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Categoría: Inteligencia Artificial en la Salud Humana

6 Formas en que la IA está haciendo una diferencia en el mundo

La IA está cambiando el mundo de maneras notables, desde mejorar la atención médica y la educación hasta facilitar la vida de las personas con discapacidades. Está transformando la forma en que las personas viven y trabajan, y su capacidad para analizar grandes cantidades de datos complejos está permitiendo a los científicos estudiar la selva amazónica en Colombia, ayudando a los productores de caña de azúcar a optimizar los cultivos en la India y más.   Aquí hay seis formas en que Microsoft AI está trayendo un cambio positivo en todo el mundo. Ayudar a los proveedores médicos a mejorar la atenciónAyudar a los proveedores médicos aAyudar a los proveedores médicos amejorar la atenciónmejorar la atención Documentar y revisar la información del paciente — notas de la tabla, resultados de pruebas, historial médico — puede llevar mucho tiempo para los proveedores de atención médica. La IA está racionalizando el trabajo para que puedan brindar una mejor atención, pasar más tiempo con los pacientes y reducir el agotamiento.En Taiwán, Chi Mei Medical Center  Asistentes de IA,construido con Azure OpenAI Service, están ayudando a médicos, enfermeras y farmacéuticos a encontrar información, resumir datos y generar informes. En los Estados Unidos, la organización de atención médica de Providence está trabajando con Microsoft en el prototipo  Herramientas de IA para oncólogos analizar los datos de los pacientes de fuentes como texto, imágenes e información genómica con el objetivo de brindar a los pacientes con cáncer tratamientos personalizados y precisos más rápido. Microsoft Investigación y Mayo Clinic también está desarrollando modelos de IA que integran texto e imágenes para explorar cómo la IA puede ayudar a los médicos  analizar los resultados de radiología más rápida y precisa. Documentar y revisar la información del paciente — notas de laDocumentar y revisar la información del paciente — notas de latabla, resultados de pruebas, historial médico — puede llevartabla, resultados de pruebas, historial médico — puede llevarmucho tiempo para los proveedores de atención médica. La IA estámucho tiempo para los proveedores de atención médica. La IA estáracionalizando el trabajo para que puedan brindar una mejorracionalizando el trabajo para que puedan brindar una mejoratención, pasar más tiempo con los pacientes y reducir elatención, pasar más tiempo con los pacientes y reducir elagotamiento.agotamiento. En Taiwán, Chi Mei Medical Center Asistentes de IA, construido conEn Taiwán, Chi Mei Medical Center Asistentes de IA, construido conAzure OpenAI Service, están ayudando a médicos, enfermeras yAzure OpenAI Service, están ayudando a médicos, enfermeras yfarmacéuticos a encontrar información, resumir datos y generarfarmacéuticos a encontrar información, resumir datos y generarinformes. En los Estados Unidos, la organización de atención médicainformes. En los Estados Unidos, la organización de atención médicade Providence está trabajando con Microsoft en el prototipode Providence está trabajando con Microsoft en el prototipoHerramientas de IA para oncólogos analizar los datos de losHerramientas de IA para oncólogos analizar los datos de lospacientes de fuentes como texto, imágenes e informaciónpacientes de fuentes como texto, imágenes e informacióngenómica con el objetivo de brindar a los pacientes con cáncergenómica con el objetivo de brindar a los pacientes con cáncertratamientos personalizados y precisos más rápido.tratamientos personalizados y precisos más rápido. Microsoft Investigación y Mayo Clinic también está desarrollandoMicrosoft Investigación y Mayo Clinic también está desarrollandomodelos de IA que integran texto e imágenes para explorar cómo lamodelos de IA que integran texto e imágenes para explorar cómo laIA puede ayudar a los médicos analizar los resultados de radiologíaIA puede ayudar a los médicos analizar los resultados de radiologíamás rápida y precisa.más rápida y precisa. Transformar el aprendizaje en la escuela y el trabajoTransformar el aprendizaje en la escuelaTransformar el aprendizaje en la escuelay el trabajoy el trabajo La IA tiene el potencial de hacer que la enseñanza, el aprendizaje y la capacitación laboral sean más personalizados y efectivos. Más que  400.000 Profesores en más de 50 países han utilizado un  Impulsado por IA asistente de enseñanza de Khan Academy que ayuda a crear planes de lecciones innovadores — como experimentos de química usando artículos cotidianos, o escribiendo historias basadas en Shakespeare — para hacer que el aprendizaje sea más atractivo y dar a los maestros más tiempo y energía para los estudiantes.A muchas escuelas les gustan  De Wereldreiziger en Bélgica están utilizando aplicaciones impulsadas por IA como Microsoft Microsoft  Progreso de Lectura para ayudar a los estudiantes a practicar su lectura. Las otras herramientas educativas de los compañeros, incluyendo Reading Coach y Search Coach, también son  ayudar a los estudiantes con habilidades importantes.Y Pearson, una organización dedicada a la formación y la educación, está trabajando con Microsoft para  ampliar el aprendizaje personalizado y servicios habilitados para IA para personas de todo el mundo. La IA tiene el potencial de hacer que la enseñanza, el aprendizaje y laLa IA tiene el potencial de hacer que la enseñanza, el aprendizaje y lacapacitación laboral sean más personalizados y efectivos. Más quecapacitación laboral sean más personalizados y efectivos. Más que400.000 Profesores en más de 50 países han utilizado un Impulsado400.000 Profesores en más de 50 países han utilizado un Impulsadopor IA asistente de enseñanza de Khan Academy que ayuda a crearpor IA asistente de enseñanza de Khan Academy que ayuda a crearplanes de lecciones innovadores — como experimentos de químicaplanes de lecciones innovadores — como experimentos de químicausando artículos cotidianos, o escribiendo historias basadas enusando artículos cotidianos, o escribiendo historias basadas enShakespeare — para hacer que el aprendizaje sea más atractivo yShakespeare — para hacer que el aprendizaje sea más atractivo ydar a los maestros más tiempo y energía para los estudiantes.dar a los maestros más tiempo y energía para los estudiantes. A muchas escuelas les gustan De Wereldreiziger en Bélgica estánA muchas escuelas les gustan De Wereldreiziger en Bélgica estánutilizando aplicaciones impulsadas por IA como Microsoftutilizando aplicaciones impulsadas por IA como MicrosoftMicrosoft Progreso de Lectura para ayudar a los estudiantes aMicrosoft Progreso de Lectura para ayudar a los estudiantes apracticar su lectura. Las otras herramientas educativas de lospracticar su lectura. Las otras herramientas educativas de loscompañeros, incluyendo Reading Coach y Search Coach, tambiéncompañeros, incluyendo Reading Coach y Search Coach, tambiénson ayudar a los estudiantes con habilidades importantes.son ayudar a los estudiantes con habilidades importantes. Y Pearson, una organización dedicada a la formación y la educación,Y Pearson, una organización

