El Portal de las Tecnologías para la Innovación

Chubut Digital

Huawei Lanza AI Data Lake Solution, Posicionado para Acelerar la Inteligencia de la Industria

El 29 de abril de 2025, en el 4o Foro de Infraestructura de Datos Innovadora (IDI) de Huawei en Munich, Alemania, Huawei lanzó la Solución AI Data Lake, diseñada para acelerar la adopción de IA en todas las industrias. Peter Zhou, Vicepresidente de Huawei y Presidente de Huawei Data Storage Product Line, presentó la solución en su discurso principal: «Data Awakening, Accelerating Intelligence with AI-Ready Data Infrastructure.» Si bien la transformación digital ha evolucionado durante décadas y ha traído un cambio radical, una cosa permanece constante: la importancia crítica de los datos. Esto se destacó en el discurso de Zhou: «Para estar listo para Al, prepárate para datos. La profundización continua de la digitalización de la industria es un proceso de transformación de datos en información y conocimiento.» Al integrar el almacenamiento de datos, la gestión de datos, la gestión de recursos y la cadena de herramientas de IA, AI Data Lake Solution ofrece un corpus de IA de alta calidad y acelera la capacitación e inferencia de modelos, lo que permite a las empresas adoptar la IA. En su discurso, Zhou proporcionó detalles sobre los productos y tecnologías que forman parte de la solución Data Lake: Huawei DME es una plataforma de gestión de datos que integra Omni-Dataverse para ayudar a los clientes a eliminar silos de datos en centros de datos geográficamente dispersos. Además, la capacidad de DME para recuperar datos de más de 100 mil millones de archivos en segundos ayuda a los clientes a procesar datos de manera eficiente y desbloquear todo su potencial. Impulsada por tecnologías de virtualización y contenedores, la plataforma DCS proporciona una agrupación eficiente de recursos xPU y una programación inteligente, lo que aumenta la utilización de recursos. Además, el DataMaster en DME permite O&M con IA de todo escenario con AI Copilot, ofreciendo una gama de aplicaciones de IA como Q&A inteligente, asistente de O&M y experto en inspección, creando una experiencia excepcional de O&M. Huawei News. Traducido al español

Huawei Lanza AI Data Lake Solution, Posicionado para Acelerar la Inteligencia de la Industria Leer más »

RAM Boost ahora permite triplicar la cantidad de RAM del smartphone

Cada vez son más las acciones que se le solicitan a los smartphones: videollamadas, redes sociales, música, planificación de rutas, capturar fotografías… muchas veces, todo al mismo tiempo. Esta vida multitarea pone a prueba el rendimiento de los dispositivos y, a veces cuando el celular no logra seguir el ritmo, es posible que deban cerrarse algunas aplicaciones para que funcione mejor. Para evitar estas situaciones existe la RAM virtual, que ‘toma prestada’ una parte del almacenamiento para dar más potencia al smartphone. Cuando ya no necesita esa potencia extra, todo vuelve a su estado natural. Algunos dispositivos cuentan con RAM virtual, pero aun así los usuarios deben cerrar aplicaciones. Esto no ocurrirá más con Motorola, ya que mejoró su sistema llamado RAM Boost y, desde ahora, además de ser más inteligente, es capaz de triplicar la cantidad de RAM1 de sus últimos dispositivos, evitando que el usuario deba cerrar apps en determinados momentos del día. Todo sucede en segundo plano: un sistema inteligente identifica cuándo se requiere más potencia, RAM virtual extra, para disfrutar de la experiencia con el dispositivo.5 Lo mejor de todo es que esta innovación no sólo se aplica a los dispositivos más exclusivos. Los primeros en incorporar RAM Boost inteligente son los moto g15, moto g05 y moto e15 que pueden triplicar su potencia, adaptándose automáticamente al uso que cada persona les da. Por ejemplo, el moto g15 viene con 8 GB de RAM y es capaz de añadir 16 GB extra con RAM Boost. Esto significa que el smartphone contará con hasta 24 GB de RAM en total para cambiar rápidamente entre muchas apps sin sentir que todo va lento1,2. El moto g05 tiene 4 GB de RAM, por lo que se le puede añadir 8 GB de RAM Boost y llegar hasta los 12 GB de RAM en total para esos momentos en los que el usuario necesita la máxima potencia de su smartphone1,3. En el caso del moto e15, el dispositivo viene con 2 GB de RAM y es posible añadirle hasta 4 GB de RAM Boost, obteniendo 6 GB de RAM en total para que el usuario realice varias tareas con facilidad sin que se vea comprometida la duración de la batería. “La mejora de RAM Boost lleva la multitarea a otro nivel; es una solución que mejora la experiencia de todos los usuarios, que podrán abrir apps más rápido y mantener abiertas más aplicaciones al mismo tiempo”, subrayó Pablo Brancone, gerente de producto de Motorola Argentina. Es común que al exigirle más al dispositivo, surja el interrogante de qué sucede con la duración de la batería. El moto g15, moto g05 y moto e15 vienen con Android 15, procesadores más eficientes y una batería de 5.200 mAh4, una combinación que garantiza energía suficiente para más de un día. ¿Es un día ajetreado? La capacidad de carga TurboPower de 18 W de estos dispositivos permiten una recarga rápida en pocos minutos. RAM Boost en acción RAM Boost viene automáticamente activado en el dispositivo, incluyendo IA para determinar los ajustes necesarios que deberán realizarse para que la experiencia multitarea sea fluida.5 Para saber cuánta potencia puede alcanzar el smartphone gracias a RAM Boost, se debe ir a Ajustes (icono del engranaje) / Sistema / Rendimiento / RAM Boost. Desde ahí, en el caso de desearlo, se puede desactivar esta función. Al hacerlo, el teléfono deberá reiniciarse. Motorola News. Traducido al español

