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Un vehículo submarino impulsado por IA transforma las inspecciones de energía eólica marina

Beam ha desplegado el primer vehículo submarino autónomo impulsado por IA del mundo para inspecciones de parques eólicos marinos. La tecnología ya ha demostrado su valía al inspeccionar las estructuras tipo jacket en el parque eólico marino más grande de Escocia, Seagreen , una empresa conjunta entre SSE Renewables, TotalEnergies y PTTEP. El vehículo impulsado por IA representa un gran avance en la tecnología marina y la robótica submarina. Capaz de realizar inspecciones submarinas complejas sin intervención humana, promete mejorar drásticamente la eficiencia y reducir los costos asociados con los estudios e inspecciones submarinas. Tradicionalmente, las inspecciones de los emplazamientos eólicos marinos han sido procesos manuales y laboriosos. La solución autónoma de Beam supone un cambio radical respecto de este enfoque, ya que permite transmitir los datos directamente a la costa. Este cambio permite a los trabajadores marinos concentrarse en tareas más complejas y, al mismo tiempo, reducir los plazos de inspección hasta en un 50 %, lo que se traduce en importantes ahorros en los costes operativos. Brian Allen, director ejecutivo de Beam, afirmó: “Estamos muy orgullosos de haber logrado implementar el primer vehículo submarino autónomo del mundo impulsado por IA. La automatización puede revolucionar la forma en que llevamos a cabo la inspección y el mantenimiento de los parques eólicos marinos, lo que ayuda a reducir tanto los costos como los plazos”. Además de mejorar la eficiencia, la tecnología de Beam eleva la calidad de los datos de inspección y facilita la creación de reconstrucciones 3D de activos junto con datos visuales. Esta implementación marca un paso crucial en la hoja de ruta de Beam para la tecnología autónoma, con planes de extender esta solución impulsada por IA a toda su flota de embarcaciones DP2, ROV y vehículos submarinos autónomos (AUV) a lo largo de 2025 y 2026. “De cara al futuro, el potencial de esta tecnología es enorme para la industria, y el éxito en estos proyectos iniciales es vital para que podamos avanzar y hacer realidad esta visión. Esto no sería posible sin clientes con visión de futuro como SSE Renewables, que están dispuestos a emprender el viaje con nosotros”, explicó Allen. El parque eólico Seagreen, en funcionamiento desde octubre de 2023, es el parque eólico marino de fondo fijo más profundo del mundo. El proyecto de Beam en Seagreen ha proporcionado información crucial sobre el potencial de la tecnología autónoma para las grandes superestructuras eólicas marinas. Los datos recopilados por el vehículo impulsado por IA respaldarán la confiabilidad operativa continua en el sitio, ofreciendo información valiosa sobre áreas como el crecimiento marino y la posible erosión en los cimientos. Matthew Henderson, gerente técnico de activos, subestructura y ciclo de vida de activos en SSE Renewables, comentó: «En SSE, tenemos un mantra que dice ‘si no es seguro, no lo hacemos’. La tecnología de Beam demuestra que las inspecciones autónomas pueden reducir el personal que necesitamos enviar al exterior para las inspecciones planificadas, al tiempo que aceleran las obras planificadas y recopilan conjuntos de datos valiosos para informar la planificación de la integridad de los activos. “A medida que nos alejamos de la costa y nos adentramos en aguas más profundas, la capacidad de recopilar datos de inspección de alta calidad de una manera de bajo riesgo es fundamental para que podamos implementar nuestro Programa de Aceleración Net Zero”. Mientras Beam se prepara para implementar su tecnología de inspección impulsada por IA en toda su flota en 2025 y 2026, esta implementación se alinea con la misión de la empresa de revolucionar las operaciones eólicas marinas haciéndolas más eficientes y rentables, respaldando aún más la transición energética global. El éxito de este vehículo submarino impulsado por IA en el parque eólico Seagreen no solo demuestra el potencial de la tecnología autónoma en las inspecciones de energía eólica marina, sino que también establece un nuevo estándar de seguridad, eficiencia y calidad de datos en la industria. Estas innovaciones desempeñarán un papel crucial a la hora de garantizar la sostenibilidad y la rentabilidad de la energía eólica marina. Artificialintelligence-news. R.D. Traducido al español

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NetApp y NVIDIA se dan la mano en favor de la IA agéntica