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febrero 27, 2025

Presentamos GPT-4.5

Una vista previa de investigación de nuestro modelo GPT más fuerte. Disponible para usuarios y desarrolladores de Pro en todo el mundo. Weirre lanzó una vista previa de investigación de GPT‑4.5—nuestro modelo más grande y mejor para chatear hasta ahora. GPT‑4.5 es un paso adelante en la ampliación del pre-entrenamiento y post-entrenamiento. Al escalar el aprendizaje no supervisado, GPT‑4.5 mejora su capacidad para reconocer patrones, establecer conexiones y generar ideas creativas sin razonar. Las primeras pruebas muestran que interactuar con GPT‑4.5 se siente más natural. Su base de conocimientos más amplia, su capacidad mejorada para seguir la intención del usuario y su mayor “EQ” lo hacen útil para tareas como mejorar la escritura, la programación y resolver problemas prácticos. También esperamos que alucine menos. Weirre comparte GPT‑4.5 como una vista previa de investigación para comprender mejor sus fortalezas y limitaciones. Weirre todavía está explorando de lo que es capaz y está ansioso por ver cómo la gente lo usa de maneras que quizás no esperábamos. Escalar el aprendizaje no supervisado Avanzamos las capacidades de IA escalando dos paradigmas complementarios: aprendizaje y razonamiento no supervisados. Estos representan dos ejes de inteligencia. GPT‑4.5 es un ejemplo de escalar el aprendizaje no supervisado mediante la ampliación de cómputo y datos, junto con las innovaciones de arquitectura y optimización. GPT‑4.5 fue entrenado en supercomputadoras Microsoft Azure AI. El resultado es un modelo que tiene un conocimiento más amplio y una comprensión más profunda del mundo, lo que lleva a una reducción de las alucinaciones y una mayor fiabilidad en una amplia gama de temas. Escalar el paradigma GPT GPT-4.5 (2025) ¿Cuál fue el primer idioma? No sabemos exactamente cuál fue el primer idioma, y los científicos creen que probablemente nunca lo sabremos con certeza porque los idiomas hablados aparecieron mucho antes de que existieran los registros escritos. Esto es lo que sí sabemos: Hoy en día, los lingüistas estudian los idiomas existentes para comprender cómo evolucionaron durante miles de años, pero la identidad exacta del primer idioma de la humanidad sigue siendo— y probablemente siempre seguirá siendo—, un misterio. Conocimiento mundial más profundo SimpleQA Precisión (más alto es mejor) 62.5%38.2%47%15%0102030405060708090100AccuracyGPT-4.5GPT-4oOpenAI o1OpenAI o3-mini Tasa de Alucinación SimpleQA (más baja es mejor) 37.1%61.8%44%80.3%0102030405060708090100Hallucination rateGPT-4.5GPT-4oOpenAI o1OpenAI o3-mini SimpleQA mide la factualidad LLM (modelo de lenguaje grande) en preguntas de conocimiento directas pero desafiantes. Formación para la colaboración humana A medida que escalamos nuestros modelos y resuelven problemas más complejos, se vuelve cada vez más importante enseñarles una mayor comprensión de las necesidades e intenciones humanas. Para GPT‑4.5, desarrollamos nuevas técnicas escalables que permiten entrenar modelos más grandes y potentes con datos derivados de modelos más pequeños. Estas técnicas mejoran la capacidad de dirección de GPT‑4.5’, la comprensión de los matices y la conversación natural. Evaluaciones comparativas con probadores humanos 56.8%63.2%57.0%CreativeintelligenceProfessionalqueriesEveryday queries0102030405060708090100GPT-4.5 win-rate vs GPT-4o