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Chubut Digital

Maximice los recursos e impulse los resultados de IA a escala

Big Data y Analítica Avanzada, Cambio Climático y Sostenibilidad, Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, Nube e Infraestructura como Servicio /

Consiga una utilización de GPU de hasta 5 veces, optimice las operaciones de IA y escale con confianza con Dell AI Factory con soluciones NVIDIA y Run:ai. Muchas organizaciones tienen dificultades para escalar la IA debido a la infrautilización de los recursos de GPU, lo que ocurre cuando las GPU permanecen inactivas debido a asignaciones fijas o una distribución ineficiente de la carga de trabajo, una infraestructura fragmentada y largos ciclos de aprovisionamiento. Las herramientas desconectadas y los procesos manuales generan cuellos de botella en los recursos, mientras que una implementación lenta frena la innovación. Se necesita una plataforma unificada para armonizar la infraestructura, aprovechar al máximo cada GPU y optimizar el camino hacia resultados impulsados por la IA. NVIDIA Run:ai con Dell AI Factory y NVIDIA ofrece esta solución, lo que permite a las organizaciones adoptar rápidamente la IA, unificar la gestión y acelerar el impacto real en el negocio. Maximizar los recursos para impulsar resultados a escala Con demasiada frecuencia, las organizaciones se topan con barreras que limitan el verdadero potencial de la IA: los recursos de la GPU están aislados o infrautilizados, mientras que los flujos de trabajo complejos se dispersan en sistemas desconectados. Estos obstáculos operativos incrementan los costos y ralentizan el progreso, frenando el progreso de los equipos justo cuando se intensifica la demanda de innovación. NVIDIA Run:ai está diseñado para resolver estos desafíos en la empresa moderna. La orquestación inteligente alinea dinámicamente la capacidad de la GPU con la demanda de la carga de trabajo, minimizando el desperdicio y multiplicando la eficiencia. En lugar de limitarse a asignaciones rígidas y fijas, sus equipos pueden ejecutar más proyectos simultáneamente, maximizar el valor de la infraestructura y adaptarse al instante a medida que cambian las prioridades. Los estudios demuestran una utilización de la GPU de hasta 5 veces¹, lo que se traduce en mayor productividad y un ahorro sustancial de costos. Este enfoque de gestión unificada se extiende a entornos híbridos, multicloud y locales. Las empresas obtienen un único panel para la supervisión, la gobernanza y el control, eliminando los silos administrativos y facilitando la ampliación, la optimización o cualquier lugar de las cargas de trabajo. Con la disponibilidad de Run:ai en Dell AI Factory con NVIDIA, las organizaciones pueden gestionar y optimizar aún más su infraestructura de IA. Esta combinación permite una asignación eficiente de recursos, acelera la implementación de cargas de trabajo de IA y garantiza una mayor flexibilidad para escalar proyectos de IA. Al aprovechar esta solución, las empresas pueden reducir la complejidad operativa, maximizar el uso de la GPU y acelerar la obtención de valor de sus iniciativas de IA. Acelere cada paso desde la prueba de concepto hasta el valor comercial El hardware por sí solo no puede resolver los retrasos causados por cuellos de botella manuales o ciclos de implementación prolongados. Para los líderes y equipos de TI, desafíos como la contención de recursos y las complejidades del cumplimiento normativo pueden descarrilar los proyectos de IA, convirtiéndolos de activos estratégicos en iniciativas estancadas. Ahí es donde Dell AI Factory y NVIDIA Run:ai destacan. Esta solución integrada ofrece flujos de trabajo automatizados, nativos de IA, que mantienen el ritmo. Las funciones automatizadas, como la gestión de colas de recursos, la programación de trabajos y el escalado, facilitan la experimentación rápida, el entrenamiento de modelos más rápido y un plazo de comercialización más corto. Estas eficiencias liberan a los equipos técnicos de la gestión de la infraestructura, lo que les permite centrarse en ofrecer innovaciones revolucionarias que son clave para el negocio. Este ritmo acelerado no sacrifica la fiabilidad ni la seguridad. La gestión unificada garantiza una gobernanza y un cumplimiento uniformes en todos los entornos que gestionan datos. Con los Servicios Administrados de Dell y las soluciones prevalidadas, la complejidad se reduce significativamente, lo que facilita la adopción de la IA empresarial. Este enfoque simplifica los procesos, permitiendo a las organizaciones centrarse en los resultados en lugar de en los obstáculos. Desbloquee el éxito de la IA hoy Dell AI Factory con NVIDIA y Run:ai permite a las organizaciones superar los desafíos de infraestructura y optimizar sus capacidades de IA sin esfuerzo. Maximice el uso de la GPU, simplifique las operaciones e impulse los resultados de IA a escala. ¿Listo para transformar su negocio con soluciones avanzadas de IA? Conozca más sobre Dell AI Factory hoy mismo y dé el primer paso hacia una innovación escalable. 1 Fuente: Resumen de la solución NVIDIA: La orquestación de GPU acelera los modelos de IA para aplicaciones financieras. Un importante banco estadounidense confirmó haber logrado un aumento del 500 % en el uso de la GPU con la plataforma Run:ai en febrero de 2024. https://resources.nvidia.com/en-us-run-ai/fsi-solution-with-run-ai-and-dgx-basepod Dell Technologies blog. R. H. Traducido al español

