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Categoría: Cambio Climático y Sostenibilidad

Safe Intelligence eleva £4m para construir una IA segura y confiable

Un spinout imperial ha recaudado fondos iniciales de £4.15 millones para software diseñado para garantizar que los sistemas de IA críticos para la seguridad y el negocio funcionen según lo previsto. La plataforma ofrecida por spinout Inteligencia Segura está diseñado para validar el rendimiento de los modelos de IA en una amplia gama de escenarios y hacerlos más confiables. Utiliza técnicas de verificación desarrolladas en Imperialals Departamento de Computación para validar cómo funcionarán los modelos en un conjunto más amplio de condiciones que los métodos de prueba estándar. También puede mejorar automáticamente los sistemas de IA para hacerlos más robustos a las entradas inesperadas que de otro modo podrían interrumpir su rendimiento. Garantizar la seguridad y la robustez de la IA es uno de los desafíos más urgentes que enfrentamos. Con la experiencia del profesor Lomuscio y experimentados empresarios e inversores, Safe Intelligence hará una contribución importante.Dr. Simon HepworthCo-Director de Enterprise, Imperial College London La compañía está trabajando con socios en una variedad de sectores de la industria para ayudar a superar una barrera clave para la adopción de la IA, es decir, la confianza insuficiente de que los modelos funcionarán según lo previsto en aplicaciones donde los errores podrían ser muy costosos o amenazar la seguridad humana. Estos incluyen algoritmos de IA que podrían ser utilizados por las compañías de servicios financieros para tomar decisiones de préstamos y sistemas en desarrollo por el sector de la aviación para controlar aviones de carga autónomos. El Dr. Manjari Chandran-Ramesh de Socios de Amadeus Capital, que lideró la ronda de semillas, dijo: “Los bancos, las aseguradoras y otras empresas que usan modelos complejos de IA internamente se están absteniendo de aplicarlos a la actividad de primera línea, orientada al cliente o regulada debido a los temores de que sus modelos no sean lo suficientemente robustos. Safe Intelligence puede identificar fragilidades, abordarlas y liberar el poder de la IA en todas las industrias, desde el transporte hasta las finanzas El núcleo del problema es que para confiar en una IA, uno debe estar seguro de que responderá de manera confiable a escenarios que no ha encontrado antes. Esto es por naturaleza difícil de verificar, y el problema se ve agravado por el hecho de que los modelos de IA más sofisticados son más frágiles o propensos a cambios críticos de comportamiento en respuesta incluso a cambios muy pequeños en la entrada. En lugar de probar cómo responden los modelos a las perturbaciones de entrada individuales, por ejemplo, cómo un piloto automático de IA aterrizará un avión bajo la condición de iluminación creada por una puesta de sol específica, la plataforma Safe Intelligenceis prueba de manera eficiente cómo responden a bibliotecas completas de perturbaciones de entrada –, por ejemplo, el conjunto completo de cambios de iluminación que podría crear una puesta de sol. La tecnología se basa en décadas de investigación por el fundador Alessio Lomuscio, profesor de Inteligencia Artificial Segura en el Departamento de Computación de los Imperiales, quien lanzó el spinout en 2021. El profesor Lomuscio, que ahora se desempeña como Director de Tecnología, se ha unido al experto en IA de la industria, el Dr. Steven Willmott, como CEO de la compañía. “Nuestra misión es proporcionar herramientas para mejorar radicalmente nuestra capacidad de validar los componentes aprendidos de la máquina y volver a un mundo donde podamos tener una gran confianza en nuestros sistemas,” dijo el Dr. Willmott.  Al inversor principal, Amadeus Capital Partners, se le une OTB Ventures y Ventures Vsquared, que están ayudando a Safe Intelligence a llevar su tecnología a los socios de la industria. La compañía actualmente ofrece su plataforma a los clientes a través de un programa de usuario temprano. El Dr. Simon Hepworth, Codirector de Empresa (Comercialización) en el Imperial College de Londres, dijo: “Con AI listo para transformar la sociedad, garantizar su seguridad y robustez es uno de los desafíos más urgentes que enfrentamos. Al aprovechar la experiencia académica del profesor Lomuscio y el apoyo de empresarios e inversores experimentados, Safe Intelligence está preparada para hacer una contribución importante a este desafío. «En Imperial, estamos ayudando a los académicos a crear soluciones comerciales a través de iniciativas como I-X y nuestras próximas Escuelas de Ciencia de la Convergencia, y el respaldo regular de los inversores es un fuerte voto de confianza en las personas y tecnologías de los imperialistas. Imperial College Londres News. D. S. Traducido al español

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HPE presenta servidores ProLiant de próxima generación diseñados para seguridad avanzada, automatización de IA y mayor rendimiento