Aúnan la arquitectura NetApp AIPod con ONTAP y la consola de control unificado BlueXP con microservicios NVIDIA NeMo Retriever y NIM. NetApp se ha aliado con NVIDIA en el campo de la inteligencia artificial (IA) y para la generación aumentada de recuperación (RAG). Como resultado, impulsa la IA agéntica. La compañía de San José anuncia soluciones que combinan su infraestructura de datos inteligente para RAG con el software de IA de NVIDIA y la computación acelerada. Su propuesta aúna la arquitectura NetApp AIPod con NetApp ONTAP y la consola de control unificado NetApp BlueXP con microservicios NVIDIA NeMo Retriever y NIM. El sistema operativo ONTAP gana nuevas capacidades. Aprovechará un espacio de nombres de metadatos para unificar almacenes de datos de los clientes. Además, NetApp emprende el proceso de certificación de NVIDIA para el almacenamiento ONTAP en la plataforma AFF A90 con NVIDIA DGX SuperPOD. “Para potenciar las aplicaciones de IA e impulsar los resultados de negocio, las empresas deben liberar el potencial de sus datos”, comenta Jaime Balañá, director técnico de NetApp. “La combinación del motor de gestión de datos de NetApp y el software de IA de NVIDIA permite a las aplicaciones de IA acceder y aprovechar de forma segura grandes cantidades de datos, allanando el camino para una IA inteligente y agéntica que aborde complejos retos empresariales e impulse la innovación”, señala. Manuvir Das, vicepresidente de Enterprise Computing en NVIDIA, apunta que “los datos son fundamentales para la evolución de la IA generativa”. “Al combinar el software de IA de NVIDIA y la computación acelerada con la infraestructura de datos inteligente de NetApp, las empresas pueden convertir sus datos en conocimiento”, explica, “y los agentes de IA pueden convertir ese conocimiento en acción”. NetMedia. Internacional. España. M. T.

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Apple debe afrontar una reducción de las reclamaciones en el caso de privacidad de los dispositivos

La demanda por privacidad contra Apple seguirá adelante después de que un juez federal desestime reclamos relacionados con algunas configuraciones de recopilación de datos Un juez federal de Estados Unidos dictaminó que Apple debe enfrentar una demanda de privacidad por su recopilación de datos de diagnóstico de usuarios de iPhone, iPad y Apple Watch a través de sus propias aplicaciones, como App Store, Apple Music y Apple TV, después de desestimar muchos de los reclamos de la demanda. El juez de distrito estadounidense Edward Davila en San José, California, desestimó la mayoría de los reclamos de los demandantes basados ​​en la configuración “Permitir que las aplicaciones soliciten seguimiento” en los dispositivos Apple, mientras que permitió que algunos reclamos siguieran adelante basados ​​en la configuración “Compartir análisis de [dispositivo]”. Los usuarios del dispositivo argumentan que la empresa violó sus acuerdos de usuario y las leyes de privacidad y protección del consumidor al recopilar sus datos incluso cuando las configuraciones pertinentes estaban desactivadas. Los usuarios reclaman daños y perjuicios no especificados. Recopilación de datos En su decisión, Dávila dijo que la firma había dejado en claro que la configuración “Permitir que las aplicaciones soliciten seguimiento” se aplicaba solo a “aplicaciones y sitios web de otras compañías” y que, como tal, era “inverosímil” que las personas creyeran que también estaban retirando el consentimiento para que Apple recopilara datos a través de sus propias aplicaciones. Dávila dijo que las acusaciones basadas en la configuración “Compartir análisis del [dispositivo]” eran más plausibles, ya que Apple les dijo a los usuarios que podían “deshabilitar el uso compartido de análisis del [dispositivo] por completo”. Apple ha dicho que recopila datos de los dispositivos para mejorar sus servicios. El caso es uno de varios que buscan evitar que grandes empresas tecnológicas como Google y Meta, la empresa matriz de Facebook, recopilen datos sin consentimiento. Apple ha promocionado sus controles de privacidad como parte de su imagen corporativa y ha presentado una serie de demandas que, según dice, tenían como objetivo evitar que organizaciones externas obtuvieran los datos de sus usuarios. El año pasado, la empresa criticó la entonces próxima Ley de Seguridad en Línea , que según dijo presentaba una “amenaza sin precedentes a la privacidad, seguridad y protección” de los ciudadanos del Reino Unido y de aquellos con quienes se comunican en todo el mundo. Desafíos legales Las quejas de Apple se centraron en disposiciones que, según la empresa, podrían permitir al regulador de comunicaciones Ofcom ordenar a las plataformas que utilicen tecnología acreditada para escanear el contenido de los mensajes. Apple se ha enfrentado a una serie de casos legales sobre cuestiones no relacionadas con la privacidad, y en 2020 acordó, por ejemplo, realizar pagos a consumidores por acusaciones de que había reducido deliberadamente la velocidad de los iPhones más antiguos . Los usuarios estadounidenses comenzaron a recibir pagos en virtud de ese acuerdo en enero. En marzo, el Consejo del Condado de Norfolk obtuvo un pago de 490 millones de dólares (366 millones de libras esterlinas) de Apple en una demanda colectiva que afirmaba que la empresa había encubierto la débil demanda de iPhones en China. Al igual que otras grandes empresas tecnológicas, Apple también enfrenta casos de reguladores que la acusan de prácticas monopolísticas. NetMedia. Internacional. Reino Unido. M. B. Traducido al español

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Las interrupciones en los negocios por filtraciones de datos aumentan los costos de la ciberseguridad