RAM Boost ahora permite triplicar la cantidad de RAM del smartphone Leer más »

Plan de Ashevilleway: Cómo los Drones Redefinieron la Respuesta a Desastres Durante el Huracán Helene

En todo el mundo, los socorristas confían en la tecnología de drones para moverse más rápido, manténgase más seguro y tome decisiones críticas cuando más importa. Cuando ocurre un desastre, cada segundo cuenta. En todo el mundo, los socorristas confían en la tecnología de drones para moverse más rápido, manténgase más seguro y tome decisiones críticas cuando más importa. Esa realidad se centró en Asheville, Carolina del Norte, después de que el huracán Helene golpeara en 2024. La tormenta desató la destrucción en una escala que pocos anticiparon. Las rápidas inundaciones arrasaron los vecindarios, abrumaron los servicios de emergencia, cortaron las rutas de acceso críticas y eliminaron la electricidad en gran parte de la ciudad. Sin energía, las redes telefónicas y el servicio de Internet también disminuyeron, dejando a muchos residentes y agencias aislados de la comunicación y la información. Ante esta devastación, los métodos de respuesta tradicionales por sí solos no fueron suficientes –, por lo que el Departamento de Policía de Asheville recurrió a los drones como una herramienta esencial para la respuesta de emergencia. – Capitán Brandan Moore, Departamento de Policía de Asheville Trabajando en estrecha colaboración con Ovrwatch, el Departamento de Policía de Asheville desplegó 13 DJI Docks (una mezcla de DJI Dock, DJI Dock 2, y DJI Dock 3) en toda la ciudad, creando una red que transformó su capacidad de evaluar, responder y recuperarse. Compactas y construidas para operaciones durante todo el día, estas soluciones empresariales “drone-in-a-box” permiten flujos de trabajo automáticos y repetibles de drones – incluso en entornos remotos o desafiantes, lo que permite a los respondedores llegar a las áreas afectadas de manera más rápida, segura y efectiva que nunca.  Ojos en el Cielo, Ayuda en el Suelo A medida que las aguas de la inundación aumentaron, ver la situación se convirtió en un desafío urgente. Muchas áreas eran inalcanzables por vehículos terrestres, dejando a los socorristas con pocas opciones. Con sus DJI Docks, los respondedores podrían lanzar rápidamente drones, capturar vistas aéreas en vivo y dirigir equipos de rescate en tiempo real. Los drones también jugaron un papel clave en la seguridad pública. Con las calles convertidas en ríos, las respuestas tradicionales resultaron desafiantes. Los drones proporcionaron orientación aérea a los oficiales, lo que les permitió interceptar saqueadores y responder a áreas de difícil acceso. Al proporcionar inteligencia oportuna cuando más importaba, la tecnología sirvió como una herramienta confiable para proteger vidas y propiedades. – Jefe Mike Lamb, Departamento de Policía de Asheville A lo largo de las secuelas, los DJI Docks también ayudaron a mapear miles de acres de áreas dañadas por inundaciones, identificar vulnerabilidades en infraestructura crítica y entregar inteligencia vital a agencias estatales y locales. En particular, permitieron a los equipos evaluar los graves daños sufridos en las vías fluviales de Asheville, una fuente de agua clave para la ciudad, mucho más rápido de lo que hubiera sido posible por tierra. Un Plan para el futuro A medida que Asheville continúa su recuperación, las lecciones son claras: los drones se han convertido en una parte necesaria de cómo las comunidades se preparan y responden a las emergencias, pero su verdadero impacto depende de la colaboración y coordinación que respaldan su despliegue a escala.  Desde agencias federales y locales hasta proveedores de servicios y propietarios comerciales, una amplia coalición de partes interesadas unió fuerzas para permitir el despliegue y la continuidad de sus DJI Docks. Esto incluyó la cooperación de los propietarios privados para garantizar que los muelles pudieran colocarse en los tejados comerciales para ampliar la cobertura en toda la ciudad, el apoyo de socios de la industria como Ovrwatch para administrar las operaciones de vuelo y la coordinación centralizada entre las agencias para mantener los datos de drones accesibles y procesables. Este esfuerzo colectivo ha creado un plan para el uso efectivo de la tecnología de drones, uno que demuestra la importancia de la planificación coordinada y la responsabilidad compartida. Es importante destacar que la red establecida en respuesta a la tormenta no era solo una solución única. Sigue siendo un activo valioso para futuras emergencias, operaciones diarias de seguridad pública y uso potencial de Drone como First Responder (DFR) en Asheville. – Rhys Andersen, CEO, Ovrwatch En DJI, estamos orgullosos de apoyar a los socorristas que lideran el camino. En Asheville y más allá, la innovación de drones no solo está cambiando la respuesta de emergencia, sino que está ayudando a fortalecer la resiliencia de las comunidades de todo el mundo. DJI News. Traducido al español