La preferencia humana mide el porcentaje de consultas donde los evaluadores prefirieron GPT‑4.5 sobre GPT‑4o. Combinando una comprensión profunda del mundo con una mejora colaboración da como resultado un modelo que integra ideas de forma natural en conversaciones cálidas e intuitivas que están más en sintonía con la colaboración humana. GPT‑4.5 tiene una mejor comprensión de lo que significan los humanos e interpreta señales sutiles o expectativas implícitas con mayor matiz y “EQ”. GPT‑4.5 también muestra una intuición estética y creatividad más fuertes. Se destaca en ayudar con la escritura y el diseño. Casos de uso Ayuda en un momento difícilIdentifica una pinturaExploración espacialAyuda en un momento difícilIdentifica una pinturaExploración espacial GPT-4.5 Estoy pasando por un momento difícil después de fallar una prueba Aw, siento mucho escuchar eso. Fallar en una prueba puede parecer bastante difícil y desalentador, pero recuerde, es solo un momento, no un reflejo de quién es usted o sus capacidades. ¿Quieres hablar de lo que pasó, o solo necesitas una distracción? Estoy aquí de cualquier manera. GPT-4o Estoy pasando por un momento difícil después de fallar una prueba Siento mucho escuchar que estás pasando por un momento difícil. Aquí hay algunas cosas que puede considerar: 1. Reflexionar y Entender: Trate de analizar lo que podría haber salido mal. ¿Fue una falta de preparación, gestión del tiempo durante la prueba, o tal vez malinterpretar el material? Comprender la causa raíz puede ayudarlo a abordarla en el futuro. 2. Buscar Apoyo: Hable con alguien en quien confíe, amigos, familiares o un consejero escolar. Pueden ofrecer una perspectiva diferente y, a veces, solo hablar de tus sentimientos puede ser aliviado. 3. Habla con tu Maestro o Profesor: Pueden proporcionar información sobre dónde podría haber salido mal y ofrecer consejos sobre cómo mejorar. También pueden ofrecer oportunidades para el trabajo de maquillaje o crédito adicional. 4. Desarrollar un Plan de Estudio: Basado en tus reflexiones, crea un plan para mejorar tus hábitos de estudio. Esto podría incluir establecer tiempos de estudio regulares, descomponer el material en porciones manejables o encontrar nuevos métodos de estudio que funcionen mejor para usted. 5. Mantente Positivo y Perdónate a Ti mismo: Los errores y los contratiempos son parte de la vida. Es importante ser amable contigo mismo y reconocer que el fracaso es un trampolín hacia el éxito. 6. Concéntrese en la Imagen más Grande: Recuerde que una prueba es solo una parte de su viaje educativo. Habrá muchas más oportunidades para hacerlo bien. Si necesita más apoyo o recursos, considere comunicarse con los servicios de apoyo educativo en su institución o con los recursos de salud mental si se siente particularmente abrumado. No estás solo en esto, y las cosas pueden mejorar con tiempo y esfuerzo. GPT‑4.5 muestra una mayor “EQ” y sabe cuándo invitar a más conversaciones versus cuándo proporcionar al usuario información extensa. GPT-4.5 ¿Cuál es esa vieja pintura donde las mujeres prendieron fuego a su bote porque están cansadas de moverse? Creo que tiene que ver con Roma Estás pensando en «Las Mujeres Troyanas Fijando Fuego a Su Flota» por el pintor francés Claude Lorrain. La pintura representa a las mujeres troyanas quemando sus propios barcos, agotadas por su largo viaje y poco dispuestas a seguir viajando después de la caída de Troya.