La cartera HPE ProLiant Compute Gen12 cumple con los estándares federales de certificación de seguridad, aumenta la productividad de TI con información impulsada por IA e impulsa un ahorro de energía del 65% HOUSTON – 12 DE FEBRERO DE 2025 – Empresa Hewlett Packard (NYSE: HPE) anunció hoy ocho nuevos servidores HPE ProLiant Compute Gen12, las últimas incorporaciones a una nueva generación de servidores empresariales que introducen capacidades de seguridad de primera industria, optimizan el rendimiento para cargas de trabajo complejas y aumentan la productividad con funciones de administración mejoradas por inteligencia artificial (IA). Los nuevos servidores contarán con los próximos procesadores Intel Xeon 6 para centros de datos y entornos de borde. “Esta es una plataforma empresarial moderna diseñada para el mundo híbrido, diseñada con capacidades innovadoras de seguridad y control para ayudar a las empresas a prevalecer sobre el panorama de amenazas en evolución y los desafíos de rendimiento que su hardware heredado no puede abordar.”  Satterthwaite KristaSVP y GM, Compute en HPE “Nuestros clientes están abordando las cargas de trabajo que son abrumadoramente intensivo en datos y cada vez más exigente,” dijo Krista Satterthwaite, vicepresidenta senior y gerente general de Compute en HPE. “Los nuevos servidores HPE ProLiant Compute Gen12 brindan a las organizaciones – que abarcan el sector público, las empresas y las industrias verticales como las finanzas, la atención médica y más – la potencia y la información de gestión que necesitan para prosperar mientras equilibran sus objetivos de sostenibilidad y administran los costos. Esta es una plataforma empresarial moderna diseñada para el mundo híbrido, diseñada con capacidades innovadoras de seguridad y control para ayudar a las empresas a prevalecer sobre el panorama de amenazas en evolución y los desafíos de rendimiento que su hardware heredado no puede abordar.”Chip-to-Cloud y Seguridad de Ciclo de Vida Completo La cartera HPE ProLiant Compute Gen12 establece un nuevo estándar para la seguridad empresarial con incorporado salvaguardas en cada capa – desde el chip hasta la nube – y cada fase del ciclo de vida del servidor. HPE Integrated Lights Out (iLO) 7 presenta un procesador de seguridad mejorado y dedicado llamado enclave seguro que está diseñado desde cero como propiedad intelectual de HPE. Los servidores HPE ProLiant Compute con HPE iLO 7 ayudarán a las organizaciones a protegerse contra futuras amenazas como el primer servidor con preparación resistente a la computación cuántica y a cumplir con los requisitos para un estándar de seguridad criptográfica de alto nivel, la certificación FIPS 140-3 Nivel 31. Las características de seguridad mejoradas con chip de HPE iLO 7 distinguen de manera única a los servidores HPE ProLiant de otros proveedores. Incrustado en el hardware del servidor, el enclave seguro establece una cadena de confianza irrompible para protegerse contra los ataques de firmware y crea una línea de visión completa desde la fábrica y en toda la cadena de suministro confiable de HPE. Esto se extiende hasta el final del ciclo de vida del producto con HPE Onsite Decommission Services, que recolecta equipos y los transporta a una instalación autorizada de clasificación y reciclaje. Las Perspectivas Impulsadas por IA Mejoran la Gestión de Operaciones, la Automatización y la Eficiencia Energética HPE Compute Ops Management es un basado en la nube plataforma de software que ayuda a los clientes a proteger y automatizar los entornos de servidor. Automatización proactiva y predictiva, ahora mejorada con Impulsado por IA insights, ayuda a las organizaciones a mejorar la eficiencia energética mediante el pronóstico del uso de energía y permite a las empresas establecer umbrales para controlar los costos y las emisiones de carbono a nivel mundial. Una nueva vista de mapa global simplifica la administración para que los clientes puedan identificar instantáneamente los problemas de salud del servidor en entornos de TI distribuidos y multi-vendedor la integración del conjunto de herramientas reduce el tiempo de inactividad hasta en 4,8 horas por servidor cada año2. La incorporación automatizada simplifica la configuración del servidor y la administración continua, particularmente en implementaciones remotas o de sucursales donde los recursos de TI locales no están disponibles. Todas las nuevas funciones de HPE Compute Ops Management, incluidas las ideas informadas por IA, la nueva visibilidad basada en mapas y terceros la integración de herramientas estará disponible para los servidores HPE ProLiant Compute Gen10 y más nuevos. Para ayudar a los clientes a evaluar futuras compras, una herramienta independiente llamada HPE Power Advisor estima las métricas de rendimiento ambiental, como los costos de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero.Servidores Optimizados para Rendimiento, Eficiencia Energética y Disponibles con Enfriamiento Líquido Directo Las nuevas incorporaciones a la cartera de HPE ProLiant Compute Gen12 son tamaño correcto para abordar cargas de trabajo exigentes que incluyen soluciones de IA, análisis de datos, computación perimetral, nube híbrida e infraestructura de escritorio virtual (VDI). Abordando el crecimiento exponencial de las demandas de energía impuestas a los centros de datos, la cartera HPE ProLiant Compute Gen12 está diseñada para optimizar el rendimiento, la eficiencia energética y el costo con hasta un 41% mejor de rendimiento por vatio en comparación con los sistemas empresariales heredados3. Los servidores HPE ProLiant Compute Gen12 ofrecen hasta un 65% de ahorro de energía por año4 y permitir a las organizaciones liberar la capacidad del centro de datos con un servidor Gen12 que proporciona el mismo rendimiento informático que siete servidores Gen105. “Fuimos el primer cliente del mundo en pedir servidores HPE ProLiant Compute Gen12 y los beneficios de la actualización fueron inmediatos.” William BellEVP, Productos en phoenixNAP “La asociación con proveedores de hardware confiables e innovadores como HPE nos ayuda a satisfacer las necesidades cambiantes de nuestros clientes y a capacitarlos con soluciones integrales de infraestructura de TI optimizadas para la carga de trabajo,” dijo William Bell, vicepresidente ejecutivo de Productos de phoenixNAP. “Fuimos el primer cliente del mundo en pedir servidores HPE ProLiant Compute Gen12 y los beneficios de la actualización fueron inmediatos. Al ofrecer estas tecnologías avanzadas como servicio, phoenixNAP permite a las organizaciones de todos los tamaños abordar los desafíos relacionados con el rendimiento, la eficiencia energética, la seguridad de los datos y la gestión de la infraestructura

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Método de predicción preciso de simulación de convección global para revelar trayectorias de tifones