Plan de Ashevilleway: Cómo los Drones Redefinieron la Respuesta a Desastres Durante el Huracán Helene Leer más »

NVIDIA Trae Ciberseguridad a Cada Fábrica de IA

El marco NVIDIA DOCA Argus detecta y responde a las amenazas en las cargas de trabajo de IA, y se integra a la perfección con los sistemas de seguridad empresarial para obtener información inmediata. A medida que las empresas adoptan cada vez más la IA, asegurando AI fábricas — donde se ejecutan flujos de trabajo complejos y agenticos — nunca ha sido más crítico. NVIDIA está trayendo ciberseguridad en tiempo de ejecución a cada fábrica de IA con un nuevo DOCA NVIDIA marco de software, parte de la NVIDIA ciberseguridad AI plataforma. Corriendo en el BlueField NVIDIA plataforma de red, NVIDIA DOCA Argus opera en todos los nodos para detectar y responder de inmediato a los ataques a las cargas de trabajo de IA, integrándose a la perfección con los sistemas de seguridad empresariales para ofrecer información instantánea sobre amenazas. El marco DOCA Argus proporciona detección de amenazas en tiempo de ejecución mediante el uso de análisis forense de memoria avanzada para monitorear amenazas en tiempo real, ofreciendo velocidades de detección hasta 1,000 veces más rápidas que las soluciones sin agente existentes — sin afectar el rendimiento del sistema. A diferencia de las herramientas convencionales, Argus se ejecuta independientemente del host, sin necesidad de agentes, integración o dependencia de los recursos basados en el host. Este diseño sin agente y sin sobrecarga mejora la eficiencia del sistema y garantiza una seguridad resistente en cualquier entorno informático de IA, incluidas las infraestructuras en contenedores y multi-inquilino. Al operar fuera del host, Argus permanece invisible para los atacantes — incluso en caso de un compromiso del sistema. Los profesionales de ciberseguridad pueden integrar sin problemas el marco con sus plataformas de seguridad SIEM, SOAR y XDR, lo que permite un monitoreo continuo y una mitigación automatizada de amenazas y extiende sus capacidades de ciberseguridad existentes para la infraestructura de IA. NVIDIA BlueField es un componente de seguridad fundamental para cada fábrica de IA, que proporciona protección integrada y centrada en datos para las cargas de trabajo de IA a escala. Al combinar las capacidades de aceleración de BlueFieldics con la detección proactiva de amenazas DOCA Argus’, las empresas pueden asegurar las fábricas de IA sin comprometer el rendimiento o la eficiencia. Cisco está colaborando con NVIDIA para ofrecer una Fábrica de IA segura con arquitectura NVIDIA que simplifique la forma en que las empresas implementan y protegen la infraestructura de IA a escala. La arquitectura incorpora seguridad en cada capa de la fábrica de IA, asegurando que la protección en tiempo de ejecución se incorpore desde el principio en lugar de atornillarse después de la implementación. “Ahora es el momento de que las empresas avancen con la IA, pero la clave para desbloquear casos de uso innovadores y permitir una amplia adopción es la seguridad, dijo Jeetu Patel, vicepresidente ejecutivo y director de productos de Cisco. “NVIDIA y Cisco están proporcionando a las empresas la infraestructura que necesitan para escalar con confianza la IA mientras protegen sus datos más valiosos DOCA Argus y BlueField son parte de la plataforma de IA de ciberseguridad de NVIDIA — una plataforma informática acelerada y de pila completa diseñada específicamente para la protección impulsada por IA. Combina la seguridad centrada en datos de BlueFieldields y la detección de amenazas en tiempo real de Argus’ con el software NVIDIA AI Enterprise — incluyendo el NVIDIA Morfeo marco de IA de ciberseguridad — para ofrecer visibilidad y control en una fábrica de IA. También aprovecha IA Agentic percibir, razonar y responder a las amenazas de forma autónoma en tiempo real. Detección Optimizada de Amenazas de Carga de Trabajo de IA Las empresas están inundadas de volúmenes masivos de datos, lo que dificulta identificar amenazas reales. La creciente adopción de IA Agentic, con los modelos de IA y los agentes autónomos que operan a escala empresarial para conectar sin problemas datos, aplicaciones y usuarios, brinda oportunidades sin precedentes para obtener información de los datos — al tiempo que introduce la necesidad de una protección avanzada que pueda mantener el ritmo. DOCA Argus está afinado y optimizado utilizando los conocimientos del propio equipo de seguridad de NVIDIAia, surgiendo solo amenazas reales y validadas. Al centrarse en actores de amenazas conocidos y eliminar falsos positivos, el marco proporciona a las empresas inteligencia procesable, reduciendo la fatiga de alerta y racionalizando las operaciones de seguridad. Argus está diseñado específicamente para proteger cargas de trabajo en contenedores como NIM NVIDIA microservicios, que incorporan inteligencia y validación de amenazas del mundo real para asegurar cada capa de la pila de aplicaciones de IA. “Los defensores cibernéticos necesitan herramientas sólidas para proteger eficazmente las fábricas de IA, que sirven como base para el razonamiento agentic,” dijo David Reber, director de seguridad de NVIDIA. “El marco DOCA Argus ofrece información de seguridad en tiempo real para permitir la detección y respuesta autónomas — equipando a los defensores con una ventaja de datos a través de intelligence.” accionable Empieza con Argus DOCA y conozca a NVIDIA en la Conferencia RSA en San Francisco, hasta el Jueves 1 de Mayo. NVIDIA Blog. O. I. Traducido al español