El informe de NTT DATA revela un aumento significativo en ciberamenazas globales, destacando el papel de la IA y los ataques a la cadena de suministro El primer semestre de 2024 ha sido testigo de un aumento significativo en las ciberamenazas a nivel global, según el último informe del Departamento de Cyber Threat Intelligence de NTT DATA. Este informe, que abarca desde enero hasta junio de 2024, ofrece una visión detallada de las tendencias emergentes, los actores maliciosos más activos y las vulnerabilidades críticas que han marcado este período. Panorama Global de Amenazas La evolución del panorama de ciberseguridad ha estado marcada por el auge de nuevas tecnologías y el desarrollo de Inteligencias Artificiales generativas (GenIA). Desde principios de 2024, se han identificado varias campañas de Ransomware-as-a-Service (RaaS) y Phishing-as-a-Service (PaaS), y se espera una diversificación sin precedentes de amenazas como servicio, incluyendo Denial-as-a-Service (DaaS) y Fake-Profile-as-a-Service (FPaaS). La IA se ha convertido en una herramienta poderosa para los actores maliciosos, facilitando el desarrollo de malware, campañas de ingeniería social y la creación de perfiles falsos para espionaje industrial. Los ataques a la cadena de suministro también han aumentado, especialmente en infraestructuras críticas y sectores industriales, utilizando gusanos nativos diseñados para entornos en la nube. Europa, un hervidero de los ciberataques Si se analiza por continentes, Europa concentra la mayor subida de ciberataques registrados en 2024 (incremento interanual del 64%), en parte por su alto grado de digitalización del sector público y los entornos regulatorios, que provocan que las organizaciones sean objetivos más vulnerables o visibles. Por sectores, tiene sentido que el área gubernamental sea el más atacado de todos las analizados por la fuerte apuesta para digitalizar los servicios al ciudadano. Tras la administración pública, las áreas más amenazadas son los servicios, la tecnológica y el retail, que cuenta cada día con un mayor porcentaje de usuarios online. Principales Amenazas Globales El informe destaca un aumento del 39% en la cantidad de ataques esperados para la segunda mitad de 2024, con Rusia, China y Corea del Norte como los países más activos en términos de ciberataques. Las principales amenazas identificadas incluyen: Los actores maliciosos patrocinados por el Estado han intensificado sus actividades. Grupos de APT (Amenazas Persistentes Avanzadas) de Irán, Rusia, China y Corea del Norte han demostrado un aumento en sus operaciones cibernéticas. Por ejemplo, APT29 (Rusia) ha comprometido correos electrónicos corporativos y repositorios de código fuente de Microsoft, mientras que Gamaredon ha mantenido sus ataques contra el ejército ucraniano. Nuevos Actores Maliciosos El primer semestre de 2024 también ha visto la aparición de nuevos actores maliciosos, como RansomHub y DarkVault. RansomHub opera como un grupo de Ransomware-as-a-Service (RaaS), mientras que DarkVault participa en actividades ilegales como doxing y desfiguración de sitios web. Vulnerabilidades Críticas, Técnicas, Tácticas y Procedimientos (TTPs) El informe destaca varias vulnerabilidades críticas explotadas durante el primer semestre de 2024. Entre ellas, se encuentran fallos en productos de Microsoft, Google y otros proveedores importantes. La explotación de vulnerabilidades de día cero (0-Day) ha aumentado, afectando a una amplia gama de usuarios y organizaciones. Las técnicas de ataque han evolucionado, con un aumento en el uso de la ingeniería social y la explotación de vulnerabilidades conocidas. El phishing sigue siendo el principal vector de acceso inicial, y se ha observado un incremento en los ataques que comienzan con técnicas de ingeniería social. Conclusión El informe de NTT DATA subraya la importancia de una ciberseguridad robusta y proactiva. Las organizaciones deben implementar medidas de seguridad avanzadas y mantenerse informadas sobre las últimas amenazas para proteger sus activos más valiosos. La evolución constante de las ciberamenazas requiere una vigilancia continua y una adaptación rápida a las nuevas tácticas empleadas por los actores maliciosos. Para Miguel Ángel Thomas, socio responsable de ciberseguridad de NTT DATA España, “vivimos una época de gran crecimiento en las ciberamenazas, en tiempos de una sociedad de servicios ‘a la carta’. Los ciberdelincuentes no se quedan atrás y se realizan todo tipo de ataques bajo demanda. El problema radica en que el ritmo tan alto de digitalización no va acompañado de una protección ante amenazas comparativo, afectando a sectores fundamentales para el funcionamiento de la sociedad y pudiendo potencialmente llegar a paralizar gran parte de la actividad socioeconómica”.

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¿Ha llegado el fin de la era de los LLM?