Recientemente, el profesor Zhao Jun, un laboratorio de computación avanzada para la ciencia atmosférica en la Universidad de Ciencia y Tecnología en China, y el profesor An Hong, un laboratorio avanzado de estructura de sistemas informáticos, utilizaron el modelo antagónico global basado en una nueva generación de supercomprometidos “ fuegos artificiales” Typhoon 120 horas de error de pronóstico de pista reducido a 100 kilómetros  Combinado con la simulación de resolución flexible para revelar el método de predicción preciso de trayectorias complejas de tifones, se logra la doble optimización de la eficiencia informática y la precisión de la predicción. Los resultados de la investigación se publicaron en la revista académica de renombre internacional “Science Bulletin” en 《Pronunciado avance en el pronóstico de la pista del tifón con el modelo de conexión global que permite》. Figura 1. Mejora del pronóstico de la trayectoria del tifón por modelo de diálisis global En el contexto del cambio climático global, la predicción precisa de las vías del tifón es esencial para la reducción del riesgo de desastres, pero el progreso en los últimos años ha sido plano, lo que ha desencadenado discusiones sobre si la previsibilidad de las vías del tifón ha alcanzado su límite. Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China, la Universidad de Ingeniería de la Información de Nanjing y el Instituto de Física Atmosférica de la Academia de Ciencias de China han logrado grandes avances mediante el uso del modelo de diálisis global (resolución horizontal global de 3 km). Su investigación se centró en el tifón “ fuegos artificiales ” en 2021, reduciendo el error de ruta a menos de 100 kilómetros durante el período de pronóstico de 120 horas para lograr una precisión sin precedentes. Vale la pena señalar que el modelo predijo con éxito el cambio repentino de ruta y la doble posición de aterrizaje del tifón “ fuegos artificiales ”, que funcionó mejor que el pronóstico comercial actual (Figura 1). El equipo de investigación desarrolló además una innovadora estrategia de refinamiento de la red variable, que logró un equilibrio entre la demanda informática y la precisión al dirigirse a los sistemas meteorológicos clave que afectan el movimiento del tifón. En comparación con el modelo de análisis transversal global, este método mantiene una precisión similar al tiempo que reduce el costo de cálculo en más del 90% (Figura 2), y se expande a las predicciones de las trayectorias de otros diez casos de tifones en la historia, y logra un efecto de mejoras significativas. Estos logros marcan que las predicciones de tifones pueden entrar en una nueva era. El uso de la resolución de resolución de análisis de convección combinada con la estrategia de refinamiento de las redes adaptativas puede mejorar la preparación para desastres y las capacidades de respuesta bajo la carga mínima de cálculo. El equipo de investigación planea verificar aún más sus métodos en diferentes áreas del mar, comprender y mejorar el mecanismo físico del modelo para expandir su aplicación en todo el mundo. Figura 2. Mejora del cifrado del pronóstico de la trayectoria del tifón impulsor del sistema meteorológico clave Esta investigación fue cofinanciada por el proyecto especial de tecnología piloto estratégico de la Academia China de Ciencias, el Fondo Provincial de Ciencias Naturales de Anhui y el “ Fondo de Investigación ” de Primera Clase Doble de la Universidad China de Ciencia y Tecnología. Al mismo tiempo, el centro de computación de alto rendimiento de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China y el Centro de Ultimulación de Qingdao proporcionaron soporte informático de alto rendimiento. El Profesor Zhao Jun y el Profesor An Hong de la Escuela de Ciencias de la Computación son coautores, y el estudiante de doctorado Gu Jun es el primer autor. Información en papel: Gu, Jun, Chun Zhao, Gudongze Li, Jiawang Feng, Mingyue Xu, Quyan Du, Zihan Xia, et al. 2025. “Pronunciado Advance on Typhoon Track Forecast con Global Convection-Permitting Model.” Boletín de Ciencia. https://doi.org/10.1016/j.scib.2025.01.032 . Enlace de papel: Pronuncia un avance en el pronóstico de la pista del tifón con el modelo global que permite la conexión-ScienceDirect Vídeo de simulación de tifón: Modelo de Análisis Global de Nube Simulación Typhoon University of Science and Technology of China. Traducido al español

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Un robot de natación en miniatura inspirado en gusanos planos marinos