NVIDIA Trae Ciberseguridad a Cada Fábrica de IA Leer más »

La inteligencia artificial mejora la planificación de la movilidad aérea

Lincoln Laboratory está haciendo la transición de herramientas al 618o Centro de Operaciones Aéreas para optimizar la logística de transporte global. Todos los días, cientos de mensajes de chat fluyen entre pilotos, tripulación y controladores del Comando de Movilidad Aérea 618o Centro de Operaciones Aéreas (AOC). Estos controladores dirigen una flota de miles de aviones, haciendo malabares con variables para determinar qué rutas volar, cuánto tiempo llevará alimentar o cargar los suministros, o quién puede volar esas misiones. Su planificación de la misión permite a los Estados Unidos. Fuerza Aérea para responder rápidamente a las necesidades de seguridad nacional en todo el mundo. «Se necesita mucho trabajo para obtener un sistema de defensa antimisiles en todo el mundo, por ejemplo, y esta coordinación solía hacerse a través del teléfono y el correo electrónico. Ahora, estamos utilizando el chat, que crea oportunidades para que la inteligencia artificial mejore nuestros flujos de trabajo», dice el coronel Joseph Monaco, director de estrategia de la 618a AOC, que es el centro de operaciones aéreas más grande del Departamento de Defensa. El 618o AOC está patrocinando el Laboratorio Lincoln para desarrollar estas herramientas de inteligencia artificial, a través de un proyecto llamado Conversational AI Technology for Transition (CAITT). Durante una visita al Laboratorio Lincoln desde la sede de la 618a AOC en la Base de la Fuerza Aérea Scott en Illinois, el Coronel Mónaco, el Teniente Coronel Tim Heaton y la Capitán Laura Quitiquit se reunieron con investigadores de laboratorio para discutir CAITT. CAITT es parte de un esfuerzo más amplio para la transición de la tecnología de IA a una importante iniciativa de modernización de la Fuerza Aérea, llamada Next Generation Information Technology for Mobility Readiness Enhancement (NITMRE). El tipo de IA que se utiliza en este proyecto es el procesamiento del lenguaje natural (PNL), que permite a los modelos leer y procesar el lenguaje humano. «Estamos utilizando la PNL para mapear las principales tendencias en las conversaciones de chat, recuperar y citar información específica, e identificar y contextualizar los puntos críticos de decisión», dice Courtland VanDam, investigador del Laboratorio Lincoln Grupo de Tecnología y Sistemas de IA, que está liderando el proyecto. CAITT abarca un conjunto de herramientas que aprovechan la PNL. Una de las herramientas más maduras, el resumen de temas, extrae temas de tendencias de mensajes de chat y formatea esos temas en una pantalla fácil de usar que destaca conversaciones críticas y problemas emergentes. Por ejemplo, un tema de tendencia podría leer, «Los miembros de la tripulación que faltan visas del Congo, potencial de retraso.» La entrada muestra el número de chats relacionados con el tema y resume en viñetas los puntos principales de las conversaciones, vinculando a intercambios de chat específicos. «Nuestras misiones dependen mucho del tiempo, por lo que tenemos que sintetizar mucha información rápidamente. Esta característica realmente puede indicarnos dónde deben centrarse nuestros esfuerzos», dice Mónaco. Otra herramienta en producción es la búsqueda semántica. Esta herramienta mejora el motor de búsqueda del servicio de chat, que actualmente devuelve resultados vacíos si los mensajes de chat no contienen todas las palabras de la consulta. Usando la nueva herramienta, los usuarios pueden hacer preguntas en un formato de lenguaje natural, como por qué un avión específico se retrasa y recibir resultados inteligentes. «Incorpora un modelo de búsqueda basado en redes neuronales que puede comprender la intención del usuario de la consulta e ir más allá de la coincidencia de términos», dice VanDam. Otras herramientas en desarrollo tienen como objetivo agregar automáticamente a los usuarios a las conversaciones de chat que se consideren relevantes para su experiencia, predecir la cantidad de tiempo en tierra necesario para descargar tipos específicos de carga de las aeronaves y resumir los procesos clave de los documentos regulatorios como una guía para los operadores a medida que desarrollan planes de misión. El proyecto CAITT surgió del Acelerador de IA DAF–MIT, un esfuerzo triple entre el MIT, el Laboratorio Lincoln y el Departamento de la Fuerza Aérea (DAF) para desarrollar y hacer la transición de algoritmos y sistemas de IA para avanzar tanto en el DAF como en la sociedad. «A través de nuestra participación en AI Accelerator a través del proyecto NITMRE, nos dimos cuenta de que podíamos hacer algo innovador con toda la información de chat no estructurada en el 618o AOC», dice Heaton. A medida que los investigadores de laboratorio avanzan en sus prototipos de herramientas CAITT, han comenzado a hacer la transición al 402nd Software Engineering Group, un proveedor de software para el Departamento de Defensa. Ese grupo implementará las herramientas en el entorno de software operativo en uso por el 618o AOC.  MIT News. F. K. Traducido al español