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GESTIÓN ST: Liderando la Transformación Digital en Chubut

Notas y Entrevistas /

En una entrevista exclusiva con CHUBUTDIGITAL®, Marcos Colombo, titular de Gestión ST, compartió su visión sobre la importancia de la tecnología en el crecimiento empresarial. Con casi 18 años de experiencia en el sector, Colombo destacó cómo su empresa se ha posicionado como líder en la región en acompañar a empresas en su proceso de transformación digital. «Nuestro objetivo es hacer la vida de las empresas más fácil» Colombo explicó que Gestión ST nació con el objetivo de ofrecer soluciones informáticas eficientes para optimizar los procesos de las empresas. «Desde el primer día, mi objetivo ha sido no solo resolver problemas, sino anticiparme a ellos, brindando herramientas que realmente impulsen el crecimiento de cada negocio», afirmó. La Inteligencia Artificial, clave en la propuesta de Gestión ST En los últimos años, Gestión ST ha puesto un énfasis especial en la incorporación de tecnologías de vanguardia, como la Inteligencia Artificial (IA). Colombo destacó que la IA permite desarrollar soluciones que automatizan tareas repetitivas, analizan grandes volúmenes de datos y anticipan comportamientos y necesidades de los usuarios. «La IA nos ayuda a crear sistemas más inteligentes para la gestión empresarial», puntualizó. Desarrollo de soluciones a medida Gestión ST se especializa en el desarrollo de soluciones de software a medida para empresas, incluyendo automatizaciones para sistemas de ventas online y chatbots avanzados. Colombo explicó que estos sistemas permiten a las empresas vender sus productos o servicios a través de plataformas web y bots de WhatsApp, y reflejar cada operación en tiempo real en un sistema de administración web. Asesoramiento especializado Además de desarrollar soluciones tecnológicas, Gestión ST brinda asesoramiento especializado para empresas y pymes que desean incorporar soluciones digitales, automatizaciones o inteligencia artificial en sus procesos. Colombo destacó que este servicio incluye la detección de oportunidades de mejora, el diseño e implementación de soluciones tecnológicas a medida y la capacitación para aprovechar al máximo estas herramientas. Un enfoque en la innovación y la adaptabilidad Colombo cerró la entrevista destacando que la trayectoria de Gestión ST se basa en la adaptabilidad y la innovación constante. «Nuestro objetivo final es claro: que cada negocio crezca, se profesionalice y venda más y mejor», afirmó. Para más información sobre Gestión ST y sus servicios, visite su sitio: https://www.gestionst.com.ar/

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Engañado, no hackeado: Por qué acuerdo gente seguro en línea ahora comienza con más inteligente diseño