Los ingenieros de EPFL han desarrollado un robot de natación versátil que navega ágilmente por superficies de agua desordenadas. Inspirado en los gusanos planos marinos, el innovador dispositivo ofrece nuevas posibilidades para el monitoreo ambiental y la investigación ecológica. Los robots de natación desempeñan un papel crucial en el mapeo de la contaminación, el estudio de los ecosistemas acuáticos y el monitoreo de la calidad del agua en áreas sensibles como los arrecifes de coral o las orillas de los lagos. Sin embargo, muchos dispositivos dependen de hélices ruidosas, que pueden perturbar o dañar la vida silvestre. El desorden natural en estos entornos – incluyendo plantas, animales y escombros – también plantea un desafío para los nadadores robóticos. Ahora, los investigadores en el Laboratorio de Transductores Blandos y el Laboratorio de diagnóstico de flujo inestable en la Escuela de Ingeniería EPFLf, y en el Instituto Max Planck de Sistemas Inteligenteshan desarrollado un robot compacto y versátil que puede maniobrar a través de espacios reducidos y transportar cargas útiles mucho más pesadas que él. Más pequeño que una tarjeta de crédito y un peso de 6 gramos, el robot de natación ágil es ideal para entornos con espacio limitado como campos de arroz, o para realizar inspecciones en máquinas transportadas por el agua. La investigación ha sido publicada en Ciencia Robótica. “En 2020, nuestro equipo demostró robots de rastreo autónomos a escala de insectos, pero hacer robots ultradelgados sin ataduras para entornos acuáticos es un desafío completamente nuevo, dice” Herbert Shea, jefe de EPFL Soft Transducers Lab. “Tuvimos que comenzar desde cero, desarrollando actuadores blandos más potentes, nuevas estrategias de locomoción ondulante y electrónica compacta de alto voltaje”. Nuestro diseño no simplemente replica la naturaleza; va más allá de lo que los organismos naturales pueden lograr.Florián Hartmann Electrónica en miniatura para operación autónoma A diferencia de los sistemas tradicionales basados en hélices, el robot EPFL utiliza aletas silenciosamente ondulantes – inspiradas en gusanos planos marinos – para propulsión. Este diseño, combinado con su peso ligero, permite que el robot flote en la superficie de los canales de agua y se mezcle perfectamente en entornos naturales. “Nuestro diseño simplemente no replica la naturaleza; va más allá de lo que los organismos naturales pueden lograr,” explica el ex investigador de EPFL Florian Hartmann, ahora líder de un grupo de investigación en el Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes en Stuttgart, Alemania. Al oscilar sus aletas hasta 10 veces más rápido que los gusanos planos marinos, el robot puede alcanzar velocidades impresionantes de 12 centímetros (2,6 longitudes de cuerpo) por segundo. El robot también logra una maniobrabilidad sin precedentes mediante el uso de cuatro músculos artificiales para conducir las aletas. Además de nadar hacia adelante y girar, es capaz de controlar hacia atrás y nadar hacia los lados. Para conducir el robot, los investigadores desarrollaron un sistema de control electrónico compacto que entrega hasta 500 voltios a los actuadores de las robots a una baja potencia de 500 milivatios – cuatro veces menos que la de un cepillo de dientes eléctrico. A pesar de su uso de alto voltaje, las corrientes bajas de las robots y los circuitos blindados lo hacen completamente seguro para su entorno. Los sensores de luz actúan como ojos simples, lo que permite al robot detectar y seguir fuentes de luz de forma autónoma. Los investigadores prevén que el robot contribuya a estudios ecológicos, seguimiento de la contaminación y agricultura de precisión, entre otros campos. Los próximos pasos implican crear una plataforma más robusta para pruebas de campo. “Nuestro objetivo es extender los tiempos de operación y mejorar la autonomía,” dice Hartmann. “Las ideas fundamentales obtenidas de este proyecto no solo avanzarán en la ciencia de la robótica bioinspirada, sino que también sentarán las bases para sistemas robóticos prácticos y realistas que armonicen con la naturaleza Referencias Hartmann et al. Robot de natación plano altamente ágil. Ciencia Robótica. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adr0721 EPFL News.

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Imanes fundidos con simulación cuántica a escala industrial: los investigadores exploran los fenómenos de la física de la materia condensada

Un artículo colaborativo publicado en Nature Physics por autores de IBM®, la Universidad de Colonia y Harvard destaca el valor de los protocolos basados ​​en mediciones en la investigación de la computación cuántica. Por lo general, cuando queremos simular un estado cuántico mediante circuitos cuánticos, preparamos un estado inicial y utilizamos operadores unitarios (puertas lógicas cuánticas) para evolucionarlo a lo largo del tiempo. Una vez que llegamos al final del circuito, tomamos medidas que convierten el estado cuántico en uno clásico, lo que nos proporciona la información que buscamos obtener de nuestra simulación. O al menos esa es una forma de hacerlo. Cada vez más investigadores están investigando algoritmos cuánticos que utilizan el acto de medición en sí no solo para extraer información de los estados cuánticos, sino también para dirigirlos y manipularlos a medida que evolucionan en el tiempo. Esto puede ser particularmente útil cuando se trata de generar entrelazamiento, una tarea esencial en el procesamiento de información cuántica. La generación de entrelazamiento en circuitos puramente unitarios a menudo conduce a circuitos de alta profundidad que están más allá de las capacidades del hardware actual. Los circuitos cuánticos que incorporan medición (por ejemplo, circuitos dinámicos que nos permiten realizar operaciones lógicas en nuestros circuitos basados ​​en mediciones en la mitad del circuito) pueden ser mucho más eficientes. En publicaciones recientes del blog, hemos visto circuitos dinámicos que permiten métodos eficientes basados ​​en mediciones para entrelazar cúbits desconectados en un procesador cuántico superconductor , e incluso para entrelazar cúbits en procesadores separados . Un artículo publicado en Nature Physics destaca más de las muchas capacidades que pueden permitir los protocolos cuánticos basados ​​en mediciones, lo que subraya su potencial para respaldar el progreso en campos como la física de la materia condensada y la corrección de errores cuánticos. En ese artículo, investigadores de IBM, la Universidad de Colonia y Harvard demuestran un protocolo eficiente basado en mediciones para generar un estado ordenado de largo alcance simple, es decir, un estado cuántico en el que los entrelazamientos de largo alcance se mantienen a lo largo de distancias significativas dentro del sistema. Fundamentalmente, pudimos lograr esto a escala de servicios públicos, utilizando hasta 125 cúbits en un procesador IBM Quantum™ Eagle para generar un orden de largo alcance en hasta 54 cúbits. Al ajustar las tasas de error coherentes e incoherentes en su circuito cuántico, demostramos que es posible mantener este orden de largo alcance en dos dimensiones espaciales hasta un punto crítico conocido como la transición de Nishimori. Luego, utilizamos un decodificador clásico para determinar la firma del estado ordenado de largo alcance. Antes de este experimento, no se sabía si era realmente posible crear y validar este tipo de orden de largo alcance en un circuito cuántico dada la presencia de un error de medición. A continuación, analizaremos en profundidad el experimento y mostraremos cómo los protocolos que desarrollamos junto con nuestros colaboradores de la Universidad de Colonia y Harvard podrían mejorar significativamente las simulaciones cuánticas de diferentes fases de la materia relevantes para la física de la materia condensada y otros campos de investigación de la física. También analizaremos cómo estos nuevos métodos ayudan a revelar información fascinante sobre la naturaleza de la información cuántica en sí. ¿Está interesado en realizar una transición de fase de Nishimori por su cuenta? Recree el experimento con un procesador IBM Quantum siguiendo nuestro tutorial en IBM Quantum Learning. Descubriendo el estado GHZ y la transición de Nishimori en circuitos cuánticos superconductores Realizamos nuestros experimentos de simulación en ibm_sherbrookeun procesador IBM Quantum Eagle de 127 qubits. Para crear el estado GHZ con su protocolo basado en mediciones, comenzamos dividiendo los qubits del procesador en dos categorías: los qubits del sistema que conformarán el estado GHZ y los qubits auxiliares que sirven para preparar y medir el estado GHZ. En la imagen a continuación, puede ver cómo dividimos los qubits del procesador para nuestra simulación más grande, que ejecutamos en 125 de los ibm_sherbrooke127 qubits de : Como puede ver, los cúbits del sistema que representarán el estado GHZ están coloreados en negro, mientras que los cúbits auxiliares están coloreados en gris. Los cúbits auxiliares grises se colocan entre cada uno de los cúbits negros del sistema para que no haya dos cúbits del sistema directamente adyacentes. También notará algunos códigos de colores en las conexiones físicas o «enlaces» que conectan cada cúbit con sus vecinos más cercanos. Los enlaces se dividen en tres grupos: azul, rojo y gris. Este detalle será importante para ejecutar el protocolo del circuito. El protocolo comienza con todos los cúbits inicializados en el estado fundamental. En un mundo perfecto y sin errores, podríamos crear un estado GHZ sin utilizar ningún cúbit auxiliar ni mediciones intermedias. Simplemente inicializaríamos los cúbits del sistema, utilizaríamos puertas de entrelazamiento puramente unitarias de dos cúbits para entrelazar cada par de cúbits vecinos y mediríamos los cúbits al final de este circuito simple para revelar el estado ordenado de largo alcance deseado. Por supuesto, no vivimos en un mundo libre de errores. Los errores de compuerta, los errores de medición y otros tipos de errores inevitablemente hacen que el sistema pierda el orden de largo alcance o nos impiden determinar si se ha alcanzado el orden de largo alcance. Ahí es donde los qubits auxiliares desempeñan un papel. Para entender mejor su propósito, acerquémonos a una pequeña subsección de los qubits del procesador: dos qubits del sistema conectados por un qubit auxiliar entre ellos: Comenzamos el protocolo aplicando puertas Hadamard independientes a cada cúbit individual, preparando los tres cúbits en sus propios estados de superposición separados. Nuestro objetivo es entrelazar los dos cúbits del sistema, lo que hacemos aplicando dos puertas de cúbit. Sin embargo, en los procesadores cuánticos superconductores, solo podemos aplicar dos puertas de cúbit a los cúbits que están directamente adyacentes entre sí, y los cúbits del sistema están separados por el cúbit auxiliar que se encuentra entre ellos. Para conectar los dos cúbits del sistema, necesitaremos realizar un simple experimento de teletransportación cuántica. En primer lugar, entrelazamos cada uno de los