La inteligencia artificial mejora la planificación de la movilidad aérea Leer más »

Postal de Intel Foundry Direct Connect: The Ultimate Factory Tour

Un recorrido virtual a través de una fábrica de semiconductores Intel Foundry puede llevarlo a lugares que incluso los técnicos e ingenieros nunca ven. A: Los que sueñan con ver fichas hechas De: Intel Foundry Direct Connect, San José, California. | 29 de abril de 2025 Para todos los que no son técnicos o ingenieros de fabricación de semiconductores, un recorrido por una fábrica de Intel Foundry es un privilegio extremadamente raro. Requiere un traje especial de conejito de cuerpo completo y un guía experto para mantenerlo fuera de problemas, sin mencionar un boleto a través de la seguridad del edificio – un pase que no está a la venta. En Intel Foundry Direct Connect, los asistentes tuvieron la oportunidad de disfrutar de lo que podría ser la gira de fabricación de chips más conveniente y completa del planeta. Simplemente poniéndose un auricular VR liviano, los visitantes hicieron un recorrido fabuloso virtual de 7 minutos que abarcó obleas desnudas bañándose en su primera dosis de fotorresistencia a dispositivos completamente empaquetados sometidos a pruebas automatizadas. El recorrido incluso cayó dentro de las máquinas para correr (incluso los técnicos pueden hacerlo) y cruzó entre instalaciones y ubicaciones sin que los espectadores dejaran la comodidad de sus sillas giratorias. Los chips en las cámaras grabaron las imágenes; los chips en las computadoras representaron el video inmersivo final; y los chips en los auriculares entregaron las vistas en visión estéreo – de chips que se están haciendo. Es un círculo muy meta de la vida del silicio. P.S. Intel Foundry Reúne Clientes y Socios, Esboza Prioridades | Intel Foundry Direct Connect 2025 (Kit de Prensa) Intel News. Traducido al español

Postal de Intel Foundry Direct Connect: The Ultimate Factory Tour Leer más »

Los datos de tutores inteligentes ayudan a predecir los resultados académicos de K-12, según un estudio