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

El hacker más peligroso hoy en día probablemente no sea un programador con capucha, encorvado en un sótano, escribiendo frenéticamente para romper los cortafuegos. Es el estafador que te envió un mensaje amistoso: «¿Vienes a mi barbacoa esta noche?». Una simple respuesta podría llevar al robo de tus ahorros o de tu identidad. A medida que las empresas tecnológicas han fortalecido sus sistemas, los ciberdelincuentes han cambiado de táctica, al darse cuenta de que no necesitan entrar si pueden manipular a alguien para que les permita hacerlo. Este cambio ha impulsado un aumento del fraude, con más de 16 000 millones de dólares robados de cuentas bancarias el año pasado solo en EE. UU., una cifra que se disparó desde los 3 000 millones de dólares de hace cinco años. Dado el gran subregistro, es probable que la cantidad robada mediante delitos de fraude sea mucho mayor . Una forma en que Microsoft combate estas amenazas es asociando a diseñadores de experiencia de usuario (UX) con analistas de amenazas, lo que ayuda a que la protección sea intuitiva y a que los usuarios no tengan que ser expertos para mantenerse seguros en línea. Su nuevo kit de herramientas de UX «Secure by Design» , probado en 20 equipos de producto, ya está disponible para otras empresas y organizaciones para ayudarles a crear experiencias digitales más seguras.  Los cibercriminales “han estado aprovechándose de cómo funciona nuestro cerebro” a través de la ingeniería social, manipulando a las personas para que crean y actúen según algo que no es cierto, dice Kathy Stokes, directora de programas de prevención de fraude de AARP, una organización sin fines de lucro que aboga por los adultos mayores en los EE. UU. “La educación es fundamental para resolver la crisis del fraude, pero ¿adivinen qué más es importante? La tecnología que nos llega segura por diseño y por defecto”, afirma Stokes. “Le damos gran responsabilidad a la seguridad del usuario final, y no es una batalla justa”. Ese es precisamente el desequilibrio que Margaret Price se propuso corregir. Como directora sénior de estrategia en Microsoft, Price afirma que el año pasado se propuso cambiar la forma en que decenas de miles de gerentes de producto, investigadores de usuarios, diseñadores y otros profesionales de la compañía conciben la seguridad, considerando el diseño como la primera línea de defensa. “La mayoría de los problemas de seguridad se deben a errores humanos”, afirma Price. “Ya sea una credencial robada, una configuración de privacidad confusa o la exposición accidental de datos, estos suelen ser el resultado de un diseño deficiente”. Los esfuerzos de Price surgieron de la Iniciativa Futuro Seguro , implementada en toda la empresa en 2023, que priorizó la seguridad de cada empleado. Price reunió a un equipo y entrevistó a más de 70 expertos en seguridad para comprender las vulnerabilidades comunes y aprender cómo los ciberdelincuentes explotan las deficiencias de diseño. El resultado: un kit de herramientas que ayuda a los equipos de producto a integrar la seguridad en la experiencia del usuario desde el principio, en lugar de adaptarla posteriormente. El kit de herramientas se ha implementado para 22 000 empleados, y ahora otras empresas están empezando a utilizarlo para diseñar experiencias más seguras e intuitivas con los productos de Microsoft.  