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Cisco y Wiz colaboran para mejorar la seguridad en la nube: cómo abordar las amenazas que genera la IA en infraestructuras de TI complejas

Un desafío creciente en la seguridad en la nube En el acelerado mundo digital actual, las empresas se enfrentan a una nueva urgencia en materia de seguridad en la nube. Las herramientas impulsadas por IA han reducido drásticamente el tiempo que lleva desarrollar kits de explotación, de 15 días a menos de 5. Sin embargo, los equipos empresariales suelen necesitar más de 60 días para reparar vulnerabilidades en diversos entornos. Esto deja una brecha importante en la que las empresas son vulnerables a agentes maliciosos. Cisco y Wiz: mejores juntos En respuesta a este desafío crítico, Cisco se complace en anunciar una colaboración estratégica con Wiz, líder en innovación de seguridad en la nube. La plataforma de Wiz se destaca por identificar rutas de ataque críticas en la infraestructura de la nube y permitir que los equipos de desarrollo y seguridad las solucionen rápidamente antes de que puedan ser explotadas. El firewall de malla híbrida de Cisco proporciona una estructura de puntos de aplicación óptimos que facilita que las organizaciones reduzcan la superficie de ataque, eviten la vulneración y detengan el movimiento lateral en los entornos de centro de datos, campus y nube. Juntos, Cisco y Wiz tienen como objetivo mejorar la seguridad en la nube para las empresas que se enfrentan a un panorama de amenazas en constante evolución marcado por la complejidad y la introducción de nuevas tecnologías de inteligencia artificial. “Estamos entusiasmados por fortalecer nuestra alianza existente con Cisco”, afirmó Oron Noah, vicepresidente de extensibilidad de productos y alianzas de Wiz. “Al correlacionar las reconocidas capacidades de seguridad de red de Cisco con el motor de vanguardia Security Graph de Wiz, que brinda información directa y contextualizada sobre la exposición crítica, las empresas obtienen una mayor visibilidad y una mejor priorización de los riesgos. Juntos, seguimos democratizando la seguridad para la era de la nube”. El compromiso de Cisco con la seguridad en la nube Cisco ha invertido mucho en seguridad en la nube para proteger las aplicaciones, incluidas las aplicaciones de IA que se ejecutan en la nube a través de sus productos Isovalent y Hypershield, así como la introducción de AI Defense. Estos productos refuerzan la capacidad de los clientes para proteger las aplicaciones en la nube en tiempo real y resguardar los sistemas de IA contra amenazas emergentes. La colaboración permitirá a Wiz contribuir con información de código a la nube sobre amenazas potenciales, mientras que el firewall de malla híbrida de Cisco proporciona una aplicación detallada en tiempo real. Juntos, tienen como objetivo crear un sólido ecosistema de seguridad de defensa en profundidad que identifique y mitigue rápidamente los riesgos en las aplicaciones en la nube. Una visión unificada para entornos de nube seguros Cisco y Wiz comparten la visión de mejorar la seguridad en la nube con IA y para IA. Al aprovechar las fortalezas de cada empresa (el profundo conocimiento de Cisco sobre seguridad de redes y el innovador Security Graph de código a nube de Wiz), la colaboración tiene como objetivo facilitar aún más a las empresas ver y proteger lo que es importante. Esta colaboración subraya el compromiso de ambas empresas de liderar el camino en seguridad en la nube, garantizando que las empresas estén bien equipadas para enfrentar los desafíos cambiantes de la era digital. CISCO Blog. R. M. Traducido al español