Una nueva investigación muestra que los datos de corto horizonte pueden ayudar a predecir el rendimiento de los estudiantes a largo plazo, lo que podría ayudar en la personalización de edtech y la toma de decisiones de los maestros. El aprendizaje digital se ha convertido en la norma en la educación, pero evaluar su efectividad sigue siendo un desafío. En la configuración K-12, los resultados de un sistema de tutoría o juego educativo a menudo llegan mucho después de que los estudiantes se hayan comprometido con la herramienta. Las evaluaciones poco frecuentes, como los exámenes estatales al final de un año escolar, dificultan la identificación de los estudiantes que pueden sobresalir o fallar, y retrasan a los investigadores para medir el impacto del software educativo. Investigadores de Stanford, War Child Alliance y Carnegie Learning investigaron si los modelos de aprendizaje automático podrían usar los registros de los estudiantes desde sus primeras horas de uso de una herramienta de software educativo para predecir los resultados finales de las pruebas externas después de meses de uso. El estudio, “Predecir los Resultados de los Estudiantes a Largo Plazo de los Datos de Registro de EdTech a Corto Plazo”, presentado en LAK ’25: Proceedings of the 15th International Learning Analytics and Knowledge Conference 2025, encontró que los datos de solo dos a cinco horas de actividad con un tutor inteligente o un juego de aprendizaje pueden proporcionar información valiosa sobre cómo se desempeñarán los estudiantes en evaluaciones externas estándar varios meses después. “En educación, a menudo estamos interesados en resultados retrasados como las evaluaciones de fin de año, pero sería útil si pudiéramos predecir esos resultados utilizando cantidades más cortas de datos de plataformas de software educativo, dice el autor principal Emma Brunskillprofesor asociado de informática y miembro de la facultad del Instituto Stanford de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano (HAI). “Informado por tales predicciones, los maestros o el software en sí podrían ofrecer un apoyo más personalizado a los estudiantes que están luchando y plantear nuevos desafíos para aquellos que están prosperando.” Encontrar las características comunes La investigación previa en esta área se ha centrado en el uso de datos de un año de productos edtech para predecir los resultados en los exámenes de fin de año, un método que lleva mucho tiempo generar resultados. Otros estudios han utilizado unos minutos de actividad estudiantil para predecir los resultados a corto plazo una hora más tarde, lo que no proporciona información sobre el impacto a más largo plazo de las herramientas tecnológicas. Los investigadores de Stanford querían ver si podían obtener predicciones significativas para el rendimiento de fin de año utilizando datos de un período de tiempo relativamente corto con un juego educativo o un tutor inteligente. Apoyado en parte por un Stanford HAI Seed Research Grant, el equipo trató de examinar si una pequeña cantidad de uso de la plataforma edtech, en el orden de unas pocas horas, podría usarse con algoritmos de aprendizaje automático para predecir los resultados de las pruebas externas de los estudiantes después de varios meses de uso.El equipo utilizó datos de tres herramientas tecnológicas educativas diferentes y grupos de estudiantes para evaluar qué tan bien podría generalizarse su enfoque en una variedad de plataformas y poblaciones. El primer conjunto de datos provino de una colaboración con Canoct Espera para Aprender (CWTL Reading), un producto de juego de alfabetización diseñado para apoyar a los niños que viven en áreas afectadas por conflictos. Para este estudio, la organización matriz, War Child, compartió datos de sus estudiantes en Uganda. El segundo y tercer conjunto de datos provino de dos sistemas de tutoría de matemáticas, iReady y MATHia, ambos utilizados por estudiantes de secundaria en los Estados Unidos. En educación, a menudo estamos interesados en resultados retrasados como evaluaciones de fin de año, pero sería útil si pudiéramos predecir esos resultados utilizando cantidades más cortas de datos de plataformas de software educativoEmma BrunskillProfesor asociado de informática y afiliado de la facultad de HAI Gao Ge, un académico postdoctoral en ciencias de la computación que está afiliado al grupo AI for Human Impact (AI4HI) y Laboratorio IA Stanford (SAIL), dice que era importante identificar las características comunes que podrían extraerse de los datos de registro de cada plataforma, sin requerir un conocimiento específico del dominio de la herramienta, la demografía de los estudiantes o los datos de rendimiento previos para los estudiantes. Usando una metodología de árbol de decisión –, una técnica que divide la información en grupos más pequeños y reveladores – para descubrir qué factores son los más importantes para el rendimiento de students’ los académicos encontraron que características como el porcentaje de veces que el estudiante tuvo éxito en un problema (su tasa de éxito) y el número promedio de veces que un estudiante intentó un problema se clasificaron como criterios principales que podrían generalizarse en todas las plataformas. “Al centrarnos en características ampliamente similares que probablemente estén presentes en muchas plataformas educativas, podemos evaluar las similitudes y diferencias entre los entornos,” explica. Con el conjunto de características determinado, el equipo estaba listo para comparar el rendimiento de tres modelos populares de aprendizaje automático para predecir los resultados de los estudiantes para el horizonte temporal dado y en los tres contextos de aprendizaje. Identificando los extremos Gao y sus colegas destacan varios hallazgos clave de este estudio. En primer lugar, los resultados muestran que los datos de dos a cinco horas de uso del software edtech son suficientes para predecir si es probable que un estudiante caiga en los extremos – en el quintil inferior o en el quintil superior – en una evaluación retrasada que ocurre después de meses de usar la herramienta. Aunque los modelos de aprendizaje automático no pudieron predecir los resultados precisos de los estudiantes en un examen, como una puntuación exacta o la colocación del percentil en un examen, los investigadores sugieren que poder identificar los resultados más bajos y más altos en un examen es información valiosa para desarrolladores de software y educadores por igual. “Nuestros hallazgos

Los datos de tutores inteligentes ayudan a predecir los resultados académicos de K-12, según un estudio Leer más »