Es un enfoque distinto y una nueva forma de pensar tanto en la seguridad como en el desarrollo de productos. La experiencia de usuario (UX) generalmente ha sido una consideración secundaria en seguridad, afirma David Weston, vicepresidente corporativo de seguridad empresarial y de sistemas operativos de Microsoft. Los equipos de producto no se dieron cuenta durante mucho tiempo de que, si los usuarios se veían abrumados por preguntas de sí o no, por ejemplo, se acostumbrarían a hacer clic sin leer realmente las alertas de riesgo. “A veces el impacto fue catastrófico”, recuerda, señalando que el cambio reciente hacia ver a los diseñadores como “nuestros defensores más importantes” ha marcado una diferencia “abismal”. Este enfoque que prioriza el diseño ya se está reflejando en los productos de Microsoft, afirma Marcus Ash, quien dirige el diseño y la investigación para Windows. Smart App Control utiliza IA para bloquear la ejecución de aplicaciones desconocidas o sospechosas. No solo detiene la amenaza, sino que explica el motivo y sugiere alternativas más seguras de la tienda de aplicaciones de Microsoft, ampliando así el alcance de los profesionales de seguridad a los usuarios habituales. Las alertas de phishing de Microsoft Teams ahora muestran direcciones de correo electrónico completas, en lugar de solo un nombre, para exponer a los suplantadores de identidad y marcar cuando un dominio no coincide con la empresa declarada por un remitente. Además, las claves de acceso están reemplazando las contraseñas con métodos de autenticación más seguros y fáciles de usar, como el reconocimiento facial o un PIN mediante el inicio de sesión de Windows Hello, que solo funciona en tu equipo y no se puede compartir ni robar. A partir del 1 de mayo, todas las nuevas cuentas de Microsoft ya no necesitan contraseña . Esa nueva tecnología es un gran ejemplo de cómo un buen diseño va de la mano con la comunicación para ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones de seguridad, afirma Weston. Los importantes avances en seguridad no pueden proteger a los usuarios si no los comprenden o no saben cómo adoptarlos, algo aún más importante dado que Windows es una plataforma abierta que ofrece a los usuarios más opciones que otros sistemas operativos, añade. «Gran parte de nuestro trabajo reciente en seguridad se centra en simplificar», afirma Ash, «para que nuestros usuarios puedan comprender fácilmente cuándo deben actuar y corregir algo». La confianza y la claridad son especialmente importantes, dice Alistair Kilpatrick, director principal de diseño de Windows, a medida que la tecnología avanza hacia un futuro con agentes: un mundo donde los agentes impulsados por IA pueden actuar en nombre de los usuarios, con su permiso y acceso a sus datos personales e información de tarjetas de crédito. “Es necesario sentar estas bases para generar la confianza del cliente”, afirma Kilpatrick. La cantidad correcta de fricción

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Tarjeta del sistema del agente ChatGPT

Inteligencia Artificial en la Salud Humana, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, IoT, La Ética y la Inteligencia Artificial, La IA aplicada a la Educación /

El agente ChatGPT es un nuevo modelo de agencia de la misma familia que OpenAI o3, que combina las ventajas de la investigación profunda y el operador. Reúne:  Desde el principio, priorizamos la seguridad como parte integral del sistema, ampliando los controles robustos del estudio preliminar del Operador y añadiendo medidas de seguridad adicionales para abordar nuevos riesgos, como un mayor alcance de usuarios y acceso a terminales. Consulte la sección sobre Mitigaciones de Riesgos Específicas del Producto a continuación para obtener más detalles. Hemos decidido considerar este lanzamiento como de Alta Capacidad en el ámbito Biológico y Químico según nuestro Marco de Preparación , activando las salvaguardias correspondientes. Si bien no contamos con evidencia definitiva de que este modelo pueda ayudar significativamente a un novato a generar daño biológico grave (nuestro umbral definido )(se abre en una nueva ventana)Para alta capacidad, hemos optado por adoptar un enfoque de precaución. OpenAI News. Traducido al español

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Para gestionar la expansión de la nube en la era de la IA, elija la estrategia de red adecuada

Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, Nube e Infraestructura como Servicio /

Las redes multicloud híbridas son esenciales para conectar cargas de trabajo y datos distribuidos, en particular para iniciativas de IA. La infraestructura de TI empresarial debe evolucionar continuamente a medida que nuevas tecnologías entran al mercado, lo que presiona a los equipos de TI para que mantengan su agilidad y se adapten rápidamente. En muchos casos, una estrategia de red adecuada puede frenar o acelerar la innovación. En el paradigma tecnológico actual, intervienen tres fuerzas: la proliferación de la nube, el crecimiento explosivo de los datos y la aceleración de las iniciativas de IA. A medida que los entornos de nube se expanden por la infraestructura de TI, tanto empresarial como externalizada, y los datos proliferan en más lugares, la red se convierte en un factor clave para materializar el valor de la IA. El panorama multicloud híbrido en expansión La empresa moderna opera en un entorno multicloud híbrido que se extiende mucho más allá de los centros de datos tradicionales y los grandes hiperescaladores. Combina infraestructura propia de la empresa (nubes privadas, sistemas locales y hardware implementado en instalaciones de coubicación) con una gama cada vez mayor de entornos de nube externalizados. Cuando se piensa en la nube, se suele pensar en Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud. Pero las empresas ahora dependen de una combinación más compleja: su propia infraestructura privada junto con docenas de plataformas externalizadas. Las organizaciones utilizan un promedio de 112 aplicaciones SaaS diferentes, y las grandes empresas dependen de alrededor de 158. [1] Cada aplicación SaaS, ya sea Salesforce para CRM, Workday para RR. HH. o Microsoft 365 para productividad, representa otra nube donde residen datos empresariales críticos. Más allá de las nubes tradicionales y SaaS, el panorama se diversifica rápidamente para satisfacer las necesidades específicas de las empresas. A medida que se acelera el desarrollo de la IA, han surgido neonubes como Nebius, Groq, CoreWeave y Lambda Labs, que ofrecen computación especializada acelerada por GPU con modelos de precios flexibles, acceso más rápido al hardware más reciente y soporte personalizado para casos de uso específicos de la IA. [2] Esta tendencia a la diversificación del panorama se extiende a plataformas de nube especializadas que abordan requisitos empresariales más amplios: cumplimiento normativo de la residencia de datos, certificaciones de seguridad específicas del sector y capacidades únicas que no ofrecen los proveedores principales. Si bien estos entornos abordan capacidades organizativas clave, diversifican aún más el panorama multicloud híbrido, lo que genera desafíos con la expansión de la nube y aumenta la dependencia de las redes que los conectan. Una optimización de la red multicloud puede ayudar a resolver la creciente complejidad de los entornos multicloud híbridos. Los datos están en todas partes, lo que hace que la conectividad de red adecuada sea esencial Con tantas plataformas operando en su entorno de TI, las empresas modernas se dan cuenta de que sus datos comerciales críticos están cada vez más distribuidos. Los datos de los clientes residen en Salesforce, la información financiera abarca sistemas ERP locales y herramientas de gestión de gastos en la nube, los datos de inventario se almacenan en sistemas locales especializados y los activos de productividad se distribuyen entre plataformas de colaboración. Esta distribución refleja la realidad: ninguna plataforma puede gestionar de forma óptima todas las funciones empresariales. Un único resultado empresarial depende ahora de un conjunto diverso de infraestructuras y plataformas que necesitan comunicarse casi en tiempo real para una experiencia de usuario óptima. A medida que estos sistemas interconectados se vuelven más inteligentes y complejos, el volumen de datos que fluye entre ellos crecerá exponencialmente. Las cargas de trabajo modernas están transformando las demandas de la red La adopción empresarial de la IA ejemplifica cómo las cargas de trabajo modernas están transformando radicalmente los requisitos de red. Para obtener información valiosa, los sistemas de IA requieren acceso a datos distribuidos en todo el ecosistema multicloud híbrido. Considere un sistema de atención al cliente basado en IA que necesita acceder al historial del cliente de Salesforce, a la información de productos de un ERP local, a las interacciones de soporte de ServiceNow y a los datos de inventario de los sistemas de la cadena de suministro, con una respuesta casi en tiempo real para garantizar la satisfacción del cliente. Las redes tradicionales, diseñadas para flujos de datos predecibles entre terminales fijos, no pueden soportar estos requisitos dinámicos de múltiples fuentes. Esta evolución se extiende más allá de la IA a todos los casos de uso digitales avanzados. Las aplicaciones modernas abarcan cada vez más múltiples entornos por diseño, lo que genera nuevas exigencias en la infraestructura de red. Las organizaciones deben gestionar simultáneamente dónde se almacenan los datos para cumplir con requisitos regulatorios complejos, como el RGPD en Europa, las leyes de residencia de datos en mercados emergentes y los estándares de cumplimiento específicos de cada sector, a la vez que garantizan una experiencia de usuario óptima en todas sus operaciones globales. Los usuarios esperan tiempos de respuesta rápidos y constantes, y no les importa la distancia que tengan que recorrer los datos para llegar a ellos. La arquitectura de red que sustentaba las aplicaciones predecibles y aisladas del pasado no puede soportar los procesos empresariales inteligentes e interconectados del futuro. Las empresas necesitan una estrategia de red multicloud ahora para asegurar el futuro de su entorno multicloud híbrido. Identificación de los requisitos de red para las empresas modernas La convergencia de la adopción de la IA, el crecimiento de los datos y la proliferación de la nube genera oportunidades y complejidad. Las organizaciones que actúen ahora para implementar una estrategia de red multicloud híbrida (utilizando conectividad definida por software e independiente del proveedor en toda su infraestructura tecnológica) pueden transformar la complejidad en una ventaja competitiva. Quienes se demoren se verán limitados por las limitaciones de la red. Visión clave: la expansión de la nube en entornos híbridos no es un problema por resolver, sino más bien una oportunidad para optimizar. Estos factores exigen un nuevo enfoque para las redes multicloud híbridas que aborde