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) no paran de crecer, sembrando dudas respecto a sus costes, consumo energético, etc. ¿Vamos hacia una nueva era de modelos de lenguaje pequeños (SLM)? Los grandes modelos de lenguaje (LLM) comenzaron a popularizarse a raíz del lanzamiento de ChatGPT de OpenAI. De repente, todo el mundo descubrió que la inteligencia artificial (IA) no era sólo una tecnología presente en las tripas de sus móviles, altavoces inteligentes, recomendadores de servicios de streaming de vídeo y música o de ecommerce, etc., sino que cualquier podía hacer uso de ella. Esa IA generativa es posible gracias a los LLM que hay tras ella, alimentados por ingentes cantidades de datos. “Por ejemplo, Llama 3, de Meta, ya va por unos 400.000 millones de parámetros. Y van a crecer todavía más, porque se piensa que así pueden aparecer capacidades emergentes que ayudarán a mejorar la IA general”, indica Enrique Lizaso, CEO y cofundador de Multiverse Computing. Esto permite que la IA cada vez sea capaz de hacer más cosas. Pero esta evolución comporta importantes desafíos. “Los LLM de IA se han convertido en herramientas poderosas y transformadoras en prácticamente todos los campos. Sin embargo, como tecnología emergente, presentan algunos retos interesantes”, afirma David Hurtado, jefe de Innovación de Microsoft. Costes desorbitados El primer escollo es el elevado coste de entrenamiento de estos modelos. “En primer lugar, el entrenamiento de estos modelos requiere una gran inversión en recursos computacionales y datos, lo que puede ser costoso y complejo. El trabajo aquí se está centrando en hacer más eficientes los modelos para reducir los costes y consumo de recursos”, expone. “Los costes asociados a la adquisición, entrenamiento y puesta a punto de los LLM pueden ser astronómicos, ya que el entrenamiento de algunos de los principales modelos puede llegar a costar casi 200 millones de dólares, cifra que es prohibitiva para muchas empresas. A esta cifra debemos sumarle la adaptación a los requisitos o datos específicos de cada organización, así como la contratación de profesionales cualificados que puedan ejecutar el proyecto”, especifica Jan Wildeboer,  EMEA evangelist de Red Hat. Además, los costes no paran de crecer. Lizaso señala que se prevé que la próxima generación de LLM alcance un coste próximo a los 1.000 millones de dólares. Esto da lugar a rondas de financiación como la que ha cerrado Elon Musk para xAI, en la que ha logrado captar 6.000 millones de dólares. Consumo energético desaforado También hay que tener en cuenta el enorme consumo energético de los data centers que mueven estos LLM, con las repercusiones que tiene esto tanto en los costes operativos como en su impacto medioambiental. “Los LLM necesitan ser reentrenados completamente cada vez que se va a añadir información, lo que supone también un alto coste de energía”, recalca el responsable de Red Hat. “En algunos países, como en Irlanda, el consumo de los data centers se ha desmadrado. Se ha visto que podrían llegar a suponer el 30% del consumo total de electricidad. Esto está haciendo que se desarrolle legislación que obliga al consumo de energía verde. Hay una presión legislativa y gubernamental para ajustar los consumos energéticos”, expone el CEO de Multiverse Computing. Las grandes empresas del sector están tomando cartas en el asunto, tal y como ya hemos contado en alguna ocasión. “Reconocemos el impacto energético de estos modelos y estamos comprometidos con su desarrollo y operación sostenibles. Por ello, invertimos en investigación para medir y reducir el uso de energía y la huella de carbono de la IA”, comenta el Innovation lead de Microsoft. Otros factores Esos son los principales desafíos a los que se enfrentan los desarrolladores de LLM, pero no son los únicos. “Otro reto interesante es la precisión de los modelos. En determinados contextos muy específicos o técnicos, un LLM puede no ser suficientemente preciso. Y no siempre se mejora con un modelo más grande. Actualmente, estamos invirtiendo muchos recursos en mejorar los procesos de entrenamiento para hacer los modelos más precisos y menos proclives a la alucinación”, detalla Hurtado. Wildeboer también hace hincapié en las dudas en torno a la transparencia de los LLM, que es uno de los grandes retos de la IA para los próximos años. “Se asemejan a una caja negra impenetrable. Su entrenamiento con miles de millones de datos sin procesar dificulta rastrear el origen de sus respuestas y la lógica detrás de ellas. Esta opacidad genera dudas sobre su fiabilidad, dificulta la explicación de sus decisiones y plantea serias preocupaciones sobre la equidad y la posible perpetuación de prejuicios en áreas sensibles como la justicia o la medicina”. En una línea similar, el responsable de Microsoft pone el acento en el reto que supone la responsabilidad. “En Microsoft tenemos una metodología muy estricta de RAI (de las siglas en inglés de Responsible AI), guiada por pilares clave como la equidad, fiabilidad, seguridad, privacidad, inclusión, transparencia y responsabilidad. Estos valores se aterrizan en guías y procedimientos para todos los empleados”, subraya. Alternativas a los LLM Pese a ello, parece poco probable que nos acerquemos al fin de la era de los LLM. Aunque las empresas tecnológicas son conscientes de dichos desafíos y saben que dificultan la implantación de esta tecnología en las empresas y el desarrollo de casos de uso, por lo que están dando respuestas. “Las opciones para resolver los retos de los LLM van en dos vías, en paralelo. Por un lado, mejorar consistentemente la eficiencia de los grandes modelos, para que sean cada vez más pequeños y baratos. La segunda es el uso de los modelos de lenguaje pequeños (Small Language Models, SLM)”, afirma Hurtado. “Los SLM son una solución tremendamente prometedora, dado que utilizan una fracción de los recursos computacionales y consumo energético de los LLM, pero con un rendimiento similar en determinadas tareas”, explica. “Ambas vías, creación de SLM y mejora de los LLM, van en paralelo y son complementarias. Todo apunta a que el futuro estará compuesto por una combinación de ambos”, añade. Así lo cree también Lizaso. “Los grandes creadores de modelos, como Meta, OpenAI o Anthropic, han visto esta tendencia. Además de sacar modelos grandes, también lanzan uno intermedio y otros más pequeño”, comenta.

