El plan – con algunos desafíos que superar Con los requisitos establecidos, comenzamos a averiguar dónde se podría construir el clúster. Las instalaciones existentes del centro de datos no fueron diseñadas para soportar cargas de trabajo de IA. Sabíamos que construir desde cero con una actualización completa del centro de datos tomaría 18-24 meses –, lo que no era una opción. Necesitábamos entregar una infraestructura de IA operativa en cuestión de semanas, por lo que aprovechamos una instalación existente con cambios menores en el cableado y la distribución de dispositivos para acomodar.  Nuestras siguientes preocupaciones fueron sobre los datos que se utilizan para entrenar modelos. Dado que algunos de esos datos no se almacenarían localmente en la misma instalación que nuestra infraestructura de IA, decidimos replicar datos de otros centros de datos en nuestros sistemas de almacenamiento de infraestructura de IA para evitar problemas de rendimiento relacionados con la latencia de la red. Nuestro equipo de red tuvo que garantizar la capacidad de red suficiente para manejar esta replicación de datos en la infraestructura de IA. Ahora, llegar a la infraestructura real. Diseñamos el corazón de la infraestructura de IA con cómputo de Cisco, las mejores GPU de su clase de NVIDIA y redes de Cisco. En el lado de la red, construimos una red ethernet de front-end y una red ethernet sin pérdidas de back-end. Con este modelo, confiamos en que podríamos implementar rápidamente capacidades avanzadas de IA en cualquier entorno y continuar agregándolas a medida que trajimos más instalaciones en línea. Productos:  Apoyando un entorno en crecimiento Después de hacer que la infraestructura inicial estuviera disponible, la empresa agregó más casos de uso cada semana y agregamos clústeres de IA adicionales para respaldarlos. Necesitábamos una forma de facilitar la administración, incluida la administración de las configuraciones de los conmutadores y el monitoreo de la pérdida de paquetes. Utilizamos Cisco Nexus Dashboard, que simplificó drásticamente las operaciones y aseguró que pudiéramos crecer y escalar para el futuro. Ya lo estábamos usando en otras partes de las operaciones de nuestro centro de datos, por lo que era fácil extenderlo a nuestra infraestructura de IA y no requería que el equipo aprendiera una herramienta adicional.  Los resultados Nuestro equipo pudo moverse rápido y superar varios obstáculos en el diseño de la solución. Pudimos diseñar e implementar el backend del tejido AI en menos de tres horas e implementar todo el clúster y las telas AI en 3 meses, que fue un 80% más rápido que la reconstrucción alternativa.   Hoy en día, el entorno admite más de 25 casos de uso en todo el negocio, con más añadidos cada semana. Esto incluye: No solo pudimos apoyar las necesidades del negocio hoy, sino que weisre diseñar cómo nuestros centros de datos necesitan evolucionar para el futuro. Estamos construyendo activamente más grupos y compartiremos detalles adicionales sobre nuestro viaje en futuros blogs.La modularidad y flexibilidad de las redes de Cisco calculary la seguridad nos da la confianza de que podemos seguir escalando con el negocio.  Cisco Blog. J. W. y L. W. Traducido al español

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