Cinco Perspectivas para la Adopción de IA Empresarial Más Inteligente

Aprenda cómo las empresas están abordando los desafíos de la IA, escalando soluciones más inteligentes y desbloqueando información para transformar las estrategias y los resultados comerciales. La inteligencia artificial ya no es un concepto futurista o una herramienta exclusiva para las empresas más avanzadas. Para las empresas a nivel mundial, la IA se está convirtiendo en una parte central de la transformación empresarial, lo que permite una toma de decisiones más inteligente, una mayor eficiencia y una mayor ventaja competitiva. Pero, ¿cómo están adoptando las empresas la IA y qué desafíos enfrentan para escalarla de manera efectiva? Para responder a estas preguntas, realizamos el Encuesta de adopción de IA empresarial de Dell Technologies3,800 tomadores de decisiones de TI (ITDM) y profesionales de IA en cinco países. Nuestros hallazgos dan una idea del estado actual del uso global de IA y los aceleradores que ayudan a las empresas a cumplir sus objetivos comerciales de IA y obtener valor. Siga leyendo para conocer cinco ideas clave que surgieron de nuestra investigación. 1. Los datos son la clave para poner en orden su casa de IA La IA es tan buena como los datos en los que se ejecuta, y las empresas están luchando para administrar y aprovechar sus datos de manera efectiva. Empresas citadas calidad de los datos, disponibilidad, gestión y seguridad como las principales barreras técnicas para la implementación de la IA. Sin datos limpios, bien organizados y accesibles, incluso los modelos avanzados de IA tendrán un rendimiento inferior. Estos desafíos sugieren que las organizaciones deberían centrarse en desarrollar estrategias que prioricen la integración de datos sin interrupciones, medidas de seguridad mejoradas y soluciones escalables para grandes conjuntos de datos. 2. La flexibilidad es imprescindible para las colocaciones de carga de trabajo de IA Nuestra investigación muestra que un enfoque multicloud es una opción atractiva para las empresas que buscan ejecutar sus cargas de trabajo de IA: Las cargas de trabajo de IA con el mayor impacto a menudo están vinculadas a datos que aún se encuentran en sus cuatro paredes.  La nube pública ofrece comodidad para experimentar, pero viene con un alto precio: a Análisis ESG 2024 se encontró que la inferencia local puede ser hasta un 75% más rentable que la nube pública. Para inversiones escalables de IA a largo plazo, las soluciones locales a menudo permiten un mejor ROI, que la mayoría de las organizaciones han descubierto después de calcular su TCO. Pero no son todos los dólares y centavos: las implementaciones locales también ofrecen una mejor seguridad y gobernanza, lo que es especialmente útil para sectores con necesidades de cumplimiento estrictas como finanzas y atención médica. Esto pone de relieve la necesidad de considerar cuidadosamente TCO para diferentes casos de uso y colocar cargas de trabajo de IA con el equilibrio adecuado de rendimiento, seguridad y escalabilidad. 3. Aumente la eficiencia del centro de datos aprovechando la potencia disponible A pesar de la creciente discusión sobre la energía y el enfriamiento como un cuello de botella para la adopción de la IA, nuestra encuesta indicó que las empresas pueden pasar por alto la energía atrapada y las soluciones disponibles en la actualidad: Si bien los operadores de centros de datos se preocupan por los requisitos de energía para escalar la IA, están dejando mucha energía sobre la mesa. Las empresas deberían maximice su capacidad de potencia del centro de datos existente antes de invertir en costosas modificaciones o nuevas construcciones. La potencia adicional atrapada también se puede liberar actualizando la infraestructura existente de servidores en rack 14G a 16/17G. De cara al futuro, la creciente adopción de innovaciones como la refrigeración líquida directa a chip será un factor clave para abordar las limitaciones de potencia y rendimiento de la GPU, al tiempo que reduce los costos de enfriamiento del centro de datos y aumenta la escalabilidad para las implementaciones de IA empresarial. 4. Sesgo hacia el código abierto y necesidad de soporte para implementar cargas de trabajo de IA locales Las organizaciones se están moviendo hacia una mayor transparencia y flexibilidad en sus ecosistemas de IA, así como proveedores que ofrecen una ventanilla única: Este cambio hacia marcos de código abierto destaca la demanda de soluciones personalizables, transparentes y rentables. Los ecosistemas abiertos ofrecen amplias capacidades más allá de lo que cualquier proveedor puede proporcionar. Para satisfacer sus necesidades específicas, los responsables de la toma de decisiones de TI están buscando proveedores con soluciones de IA de extremo a extremo que puedan ayudarlos a integrar completamente la IA en todo su estado de TI. 5. Los modelos pequeños que se ejecutan en el dispositivo ofrecen otro nivel de flexibilidad para los casos de uso de IA Las PC con IA son una opción atractiva para democratizar el acceso a la IA, especialmente aprovechando los modelos de lenguaje pequeño (SLM): A diferencia de sus homólogos más grandes, los SLM son más rentables y energéticamente eficientes, y requieren menos potencia computacional, a la vez que son suficientes para muchas aplicaciones, como los asistentes de codificación. ¿Qué podría significar esto para las empresas? Los SLM permiten el procesamiento de IA en tiempo real en el dispositivo, lo que no solo reduce la latencia, sino que también mejora la productividad y minimiza el impacto ambiental. La adopción empresarial de PC con IA podría mejorar aún más la accesibilidad de las soluciones de IA para equipos de todos los tamaños, capacitando a los empleados con herramientas poderosas para la colaboración y la automatización. Empoderar Su Viaje de IA con Confianza ¿Qué significa esto para las empresas de hoy? Según nuestros hallazgos, los aceleradores clave de la adopción de la IA son: La IA se ha vuelto esencial, no opcional, para impulsar la ventaja competitiva y la excelencia operativa en el panorama empresarial actual. Si bien tiene el potencial de impulsar eficiencias generalizadas e innovaciones innovadoras, el éxito de una organización estará determinado por las elecciones que tome ahora. ¿Quieres dar el siguiente paso? En Dell Technologies, estamos aquí para ayudarlo a construir una estrategia de IA que funcione para

Cinco Perspectivas para la Adopción de IA Empresarial Más Inteligente Leer más »

Scuderia Ferrari y HP Fuse Technology and Design con Special Livery para el Gran Premio de Miami