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Microsoft invierte 4.300 millones de euros en Italia para IA y nube

Microsoft sigue invirtiendo 4.300 millones de euros en centros de datos e inteligencia artificial Microsoft continúa con su fuerte inversión en el sector de centros de datos e inteligencia artificial (IA), siendo Italia el último país en recibir una enorme inversión. Microsoft anunció su mayor inversión en Italia hasta la fecha, con una iniciativa de 4.300 millones de euros (3.600 millones de libras esterlinas) “en los próximos dos años para expandir su infraestructura de hiperescala de nube y centro de datos de IA y brindar capacitación en habilidades digitales a más de un millón de italianos para fines de 2025”. Desde noviembre de 2023, Microsoft ha estado realizando importantes inversiones en varios países, generalmente centradas en centros de datos y habilidades de inteligencia artificial. Microsoft Italia El anuncio que hizo Microsoft el miércoles sobre su enorme inversión en el norte de Italia tiene como objetivo ayudar a ese país a maximizar las oportunidades de la IA y contribuir al enfoque del gobierno italiano en el crecimiento económico a largo plazo en medio de un duro desafío demográfico. Microsoft dijo que la expansión de su centro de datos en el norte de Italia, junto con su compromiso de brindar una amplia capacitación en habilidades de IA, respalda la creciente demanda de computación de IA y servicios en la nube en toda Italia a medida que las organizaciones buscan aumentar la productividad y descubrir nuevos avances con IA. Con esta inversión, Italia Norte se convertirá en una de las mayores regiones de centros de datos de Microsoft en el continente y desempeñará un papel crucial para cumplir con los requisitos de límites de datos europeos. También servirá como un centro de datos clave para el Mediterráneo y el norte de África. El gigante del software dijo que esta infraestructura operará bajo los Principios de Acceso a IA de Microsoft, que fueron creados para fomentar la innovación y la competencia sana dentro de la economía de IA en rápido crecimiento. Mientras tanto, la decisión de reforzar las habilidades de IA en el país se produce a pesar de la escasez de talento de Italia y el desafío del envejecimiento de su población. Italia podría perder alrededor de 3,7 millones de trabajadores para 2040, la cantidad de personas que se proyecta que abandonarán la fuerza laboral, lo que resultaría en 267.800 millones de euros en PIB nacional al nivel actual de productividad, señaló el gigante del software, pero señaló nuevas tecnologías como la IA para ayudar a hacer posible mantener el mismo nivel de bienestar económico. Microsoft y sus socios presentarán nuevos programas de capacitación para capacitar a más de 1 millón de personas en Italia para 2025, centrados en la fluidez en IA, las habilidades técnicas en IA, la transformación empresarial de IA y la promoción del desarrollo seguro y responsable de IA. “En menos de un año, nuestra Región Cloud ha ayudado a empresas italianas e internacionales a lograr una mayor productividad e innovación”, afirmó Vincenzo Esposito, Director General de Microsoft Italia. “Esta nueva inversión confirma nuestro compromiso con el crecimiento sostenible de Italia, ayudando a las organizaciones a aprovechar el poder de la nube y la IA generativa, al tiempo que brindamos a los italianos las habilidades necesarias para maximizar estas tecnologías. Nuestra Región Norte de Italia seguirá acelerando la transformación digital y las habilidades en Italia, garantizando que nadie se quede atrás”. Programa global Microsoft ha estado ocupado durante los últimos once meses realizando importantes inversiones en Europa y el sudeste asiático, que comenzaron en el Reino Unido. En noviembre de 2023, Microsoft realizó su mayor inversión en sus cuarenta años de historia en el Reino Unido , al gastar £2.500 millones durante los próximos tres años para expandir su infraestructura de centro de datos de IA de próxima generación en el Reino Unido. Microsoft también dijo que capacitaría a más de un millón de personas para la economía de IA. Luego, en febrero de 2024, Microsoft confirmó que invertirá 3.200 millones de euros (3.440 millones de dólares) en Alemania en los próximos dos años, principalmente en inteligencia artificial. Luego la atención se centró en Asia, con Microsoft realizando inversiones en Japón, Malasia, Indonesia y Tailandia . Microsoft dijo que invertiría 2.900 millones de dólares en Japón, 1.700 millones de dólares en Indonesia, otros compromisos importantes en Tailandia y una inversión de 2.200 millones de dólares en Malasia. Luego, el mes pasado, tanto Microsoft como BlackRock anunciaron un fondo con un valor de más de 30 mil millones de dólares para invertir en centros de datos centrados en IA, cadenas de suministro de IA y abastecimiento de energía. Esta semana, Microsoft formó parte de la ronda de financiación de 6.600 millones de dólares en OpenAI . NetMedia. Internacional. Reino Unido. T. J. Traducido al español