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De veteranos a élite: cómo los ganadores del hackathon de NYU adoptaron Snapdragon® X para sus necesidades tecnológicas

Innovaciones Tecnológicas, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, Nube e Infraestructura como Servicio /

Dos ganadores del hackathon de la Universidad de Nueva York no solo se llevaron a casa portátiles con Snapdragon X Elite como premio, sino que los convirtieron en sus principales equipos de desarrollo. Descubra cómo estos estudiantes de la Universidad de Nueva York están superando los límites de la IA de borde con inferencia local más rápida y rendimiento basado en NPU. En nuestro hackathon de la Universidad de Nueva York el pasado diciembre, la innovación no solo residió en el código, sino también en las herramientas que lo dieron vida. Entre los equipos más destacados se encontraban dos estudiantes cuyos proyectos no solo impresionaron a los jueces, sino que también les valieron una PC Copilot+ completamente nueva con un procesador Snapdragon X Elite. Pero lo más emocionante es que no solo se llevaron sus premios a casa, sino que los convirtieron en sus herramientas de uso diario. Conozca a los innovadores Abhishek Kumar y Nirmal Boghara, ambos estudiantes de posgrado en la Universidad de Nueva York, ingresaron al hackathon con curiosidad y grandes ideas. Abhishek es estudiante de maestría en Ciencias Urbanas Aplicadas e Informática en el Centro de Ciencias Urbanas y Progreso de la Universidad de Nueva York. Con experiencia en planificación urbana y desarrollo de software, su interés reside en desarrollar soluciones para desafíos urbanos complejos. Puedes explorar algunos de sus trabajos recientes en Github . Nirmal cursa una maestría en Ciencias de la Computación en la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York. Sus intereses académicos incluyen la IA, el aprendizaje automático y el desarrollo de software, con especial atención al desarrollo de aplicaciones para una causa social. Consulta sus proyectos en GitHub . Experiencia de hackathon Ambos estudiantes se enteraron del hackaton a través de anuncios en la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York. Para Abhishek, fue su primer hackaton, impulsado por el deseo de aprender y crear algo innovador. Nirmal, por otro lado, se sintió atraído por la idea de implementar modelos de IA localmente, un concepto que no había explorado antes. Durante 24 intensas horas , Abhishek desarrolló REDACT , una aplicación de escritorio que ayuda a redactar información personal identificable, aprovechando la capacidad del Snapdragon X Elite para procesar datos de forma local y eficiente. Nirmal desarrolló Tutor AI , una aplicación diseñada para brindar asistencia inteligente al aprendizaje y un currículo para tutores y profesores en zonas rurales. Ambos se enfrentaron a desafíos durante el evento, como el rendimiento de la memoria y el tiempo de ejecución, que se mitigaron gracias a la NPU integrada del Snapdragon X Elite y la optimización de la batería. Su trabajo les valió el primer puesto en la competición y una computadora portátil con Snapdragon X Elite. Transición a Snapdragon X Elite Aunque muchos premios de hackatones quedan sin usar después del evento, este no se desperdició. Los estudiantes descubrieron rápidamente que la eficiencia, el consumo de energía y la capacidad de ejecutar modelos grandes localmente sin retrasos lo hacían ideal para su trabajo diario de desarrollo. Tras el hackathon, ambos estudiantes pasaron gradualmente a portátiles, con el Snapdragon X Elite como su principal máquina de desarrollo. Abhishek quedó especialmente impresionado por la duración de la batería del dispositivo, que le permitió completar las más de 24 horas del hackathon y la demostración sin necesidad de enchufarlo. Nirmal apreció la NPU dedicada y la consistencia térmica, que proporcionaron un rendimiento estable sin ruido ni limitación del ventilador. Empoderando a más estudiantes La experiencia del hackatón motivó a ambos estudiantes a participar en hackatones adicionales con Qualcomm Technologies. Abhishek lo vio como una oportunidad para contribuir al creciente uso de la IA y catalizar nuevos desarrollos. Nirmal se vio impulsado por la necesidad de reducir la brecha de conocimiento entre los estudiantes sobre el poder y la eficiencia de la IA local. Brindaron mentoría y apoyo a otros estudiantes en hackatones posteriores. Abhishek se centró en replicar el ambiente organizado y de apoyo que experimentó en el hackatón de la Universidad de Nueva York, hablando con cada equipo y compartiendo sus ideas. Nirmal ayudó a los estudiantes a comprender Qualcomm AI Stack y los animó a usar los LLM locales con Qualcomm AI Hub. Nirmal quedó particularmente impresionado con Qualcomm AI Hub, una plataforma integral diseñada para optimizar y acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA en dispositivos con procesadores de Qualcomm Technologies. Qualcomm AI Hub se convirtió en mi recurso predilecto después del hackathon. Permite ahorrarse gran parte de la sobrecarga al optimizar los modelos; no es necesario optimizar para obtener buenos resultados. Qualcomm AI Hub lo hace por ti: te ahorra mucho ensayo y error. – Nirmal Impacto en el flujo de trabajo y los proyectos El cambio a portátiles con Snapdragon X Elite ha impactado significativamente el flujo de trabajo del estudiante y el tipo de proyectos en los que trabaja. Abhishek ahora gestiona sus LLM e inferencia sin conexión, experimentando con las capacidades de IA sin depender de las API en la nube. Nirmal ha cambiado su mentalidad para priorizar la privacidad y la eficiencia, ejecutando primero los modelos localmente y reduciendo el consumo energético en los centros de datos de IA. Ambos estudiantes han notado mejoras en el rendimiento al crear o probar modelos de IA. Abhishek destacó la velocidad de inferencia durante las demostraciones. Abhishek y Nirmal recomiendan ampliamente las laptops con Snapdragon X Elite a otros desarrolladores que trabajan en IA o proyectos de vanguardia, destacando la posibilidad de experimentar en el dispositivo. Además, Nirmal elogió la eficiencia, la privacidad y la seguridad del dispositivo, comparándolo con un minicentro de datos. Imagina que tu portátil pudiera hacer lo que hace un servidor sin fundirse ni quedarse sin batería. Ese es mi portátil con el Snapdragon X Elite. Es un minicentro de datos. – Nirmal ¿Que sigue? Para estos estudiantes de la Universidad de Nueva York, la laptop con el Snapdragon X Elite no fue solo un premio, sino un punto de inflexión. Al elegir las laptops Snapdragon X Elite como su principal herramienta de desarrollo,