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Cambridge firma un acuerdo de investigación sostenible

La Universidad de Cambridge se ha convertido en signataria del innovador Concordato para la Sustentabilidad Ambiental de la Práctica de Investigación e Innovación, uniéndose a 70 signatarios y organizaciones de apoyo en el momento de escribir este artículo.  Desarrollado en colaboración por representantes de todo el sector de investigación e innovación de Reino Unido, incluidas universidades, institutos de investigación y organizaciones de financiación Concordato es un compromiso y una ambición compartida para integrar la sostenibilidad ambiental en la práctica de investigación, la cultura y el enfoque en todas las organizaciones firmadas, y colectivamente como sector.  Esta es una iniciativa muy bienvenida para unir al sector y abordar los impactos ambientales de las actividades de investigación e innovación.La profesora Judy Hirst, presidenta del Grupo de Trabajo de Investigación Sostenible de la Universidad «El Concordat no solo es una iniciativa muy bienvenida para unir al sector y abordar los impactos ambientales de las actividades de investigación e innovación, que de otro modo restan valor a sus beneficios netos», dice la profesora Judy Hirst, presidenta del Grupo de Trabajo de Investigación Sostenible de la Universidad “también es una señal clara de los financiadores de sus crecientes expectativas tanto de instituciones como de individuos para reducir los costos ambientales de la investigación que financian.»  Firmando el Concordato (Nov 2024), la Universidad se compromete a integrar progresivamente la sostenibilidad ambiental en sus prácticas de investigación e innovación a través de la acción en 6 áreas prioritarias:  Mientras que la Universidad está tomando medidas en varios frentes para mejorar su funcionamiento desempeño de sostenibilidad ambiental, el Concordato nos ayuda a ir más allá mediante la incorporación de compromisos ambientales en el diseño y la entrega de nuestro investigación6 Áreas prioritarias. Esto a su vez fortalecerá la capacidad de la Universidad para responder a las crecientes expectativas de los organismos de financiación de la investigación en relación con la sostenibilidad ambiental.  «Los esfuerzos de la Universidad para mejorar la sostenibilidad de las prácticas de investigación son una parte clave de un compromiso más amplio con la sostenibilidad ambiental operativa. Muchos financiadores, formuladores de políticas e instituciones en todo el sector de la educación superior reconocen que se debe hacer más, y el Concordato proporciona una base importante para garantizar que nuestros enfoques estén alineados y permitan a los investigadores tomar medidas significativas», dice el Dr. Andrew Jackson, Director de Servicios de Investigación. «Para reducir efectivamente el daño ambiental, debemos aprender unos de otros, establecer las mejores prácticas y crear las condiciones adecuadas para implementarlo dentro de nuestra comunidad de investigación.»  El año pasado, el La universidad anunció planes fortalecer su liderazgo en sostenibilidad ambiental, tanto en sus actividades académicas como operativas. Puede leer sobre el enfoque de Cambridge, a la sostenibilidad ambiental académica en nuestro Clima y Naturaleza página, y sostenibilidad ambiental operativa en el Sitio web de Sostenibilidad Ambiental. Se compartirá más información a medida que la Universidad desarrolle sus planes para cumplir con los compromisos de la Concordato para la Sostenibilidad Ambiental de la Práctica de Investigación e Innovación.  El profesor Sir John Aston, Pro-Vice-Canciller de Investigación, dice que «Firmar el Concordato marca el comienzo de un enfoque más profundo en el impacto ambiental de hacer investigación en la Universidad de Cambridge. Los líderes universitarios, departamentos, institutos, laboratorios e investigadores individuales tendrán un papel que desempeñar, e Iiim emocionada de ver dónde reunir a las mejores mentes del mundo nos llevará a mejorar la sostenibilidad de las operaciones de investigación de la Universidad. Me gustaría agradecer a la profesora Judy Hirst y a todo el Grupo de Trabajo de Investigación Sostenible por su liderazgo en esta área.» El personal y los estudiantes basados en el laboratorio actualmente pueden obtener apoyo personalizado para mejorar su desempeño ambiental utilizando el Marco de Evaluación de la Eficiencia de Laboratorio (HOJA).  Universidad de Cambrige News. Traducido al español

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El hidrógeno: un factor decisivo para la transición energética