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Tesla retira 27.000 Cybertrucks por un problema con la cámara trasera

Otro retiro de miles de Tesla Cybertrucks por retraso en la cámara trasera, que podría dificultar la visibilidad del conductor Tesla está emitiendo el quinto retiro del mercado para su vehículo Cybertruck de laterales planos este año, debido a problemas con la cámara trasera. CNBC informó que Tesla dijo el jueves que retiraría más de 27.000 Cybertrucks debido a imágenes retrasadas de la cámara de visión trasera que podrían afectar la visibilidad del conductor y aumentar los riesgos de accidentes. Según se informa, el problema se solucionará con una actualización de software, lo que eliminará la necesidad de un costoso retiro físico de las enormes camionetas. Retirada del mercado de Cybertruck CNBC informó que Tesla dijo el jueves que el sistema Cybertruck en los vehículos afectados podría no completar un proceso de apagado antes de que se le ordene reiniciarse, lo que resulta en un retraso en la visualización de la imagen de la vista trasera. La imagen puede no aparecer dentro de los dos segundos de colocar el vehículo en reversa, y la pantalla puede aparecer en blanco durante hasta seis u ocho segundos cuando el vehículo se pone en reversa, dijo Tesla en un informe con la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras de Estados Unidos. Según se informa, Tesla dijo que identificó el problema a principios del mes pasado y que todos los Cybertrucks actualmente en producción recibieron la solución de software. La visibilidad trasera en el Cybertruck puede ser limitada para los conductores. Otros retiros Este último retiro afecta a la mayoría de los Cybertrucks en los Estados Unidos y es el más grande que se haya realizado hasta ahora para el camión eléctrico. Tesla había emitido un retiro en abril para reparar una almohadilla suelta en el pedal del acelerador y otro en junio por problemas con los limpiaparabrisas y la moldura exterior. Los Tesla Cybertrucks finalmente estarán disponibles para la venta en noviembre de 2023, después de años de retrasos debido a problemas de producción y limitaciones en el suministro de baterías. Los Tesla Cybertrucks sólo se venden en Estados Unidos, Canadá y México, ya que el vehículo no cumple con los estándares europeos actuales. NetMedia. Internacional. Reino Unido. T. J. Traducido al español

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OpenAI lanza ChatGPT Canvas, desafiando a Claude Artifacts