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Un plan claro de seguridad

Ciberseguridad y Protección de Datos, Papers de Investigación Científica /

El profesor de la ETH, Ueli Maurer, ha proporcionado una base teórica a la criptografía. Ahora se jubila. Sin embargo, su proyecto de investigación más importante aún está por llegar. Nos reunimos para una entrevista el día de su 65 cumpleaños; ¡qué casualidad! Ueli Maurer señala un contenedor gris frente a su oficina y dice con una sonrisa: «Todo listo». Habla de su jubilación a finales de julio. Pero aún no ha terminado; lo que viene a continuación será la parte más importante de su carrera: «Quiero completar una teoría en la que llevo trabajando mucho tiempo. No estoy bajo ninguna presión, pero tengo un plan claro». Maurer es criptólogo. La criptología estudia cómo se puede transmitir la información de forma segura. Es la base de aplicaciones como la banca electrónica, el comercio electrónico y las monedas digitales. La misión: demostrar la seguridad matemáticamente Maurer es uno de los mejores del mundo en su campo. Sobre todo porque comprende la teoría que sustenta su materia como pocos. Tener un plan claro y una comprensión fundamental de las cosas fue su objetivo desde el principio. El entusiasmo de Maurer por el tema surgió de una conferencia a la que asistió, impartida por el exprofesor de la ETH y criptólogo Jim Massey. Le llamó la atención lo clara que le pareció: clarísima, bien estructurada y con un objetivo claro. Massey decía de sí mismo que solo podía entender cosas simples. Por ello, era necesario abstraer cuestiones complejas y reducirlas a sus elementos clave. Esto le conmovió profundamente. En 1990, completó su doctorado con Massey e inmediatamente se adentró en un nuevo campo. Demostró que la seguridad de los procesos criptográficos podía definirse y demostrarse matemáticamente. Por ejemplo, un atacante no podría descifrar una clave incluso si interceptara todo. Esto es importante porque, a diferencia de la funcionalidad (una lámpara encendida), la seguridad (que un avión no se estrelle, que una llave sea indescifrable) no se puede medir ni probar. La definición de seguridad es que algo no sucede. Y dado que existe una infinidad de ataques potenciales, la seguridad no se puede probar de forma concluyente. Por eso hay que demostrarla matemáticamente. Tras pasar un tiempo en la Universidad de Princeton, Maurer regresó a la ETH de Zúrich en 1992 como profesor adjunto. Poco después, publicó un artículo que demostraba por primera vez la dificultad de descifrar el intercambio de claves Diffie-Hellmann, un proceso mediante el cual dos personas pueden intercambiar una clave secreta a través de un canal inseguro. El trabajo de Maurer cambió la criptología El trabajo de Maurer causó gran revuelo. A partir de entonces, se convirtió en práctica habitual matematizar los procesos criptográficos y poder demostrar su seguridad mediante ciertas suposiciones. Su investigación sentó las bases para nuevos sistemas más seguros. Él mismo desarrolló algunos de ellos y los patentó. Por ejemplo, un método de cifrado que pueda soportar incluso una potencia de cálculo infinita y, en teoría, sobrevivir en la era de las computadoras cuánticas. Los sistemas de cifrado anteriores se basaban en la premisa de que los atacantes necesitarían realizar cálculos durante miles de años o más para descifrarlos. Como parte del nuevo método, Maurer utilizó propiedades físicas para el cifrado, como el ruido de la señal en los canales de transmisión. Maurer también ha dedicado muchos años a investigar cómo garantizar la seguridad en sistemas y redes distribuidos. Trabajó en la base teórica de aplicaciones como blockchain en sus inicios. En 2018, cofundó Concordium, una plataforma basada en blockchain para transacciones seguras. Markus Püschel, profesor de Lenguajes y Sistemas de Programación de la ETH y amigo de Maurer, afirma: «Ueli es un investigador de pies a cabeza que piensa las cosas de forma fundamental y con una perspectiva a largo plazo. Ha influido en muchos investigadores jóvenes con su forma de actuar». Por estas cualidades, entre otras, Maurer ha ganado numerosos premios, entre ellos el Premio Test of Time, que reconoce el trabajo influyente a largo plazo, y el Premio RSA a la Excelencia en Matemáticas. “Si quiero enseñar algo, primero tengo que entenderlo realmente”.Ueli Maurer La enseñanza aporta conocimientos La docencia es otra actividad que le apasiona especialmente a Maurer. Para él, la docencia está inextricablemente ligada a la investigación y sirve como fuente de nuevas perspectivas. Dice: «Si quiero enseñar algo, primero tengo que comprenderlo realmente». Por eso estaba particularmente encantado cuando los estudiantes le dedicaron un anuncio en unpágina externaPeriódico de cercanías en 2019 en reconocimiento a su labor docente. Los estudiantes le agradecieron su forma de impartir la compleja materia. Fue uno de sus mejores momentos como profesor de la ETH, dice. Los estudiantes publicaron el anuncio como parte de la campaña de aniversario del periódico y se lo dedicaron al profesor de informática. Presentaba una página de los apuntes de la clase de Maurer sobre matemáticas discretas, un tema poco popular. Contactado por el servicio de inteligencia En 2020, en plena pandemia, Maurer se encontró en el ojo público por un motivo diferente. Los medios de comunicación informaban de que Omnisec, fabricante de dispositivos de cifrado, había sido infiltrada por servicios de inteligencia, al igual que la empresa Crypto AG. Maurer había trabajado como consultor para Omnisec durante mucho tiempo. Conmocionado, Maurer habló del asunto en el programa de televisión suizo Rundschau y en varios periódicos, afirmando que, efectivamente, había sido contactado por la NSA, el servicio de inteligencia estadounidense, en 1989. Rechazó categóricamente estos intentos de ejercer influencia y se distanció de inmediato. También notificó al entonces director de la empresa. Tras esto, quedó convencido de que el asunto se había zanjado y de que la empresa estaba limpia. Una teoría integral Además de su investigación y docencia, Maurer también ejerció como Director de Estudios y formó parte de diversos comités. Todas estas importantes funciones le gustaban. Sin embargo, anhela poder dedicarse de lleno a su investigación tras su jubilación. Ha llegado el momento de su brillante hazaña: desarrollar una teoría constructiva de la criptografía, es decir, una base científica para

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La IA puede acelerar la búsqueda de medicamentos más eficaces contra el Alzheimer al agilizar los ensayos clínicos

Inteligencia Artificial en la Salud Humana, Inteligencia Artificial Generativa, Inteligencia Artificial News, Papers de Investigación Científica /