El impulso global hacia las emisiones netas cero ha posicionado al hidrógeno como un portador de energía crucial y un ingrediente en la transición hacia aplicaciones sostenibles y con menor intensidad de carbono. ABB ofrece automatización integrada, electrificación y tecnologías digitales que ayudan a las industrias a superarse. Puntos clave 01 El hidrógeno es esencial para descarbonizar los sectores del transporte, la industria, el amoniaco y la generación de energía 02 Los altos costos de producción, el lento desarrollo de la infraestructura, las políticas inconsistentes y una cadena de suministro incipiente obstaculizan la adopción del hidrógeno a gran escala. 03 Los avances en las tecnologías de automatización, electrificación y digitales de ABB respaldan la ampliación de la producción e integración de hidrógeno azul y verde. Tendencias mundiales del hidrógeno La demanda mundial de hidrógeno alcanzó los 97 millones de toneladas en 2023 y podría alcanzar los 100 millones de toneladas en 2024, y la mayor parte de la producción procede de combustibles fósiles sin control (hidrógeno gris), que se utilizan principalmente como materia prima para los sectores de refinación y químico. Si bien el hidrógeno de bajas emisiones desempeñó un papel mínimo, con menos de 1 millón de toneladas en 2023, podría alcanzar los 49 millones de toneladas al año en 2030 gracias a proyectos que ya se han anunciado 1 . El hidrógeno como fuente de energía contribuye a mejorar la flexibilidad de la red, complementando soluciones como las baterías y actuando como medio de almacenamiento de energía. Esto hace que el hidrógeno sea esencial para equilibrar la oferta y la demanda, en particular a medida que se integran más fuentes de energía renovables como la eólica y la solar. Análisis de costos de producción de hidrógeno (datos 2023/2024) – Producción base La aparición del hidrógeno azul (con captura y almacenamiento de carbono) y del hidrógeno verde (que utiliza electricidad renovable) representa una vía para descarbonizar la generación de energía a gran escala y, aunque la mayor parte de la producción actual depende de combustibles fósiles, la inversión en proyectos de hidrógeno limpio se está acelerando. Este cambio está impulsado por la disminución de los costos de la energía renovable, la mejora de la tecnología de los electrolizadores y el fortalecimiento del apoyo gubernamental a través de estrategias nacionales de hidrógeno y compromisos de financiación. Los desafíos de la transición al hidrógeno limpio La transición al hidrógeno limpio enfrenta varios obstáculos: Alto costo Los costos de producción en las industrias energéticas siguen siendo elevados, en particular en el caso del hidrógeno verde, donde la electricidad representa más del 70 por ciento de los costos operativos 2 . Esto requiere sistemas optimizados de gestión de la energía y procesos de electrólisis más eficientes. Desarrollo lento de infraestructura El desarrollo de la infraestructura está avanzando, pero la mayor parte de la producción potencial aún se encuentra en etapas de planificación. La industria necesita soluciones estandarizadas para la producción, el almacenamiento y la distribución, junto con sistemas de seguridad y tecnologías de control robustos. Políticas inconsistentes Los marcos de políticas son fundamentales para orientar el crecimiento y la adopción de la energía del hidrógeno. Sin embargo, las inconsistencias entre las distintas regiones pueden generar incertidumbre y desalentar la inversión. Para fomentar un entorno propicio, los responsables de las políticas deben establecer políticas claras e integrales que promuevan la investigación, el desarrollo, la implementación y la comercialización de las tecnologías del hidrógeno. 3 Cadena de suministro naciente Si bien la producción de hidrógeno debe aumentar de kilovatios y megavatios a gigavatios, la cadena de suministro aún es incipiente, con una capacidad de fabricación insuficiente para componentes clave como los electrolizadores y una falta de estandarización. Estas limitaciones plantean desafíos importantes para alcanzar la escala de producción requerida. Ampliar la producción de hidrógeno verde: ¿qué hace falta? Vea el podcast de ABB Process Automation sobre los desafíos y las soluciones necesarias para ampliar el uso del hidrógeno verde. https://youtube.com/watch?v=ZHRyk1xCDlU%3Fenablejsapi%3D1%26origin%3Dhttps%253A%252F%252Fglobal.abb Se requieren soluciones de hidrógeno Si bien la eficiencia energética, la electrificación y las energías renovables pueden lograr el 70 por ciento de la mitigación necesaria para alcanzar el cero neto en 2050 4 , se necesitarán soluciones integradas basadas en hidrógeno en cuatro áreas clave para descarbonizar los usos finales donde otras opciones son menos maduras o más costosas, como la producción de derivados, la industria pesada, el transporte de larga distancia y el almacenamiento de energía. Producción de derivados El hidrógeno desempeña un papel ineludible en la producción de amoniaco, metano y metanol como ingredientes clave. En este sentido, la migración del gas natural permitirá una mayor seguridad energética y un acceso a la energía para un futuro neutro en carbono. La demanda de amoniaco está creciendo a medida que se desarrollan nuevas aplicaciones, aparte de los fertilizantes, y el metanol es una vía atractiva para los combustibles neutros en carbono: los efuels. Industria pesada La fabricación de acero y cemento suele implicar procesos de alta temperatura que son difíciles de electrificar directamente, lo que genera elevadas emisiones de CO2 . Por lo tanto, estos sectores «difíciles de reducir» son candidatos atractivos para la energía del hidrógeno verde y requieren sistemas de suministro de hidrógeno fiables y controles de procesos avanzados para mantener la eficiencia de la producción. Transporte El transporte marítimo de larga distancia y los vehículos pesados, incluidos trenes y camiones, necesitan sistemas de pilas de combustible eficientes, soluciones de almacenamiento seguras y tecnologías confiables de conversión de energía para hacer del hidrógeno una alternativa viable a los combustibles convencionales. Generación de energía El uso de hidrógeno para almacenar energía requiere sistemas de conversión eficientes entre electricidad e hidrógeno, una gestión energética sofisticada y una integración con fuentes de energía renovables. Soluciones ABB para industrias energéticas productoras de hidrógeno La cartera de productos de ABB aborda los desafíos antes mencionados  mediante la integración de la automatización, la electrificación, los rectificadores y las tecnologías digitales que impulsan la cadena de valor del hidrógeno, como se ha demostrado en varios proyectos innovadores.  Nuestras soluciones digitales para la sostenibilidad garantizan un control y una optimización precisos durante todo

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Cambio climático y aprendizaje automático — lo bueno, lo malo y lo desconocido