Recién después de la noticia de su ronda de financiación récord de $6.6 mil millones , OpenAI está actualizando su aplicación de inteligencia artificial ChatGPT con una nueva función, Canvas , que permite a los usuarios ver, editar directamente y modificar fácilmente solo partes seleccionadas de los resultados del chatbot en una vista de panel lado a lado. La función, construida sobre el modelo GPT-4o de OpenAI , también puede dar sugerencias e implementar cambios en las respuestas del panel del lado derecho sin necesidad de generar una respuesta completamente nueva. Parece un desafío directo a la función Artifacts de la startup de inteligencia artificial Anthropic para su chatbot Claude, que se lanzó en junio de 2024. También ofrece una vista de panel lateral para mostrar y ejecutar programas Python simples que se actualizan según las indicaciones del usuario. Canvas se está implementando para los usuarios de ChatGPT Plus y Teams, y en unos días se sumarán los suscriptores de los niveles Enterprise y Edu. Después de la versión beta, OpenAI planea poner la función a disposición de todos los usuarios de ChatGPT.  Los usuarios de la red social X predijeron Canvas antes de su lanzamiento inicial y especularon que OpenAI pronto lanzaría la función, lo que resultó ser correcto. Para qué sirve ChatGPT Canvas Daniel Levine, gerente de producto de Canvas, dijo a VentureBeat en una entrevista que, a veces, la ventana de chat vertical de arriba a abajo es demasiado limitada para algunos de los casos de uso más comunes. “Sabemos que mucha gente usa ChatGPT para escribir y codificar, esos son dos de los principales casos de uso que vemos”, dijo Levine. “Pero la interfaz de chat es un poco limitante, especialmente para proyectos en los que se quieren hacer revisiones o ediciones. Hay mucho intercambio de información y comparar cambios es difícil, por eso Canvas entra en acción”. Levine habla de pedirle a ChatGPT que edite sus respuestas. Sin Canvas, cuando los usuarios le piden a ChatGPT que genere un borrador de correo electrónico y sienten que la respuesta debe ser más larga, más divertida o más amigable, tienen que pedirle a ChatGPT nuevamente y las reescrituras aparecen en la misma conversación. A veces, el borrador cambia drásticamente; a veces, el cambio es sutil, pero a menudo, hay que desplazarse hacia adelante y hacia atrás para verificar dos veces qué cambió.  OpenAI espera que con Canvas el proceso sea más sencillo. Los usuarios pueden, por supuesto, volver a enviar ChatGPT, pero si solo quieren cambiar algunas palabras, no tienen que copiar el texto que todavía es un primer borrador a un documento diferente y editarlo ellos mismos.  Cómo utilizar Canvas Canvas se abrirá después de que los usuarios activen el selector de modelos, donde normalmente eligen qué versión de los modelos de OpenAI usar. ChatGPT también puede detectar cuándo sería apropiado abrir Canvas o cuándo el usuario envía el mensaje «Usar Canvas». Luego, pueden solicitarle a ChatGPT que escriba algo o genere código. Por ejemplo, si un usuario desea escribir un correo electrónico a un colega, le solicita a ChatGPT que lo haga y este abre la ventana de Canvas con el texto que acaba de generar.  Los usuarios pueden seguir pidiendo a ChatGPT que refine el texto, lo que se reflejará en la pantalla de Canvas. Las personas también pueden editar directamente en Canvas o dar instrucciones al chatbot resaltando algún texto. En cada ventana de Canvas, hay un conjunto de accesos directos para que los usuarios hagan clic y puedan ajustar la longitud del texto, el nivel de lectura, agregar emojis o incluso darle un toque final. ChatGPT también puede brindar sugerencias de texto, que se mostrarán en los cuadros de texto de Canvas, de manera similar a cómo se ven los comentarios en Google Docs. También se puede traducir a los idiomas admitidos.  El Canvas tiene un aspecto diferente según la tarea. El Canvas de escritura parece un documento de Word, mientras que el Canvas de codificación incluye números de línea para facilitar la edición del código. Los atajos para la codificación también serán diferentes. Los usuarios pueden revisar el código, corregir errores, agregar registros y comentarios y pasar a un lenguaje de codificación diferente a través de Canvas.  Compitiendo directamente con la función Artefactos de Anthropic Claude La ventana separada de Canvas y la colaboración de modelos recuerdan a otro chatbot con una ventana que permite a las personas ver claramente cualquier cambio realizado a través de nuevas indicaciones: Claude Artifacts de Anthropic . Michael Nunez de VentureBeat informó que Claude Artifacts hace que las interfaces accesibles y fáciles de entender sean una característica esencial en los chatbots y lo llamó «la característica de IA más importante de este año». A diferencia de Canvas, Artifacts ya está disponible para todos los usuarios del chat de Claude.  Los artefactos también permiten que las personas vean cómo se ve el código generado, ya que permiten que los usuarios le pidan a Claude que escriba el código, lo edite y luego vea los frutos del trabajo, como un prototipo de sitio web o juego. Canvas solo muestra a los usuarios el código generado y las ediciones relacionadas con él.  El nuevo campo de batalla de interfaces encabezado por Canvas de OpenAI y Artifacts de Anthropic apunta a un problema más pequeño que las aplicaciones de IA de terceros han estado tratando de resolver, que es cómo hacer que los chatbots sean más fáciles de leer y usar. Aplicaciones como Hyperwrite , Jasper y JotBot generan y ofrecen edición de texto. Muchos otros programas incluyen funciones de edición similares tanto para código como para texto con la idea de que los usuarios no tengan que salir de la ventana de chat para realizar cambios en su trabajo.  Con el tiempo, funciones como Canvas e incluso Artifacts pueden volverse comunes a medida que más personas quieran trabajar con chatbots de forma más ágil y colaborativa.  “Creemos que el trabajo colaborativo es una parte importante del lugar de trabajo”, afirmó Levine. “Por eso estamos dando un primer paso”. Venturebea. E.D

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Dos Nobel galardonados por CRISPR intentan invalidar sus propias patentes