 Scuderia Ferrari and HP Inc. (NYSE: HPQ) reveló hoy una librea especial co-diseñada, antes del Gran Premio de Miami, marcando el primer año de su asociación por el título.  Noticias Destacados: Miami30 De abril de 2025 — Scuderia Ferrari and HP Inc. (NYSE: HPQ) reveló hoy una librea especial co-diseñada, antes del Gran Premio de Miami, marcando el primer año de su asociación por el título. Presentada esta tarde en el centro de Miami por los pilotos de la Scuderia Ferrari HP y el Director del Equipo, Fred Vasseur, la librea de vanguardia es el resultado de una profunda colaboración entre las dos compañías, superando los límites del diseño visual y el rendimiento. La librea combina el rojo Ferrari con el blanco y el azul eléctrico de HPers, aplicado utilizando nuevas tecnologías co-diseñadas que allanarán el camino para diseños aún más llamativos en el futuro. Co-Ingeniería para el Rendimiento Como parte de una serie de proyectos conjuntos en curso entre los ingenieros de HP y Scuderia Ferrari, el desarrollo de la librea de Miami se destaca como un claro ejemplo de innovación en acción. Los equipos de ingeniería de Ferrari en Maranello y HP en Barcelona trabajaron mano a mano y experimentaron con tecnologías y materiales para lograr el resultado final. Se utilizaron técnicas innovadoras para producir la película que cubre parte del SF-25. Estos representan un importante paso adelante sobre la tecnología utilizada el año pasado, creando una envoltura de automóvil que es hasta un 14% más ligera y hasta un 17% más delgada, con una mayor resistencia térmica1. La película no contiene PVC, es totalmente reciclable y se aplica utilizando la tecnología de látex de última generación de HPV. La Fórmula 1 está en constante evolución, y ambas compañías continuarán refinando las tecnologías de envoltura juntas — haciéndolas aún más eficientes, lo que permite una estética más audaz y una innovación de diseño al tiempo que reduce el tiempo requerido para aplicar la película. Miami GP Línea Especial El diseño especial de librea para este fin de semana refleja la evolución de esta asociación y el esfuerzo compartido detrás de ella. Por primera vez en la historia de los Scuderiaaars, la librea de Charles Leclercocers y Lewis Hamiltons SF-25s presenta elementos gráficos asimétricos. Los toques de azul eléctrico característico de HPers aparecen en las alas delantera y trasera, aunque el rojo de Ferrari sigue siendo el color dominante. Las ruedas están pintadas de blanco, creando un aspecto limpio y moderno que encarna la visión innovadora del equipo. Esta librea no es solo un ejercicio de estilo, es una celebración tangible de ambición compartida – dos compañías, dos visiones, unidas por la tecnología y la creatividad, trabajando juntas para empujar los límites de lo que es posible. Construyendo el Ambiente de Trabajo del Futuro La colaboración también está transformando la forma en que Ferrari trabaja en la pista y en Maranello, con la instalación de cientos de computadoras portátiles, monitores, estaciones de trabajo potentes e impresoras HP en la fábrica y en las oficinas móviles de los equipos en los eventos del Campeonato Mundial de Fórmula 1. Gracias a esta última generación de tecnología de alto rendimiento y fácil de usar, también se ha mejorado la eficiencia empresarial, la productividad y la colaboración. Esta asociación continua entre HP y Ferrari ejemplifica cómo la tecnología puede mejorar las experiencias de trabajo, promoviendo una mayor satisfacción y productividad, mientras que la integración tecnológica continua de HP en Ferrari crea un ambiente de trabajo positivo para que los empleados prosperen. En la Zona de Ventiladores y en la Pista Además de la revelación especial de la librea, se llevarán a cabo una variedad de actividades en el área de HP Experience en el Mercado de Wynwood, mostrando cómo la tecnología HP está apoyando a la Scuderia Ferrari y cómo puede capacitar a los trabajadores y empresas de todo el mundo para lograr una mayor satisfacción laboral. A partir de mañana, los fanáticos que se dirigen a la pista de carreras también notarán que los trajes y cascos de carrera de drivers’ han sido diseñados para que coincidan con la librea especial creada para la carrera de Miami. “Nuestra colaboración con Ferrari es un testimonio de cómo HP está empujando los límites de lo que es posible,” dijo Enrique Lores, Presidente y CEO de HP Inc. “Juntos, estamos aprovechando la tecnología, el rendimiento y la innovación para crear y co-diseñar experiencias excepcionales dentro y fuera de la pista. A medida que HP continúa ofreciendo soluciones de vanguardia para definir el Futuro del Trabajo, estamos estableciendo nuevos estándares para la colaboración y la innovación Benedetto Vigna, CEO de Ferrari, comentó: “Todo comenzó hace un año en el Gran Premio de Miami y, desde entonces, hemos visto cuán profundamente alineadas están nuestras dos compañías cuando se trata de la importancia de las personas para impulsar la innovación, luchar por la excelencia y superar los límites. “Este Gran Premio marcará el regreso al lugar donde comenzó la colaboración entre nuestras dos compañías, con una celebración de este viaje con una nueva y audaz librea asimétrica. Es una expresión de nuestra creencia compartida en el poder del diseño, la tecnología y el rendimiento para impulsar un cambio significativo. “Más allá de la pista de carreras, esta asociación también nos ha permitido elevar la forma en que trabajamos todos los días. Gracias a los dispositivos y tecnologías de vanguardia de HPV, hemos podido mejorar la eficiencia, la conectividad y la flexibilidad de nuestros espacios de trabajo, proporcionando a cada miembro de nuestro equipo el mejor entorno posible para desempeñarse al más alto nivel. Es un símbolo de lo lejos que nos hemos unido y una visión del camino por delante. Weizre se enorgullece de continuar esta colaboración con HP mientras miramos hacia un futuro muy prometedor.” HP News. Traducido al español

Scuderia Ferrari y HP Fuse Technology and Design con Special Livery para el Gran Premio de Miami Leer más »

Scroll al inicio