Un grupo de científicos ha utilizado IA para reanalizarse un ensayo clínico de un medicamento para el Alzheimer e identificado a un grupo de pacientes que respondieron al tratamiento. Este trabajo demuestra que la IA puede orientar el diseño de futuros ensayos clínicos para hacerlos más eficaces y eficientes, acelerando así la búsqueda de nuevos medicamentos. Con nuestro modelo de IA finalmente podemos identificar a los pacientes con precisión y asignarles los medicamentos adecuados.Zoe Kourtzi Un grupo de científicos ha utilizado un modelo de IA para reevaluar los resultados de un ensayo clínico finalizado de un fármaco contra el Alzheimer. Descubrieron que el fármaco ralentizó el deterioro cognitivo en un 46 % en un grupo de pacientes con deterioro cognitivo leve de progresión lenta en fase inicial, una afección que puede progresar a Alzheimer. El uso de IA permitió al equipo dividir a los participantes del ensayo en dos grupos: con progresión lenta o rápida hacia la enfermedad de Alzheimer. Posteriormente, pudieron analizar los efectos del fármaco en cada grupo. Una selección más precisa de los participantes en los ensayos de esta manera podría ayudar a seleccionar a los pacientes que probablemente se beneficiarán con el tratamiento, con el potencial de reducir el costo de desarrollo de nuevos medicamentos al agilizar los ensayos clínicos. El modelo de IA desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge predice si las personas en etapas tempranas de deterioro cognitivo progresarán a Alzheimer avanzado y con qué rapidez. Ofrece predicciones para pacientes tres veces más precisas que las evaluaciones clínicas estándar basadas en pruebas de memoria, resonancias magnéticas y análisis de sangre.   Utilizando este modelo de estratificación de pacientes, se volvieron a analizar los datos de un ensayo clínico finalizado, que no demostró eficacia en la población total estudiada. Los investigadores descubrieron que el fármaco eliminó una proteína llamada beta amiloide en ambos grupos de pacientes, según lo previsto, pero solo los pacientes en fase inicial, con progresión lenta, mostraron cambios en los síntomas. La beta amiloide es uno de los primeros marcadores de la enfermedad que aparecen en el cerebro en la enfermedad de Alzheimer. Los nuevos hallazgos tienen implicaciones significativas: el uso de IA para separar a los pacientes en diferentes grupos, como aquellos que progresan lentamente hacia la enfermedad de Alzheimer o los que progresan rápidamente hacia ella, permite a los científicos identificar mejor a aquellos que podrían beneficiarse de un enfoque de tratamiento, acelerando potencialmente el descubrimiento de nuevos medicamentos muy necesarios contra el Alzheimer. Los resultados se publican hoy en la revista Nature Communications . La profesora Zoe Kourtzi, del Departamento de Psicología de la Universidad de Cambridge y autora principal del informe, afirmó: «Los nuevos fármacos prometedores fracasan cuando se administran demasiado tarde, cuando ya no tienen ninguna posibilidad de beneficiarse de ellos. Con nuestro modelo de IA, por fin podemos identificar a los pacientes con precisión y asignarles los fármacos adecuados. Esto permite que los ensayos sean más precisos, lo que permite que avancen más rápido y abaraten, impulsando así la búsqueda de un enfoque de medicina de precisión, tan necesario para el tratamiento de la demencia».   Añadió: «Nuestro modelo de IA nos proporciona una puntuación que muestra la rapidez con la que cada paciente progresará hacia la enfermedad de Alzheimer. Esto nos permitió dividir con precisión a los pacientes del ensayo clínico en dos grupos: de progresión lenta y de progresión rápida, para poder analizar los efectos del fármaco en cada grupo». Health Innovation East England, el brazo de innovación del NHS en el este de Inglaterra, ahora está apoyando a Kourtzi para traducir este enfoque basado en IA en atención clínica para el beneficio de futuros pacientes. Joanna Dempsey, asesora principal de Health Innovation East England, afirmó: «Este enfoque basado en IA podría tener un impacto significativo en la reducción de la presión y los costes del NHS en la atención a la demencia, al permitir un desarrollo de fármacos más personalizado, identificando qué pacientes tienen más probabilidades de beneficiarse del tratamiento, lo que se traduce en un acceso más rápido a medicamentos eficaces y un apoyo específico para las personas que viven con demencia». Medicamentos como este no pretenden curar la enfermedad de Alzheimer. El objetivo es reducir el deterioro cognitivo para que los pacientes no empeore. La demencia es la principal causa de muerte en el Reino Unido y una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial. Su costo es de 1,3 billones de dólares al año, y se prevé que el número de casos se triplique para 2050. No tiene cura, y los pacientes y sus familias se enfrentan a una gran incertidumbre. A pesar de décadas de investigación y desarrollo, los ensayos clínicos de tratamientos para la demencia han sido en gran medida infructuosos. La tasa de fracaso de los nuevos tratamientos es irrazonablemente alta, superior al 95%, a pesar de haberse invertido 43 000 millones de dólares en investigación y desarrollo. El progreso se ha visto obstaculizado por la amplia variación en los síntomas, la progresión de la enfermedad y la respuesta al tratamiento entre los pacientes. Aunque recientemente se han aprobado nuevos medicamentos contra la demencia para su uso en los EE. UU., su riesgo de efectos secundarios y su insuficiente relación coste-beneficio han impedido su adopción en el NHS. Comprender y tener en cuenta las diferencias naturales entre las personas con una enfermedad es crucial para que los tratamientos se puedan adaptar y sean más eficaces para cada paciente. La enfermedad de Alzheimer es compleja y, aunque existen medicamentos para tratarla, no son eficaces para todos. La IA puede guiarnos hacia los pacientes que se beneficiarán de los medicamentos para la demencia, tratándolos en la etapa en que estos marcarán la diferencia, para que finalmente podamos empezar a combatir estas crueles enfermedades. Agilizar, abaratar y mejorar los ensayos clínicos, guiados por la IA, tiene un gran potencial para acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos precisos para cada paciente, reduciendo los efectos secundarios y los costes de los

La IA puede acelerar la búsqueda de medicamentos más eficaces contra el Alzheimer al agilizar los ensayos clínicos Leer más »

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