La batalla legal por controlar la edición genética acaba de dar un giro sorprendente tras un dictamen desfavorable a la primera solicitud de patente en Europa que realizaron ambos galardonados En la lucha que ya lleva una década para controlar CRISPR, la súper herramienta para modificar el ADN, ha sido común que los abogados intenten revocar patentes de competidores señalando errores o inconsistencias. Pero ahora, en un giro inesperado, el equipo que ganó el Premio Nobel de Química por desarrollar CRISPR está pidiendo cancelar dos de sus propias patentes fundamentales, según ha podido saber MIT Technology Review . La decisión podría afectar a quién se queda con los lucrativos derechos de licencia por el uso de la tecnología. La solicitud de retirar el par de patentes europeas, por parte de los abogados de los premios Nobel Emmanuelle Charpentier y Jennifer Doudna, llega después de una perjudicial opinión de agosto de una junta de apelaciones técnicas europea, que dictaminó que la primera solicitud de patente del dúo no explicaba CRISPR lo suficientemente bien como para que otros científicos pudieran usarla y no cuenta como una invención adecuada. Los abogados de los premios Nobel dicen que la decisión es tan equivocada e injusta que no tienen otra opción que cancelar preventivamente sus patentes, una táctica de tierra arrasada cuyo objetivo es evitar que el hallazgo legal desfavorable se registre como la razón. “Están tratando de evitar la decisión huyendo de ella”, dice Christoph Then, fundador de Testbiotech , una organización alemana sin fines de lucro que se encuentra entre quienes se oponen a las patentes, quien proporcionó una copia de la opinión técnica y la carta de respuesta a MIT Technology Review . “Creemos que estas son algunas de las primeras patentes y la base de sus licencias”. Descubrimiento del siglo Se ha dicho que CRISPR es el mayor descubrimiento biotecnológico del siglo, y la batalla para controlar sus aplicaciones comerciales (como plantas genéticamente alteradas, ratones modificados y nuevos tratamientos médicos) se ha prolongado durante una década. La disputa enfrenta principalmente a Charpentier y Doudna, galardonados con el Premio Nobel en 2020 por desarrollar el método de edición del genoma, contra Feng Zhang, investigador del Instituto Broad del MIT y de Harvard, que afirma haber inventado la herramienta por su cuenta. En 2014, el Instituto Broad dio un golpe de efecto al conseguir, y luego defender , la patente estadounidense que controla los principales usos de CRISPR. Pero la pareja Nobel Los científicos podían señalar sus patentes europeas como puntos brillantes en su lucha, y lo hicieron a menudo. En 2017, la Universidad de California, Berkeley, donde trabaja Doudna, promocionó su primera patente europea como emocionante, “amplia” y que “sentaba precedentes” . Después de todo, una región que representa a más de 30 países no sólo había reconocido el descubrimiento pionero de la pareja, sino que había establecido un estándar para otras oficinas de patentes de todo el mundo. También hizo que la Oficina de Patentes de Estados Unidos pareciera un caso atípico cuyas decisiones a favor del Instituto Broad podrían no sostenerse a largo plazo. Una nueva apelación que impugna las decisiones estadounidenses está pendiente en un tribunal federal. Una saga de larga duración Pero ahora la Oficina Europea de Patentes también dice, por diferentes razones, que Doudna y Charpentier no pueden reclamar su invención básica. Y se trata de una decisión que sus abogados consideran tan perjudicial y alcanzada de una manera tan injusta, que no tienen otra opción que sacrificar sus propias patentes. “No se puede esperar que los titulares de las patentes expongan la invención ganadora del premio Nobel… a las repercusiones de una decisión dictada en tales circunstancias”, dice la carta de 76 páginas enviada por los abogados alemanes en su nombre el 20 de septiembre. La abogada jefe de propiedad intelectual de la Universidad de California, Randi Jenkins, confirmó el plan de revocar las dos patentes, pero minimizó su importancia. “Estas dos patentes europeas son solo otro capítulo de esta larga saga que involucra a CRISPR-Cas9”, dijo Jenkins. “Seguiremos buscando reivindicaciones en Europa y esperamos que esas reivindicaciones en curso tengan una amplitud y profundidad significativas de cobertura”. Las patentes que se están desautorizando voluntariamente son EP2800811, otorgada en 2017, y EP3401400, otorgada en 2019. Jenkins agregó que los ganadores del Nobel aún comparten una patente CRISPR emitida en Europa, EP3597749, y otra que está pendiente. Ese recuento no incluye una maraña de solicitudes de patentes que cubren investigaciones más recientes del laboratorio de Doudna en Berkeley que se presentaron por separado. Libertad para operar La cancelación de las patentes europeas afectará a una amplia red de empresas de biotecnología que han comprado y vendido derechos en su búsqueda de lograr exclusividad comercial para nuevos tratamientos médicos o lo que se llama “libertad para operar”: el derecho a realizar investigaciones de corte de genes sin verse molestados por dudas sobre quién es realmente el dueño de la técnica. Estas empresas incluyen Editas Medicine, aliada del Instituto Broad; Caribou Biosciences e Intellia Therapeutics en Estados Unidos, ambas cofundadas por Doudna; y las empresas de Charpentier, CRISPR Therapeutics y ERS Genomics. ERS Genomics, con sede en Dublín y autodenominada “la empresa de licencias CRISPR”, se creó en Europa específicamente para cobrar tasas a terceros que utilicen CRISPR. Afirma haber vendido acceso no exclusivo a sus “patentes fundamentales” a más de 150 empresas, universidades y organizaciones que utilizan CRISPR en sus laboratorios, en sus productos de fabricación o de investigación. Por ejemplo, a principios de este año, Laura Koivusalo, fundadora de una pequeña empresa de biotecnología finlandesa, StemSight, aceptó una “tarifa estándar” porque su empresa está investigando un tratamiento ocular que utiliza células madre que fueron previamente editadas mediante CRISPR. Aunque no todas las empresas de biotecnología creen que sea necesario pagar por los derechos de patente mucho antes de tener un producto para vender, Koivusalo decidió que sería lo correcto. “La razón por la que obtuvimos la licencia fue la mentalidad nórdica de ser súper honestos. Les preguntamos si necesitábamos una licencia para realizar investigaciones y nos dijeron que sí”, afirma. En una presentación de diapositivas

Dos Nobel galardonados por CRISPR intentan invalidar sus propias patentes Leer más »

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