El aprendizaje automático puede impulsar iniciativas de acción climática, pero su uso generalizado podría tener implicaciones negativas, según Priya Donti de Climate Change AI. El aprendizaje automático y el cambio climático tienen una relación complicada: El aprendizaje automático puede permitir acciones amigables con el clima, pero también puede perjudicar los objetivos de sostenibilidad, dada su gran demanda de recursos energéticos y su papel en los modelos y tendencias comerciales adversos al clima.Trabaja de forma inteligente con nuestro boletín Thinking ForwardPerspectivas de expertos del MIT, entregadas todos los martes por la mañana.Sí, a Iird también le gusta suscribirse al boletín de AI at WorkCorreo electrónico: Las organizaciones necesitan superar continuamente los límites de las diversas tecnologías de aprendizaje automático para enfrentar los desafíos del cambio climático mientras consideran sus costos de energía, según el profesor del MIT Priya Donti. Hablando en el Conferencia de Sostenibilidad del MIT 2024», Donti dijo que las organizaciones también deben seguir siendo pragmáticas sobre cómo el aprendizaje automático puede alterar los esfuerzos o crear incertidumbre en torno al cumplimiento de objetivos de sostenibilidad social más amplios.  “Hay muchos efectos sutiles pero transformadores que el aprendizaje automático tiene a los que deberíamos prestar atención en el contexto del clima,” dijo Donti, cofundador y presidente de Cambio Climático AI, una organización sin fines de lucro global centrada en la intersección del cambio climático y el aprendizaje automático.  Lo bueno: el aprendizaje automático avanza los objetivos de sostenibilidad El aprendizaje automático puede ayudar con las soluciones climáticas en varios frentes, incluida la mejora de la eficiencia de los sistemas eléctricos y los edificios inteligentes y la aceleración de la investigación en ciencias climáticas. Donti y sus coautores destacaron estas innovaciones en un 2022 papel eso detalla cómo las aplicaciones de aprendizaje automático se pueden aplicar al cambio climático en varias categorías amplias:   Convertir los datos sin procesar en información procesable. No siempre es posible recopilar datos sobre el terreno a la escala necesaria para comprender las emisiones de gases de efecto invernadero —, por ejemplo, al recopilar información de áreas donde se está produciendo la deforestación o capturar las características de eficiencia energética de los edificios inteligentes en toda una ciudad. La combinación de imágenes satelitales y aéreas con aprendizaje automático puede proporcionar información que se puede extrapolar a una escala más amplia. Por ejemplo, una coalición de organizaciones sin fines de lucro llamada Rastro Climático utiliza una combinación de imágenes satelitales y datos sobre el terreno para recopilar inventarios de emisiones independientes para diferentes sectores.  Previsión mejorada. Los sistemas de aprendizaje automático pueden procesar datos para descubrir relaciones entre variables para mejorar el pronóstico. Por ejemplo, los datos históricos sobre el clima y la producción de energía solar se pueden utilizar para pronosticar cómo sería la producción de energía solar en un futuro próximo. Esto podría facilitar una mejor gestión de la red eléctrica. Toma de decisiones automatizada. Los programas de aprendizaje automático pueden analizar información en tiempo real para calibrar automáticamente la temperatura de edificios, centros de datos o entornos de refrigeración de manera eficiente. Mantenimiento predictivo. El tiempo de inactividad de los activos es perjudicial para las operaciones comerciales, por lo que la capacidad de identificar y abordar problemas potenciales antes de que ocurran es una gran ventaja de eficiencia. Por ejemplo, la compañía ferroviaria alemana Deutsche Bahn está utilizando el aprendizaje automático para identificar fallas en la infraestructura de conmutación ferroviaria, lo que le permite hacer arreglos proactivos que mantienen los trenes funcionando a tiempo, dijo Donti. Otro ejemplo son los proveedores de gas natural que utilizan datos de sensores e imágenes aéreas y satelitales para detectar anomalías que predicen fugas de metano antes de que ocurran.  Descubrimiento de ciencia e ingeniería. El aprendizaje automático puede analizar los resultados de los experimentos para acelerar el descubrimiento en áreas como la síntesis de moléculas o sorbentes de dióxido de carbono. El aprendizaje automático también puede ayudar a aproximar simulaciones intensivas en tiempo, lo que permite un rendimiento general más rápido del modelo y salidas de mayor resolución.  Gestión de datos para flujos de trabajo sobre cambio climático. Los datos son clave para el proceso de modelado. El aprendizaje automático puede ayudar a las organizaciones a igualar y fusionar conjuntos de datos de diversas fuentes.  Dada la heterogeneidad de los desafíos del cambio climático, se necesitan estos diversos enfoques. “Necesitamos asegurarnos de que estamos fomentando un ecosistema diverso que pueda enfrentar este conjunto de desafíos, en lugar de combinar un conjunto particular de técnicas de IA con un paradigma particular de IA, dijo ” Donti.  Lo malo: el aprendizaje automático usa mucha energía  El aprendizaje automático tiene un impacto significativo en la energía y los recursos hídricos, dada la potencia computacional requerida para procesar y entrenar modelos grandes y el agua necesaria para enfriar los centros de datos, dijo Donti. El uso de hardware consume energía, y la producción, transporte y eliminación de hardware también crea emisiones de carbono. La investigación muestra que los centros de datos y la tecnología de la información y las comunicaciones tuvieron en cuenta 1% a 2% de las emisiones de gases de efecto invernadero en 2020. Aunque no se sabe cuánto contribuye la IA a esas emisiones, el uso de energía relacionado con el desarrollo, la capacitación y la ejecución de modelos de aprendizaje automático sin duda está aumentando, dijo Donti. Además, la investigación muestra que las tecnologías más nuevas son inherentemente más intensivas en carbono. Por ejemplo, la huella de carbono para el entrenamiento del modelo y la ejecución del modelo se ha dividido históricamente 50/50, dijo Donti. Se ha encontrado que el uso de modelos de lenguaje grandes requiere más carbono que el entrenamiento de ellos. Del mismo modo, los modelos específicos de tareas han dado paso a modelos multipropósito que son más grandes y más intensivos en computación. Elegir el enfoque o modelo incorrecto puede aumentar significativamente el uso de energía.  La creación de una red eléctrica más ecológica con energías renovables y gestión de la carga de trabajo de energía es esencial, pero aún insuficiente para abordar completamente estos problemas.

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