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febrero 27, 2025

Broadcom Amplía el Liderazgo de la Industria PCIe con la Cartera de Generación 6 de Fin a Fin para Infraestructura de IA

Plataforma de Desarrollo de Interop Ahora en Producción; Interruptor de Alto Puerto y Retimador Probado con Éxito para Interop y Cumplimiento PALO ALTO, California., Febrero. 25, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) — Broadcom Inc.(NASDAQ:AVGO) anunció hoy la disponibilidad de su cartera PCIe Gen 6 de extremo a extremo. Broadcom ha ampliado aún más su liderazgo PCIe multigeneracional al permitir el acceso temprano a su PCIe Gen 6 Plataforma de Desarrollo Interop(IDP), que simplifica la interoperabilidad y el diseño del sistema con sus avanzadas capacidades de telemetría y diagnóstico. Broadcom, en colaboración con Micron y Teledyne LeCroyél también probó con éxito su conmutador y retimer de alto puerto para la interoperabilidad y la habilitación de cumplimiento para potenciar las soluciones de infraestructura de IA abiertas. “El compromiso de Broadcom con el ecosistema abierto se ha fortalecido a lo largo de seis generaciones y ahora nos complace ofrecer nuestros nuevos productos PCIe Gen 6 a los clientes de acceso temprano, dijo” Jas Tremblay, vicepresidente y gerente general, Grupo de Soluciones de Centros de Datos, Broadcom. “La transición de PCIe Gen 5 a Gen 6 ha sido monumental dada la necesidad acelerada de bloques de construcción confiables y confiables en los sistemas de IA de próxima generación. El conmutador PCIe Gen 6, el retimer y el IDP de Broadcomals capacitarán a nuestros socios para implementar con éxito clusters de IA abiertos y escalables.” “los interruptores y retimeros PCIe 6 son bloques de construcción críticos de alto rendimiento necesarios para alimentar soluciones avanzadas de IA. El enfoque basado en estándares, si se complementa hábilmente con una arquitectura ingeniosa y una interoperabilidad perfecta, allana el camino para una infraestructura de IA abierta y escalable, dijo” Patrick Moorheadfundador, director ejecutivo y analista jefe, Moor Insights & Strategy. “Broadcom está demostrando que está liderando la transición de PCIe 5 a PCIe 6 a escala con su enfoque único de hacer que su plataforma de desarrollo de interoperabilidad esté disponible temprano y trabajar con socios líderes del ecosistema para ofrecer una cartera PCIe 6 robusta, completamente probada y compatible La industria de la IA, incluidos los hiperescaladores y los ODM/OEM del sistema, ahora está diseñando soluciones de rack de IA de próxima generación basadas en la cartera de conectividad Broadcom PCIe Gen 6. La cartera de conectividad de Broadcom utiliza su SerDes interno, que también se utiliza en XPU personalizadas. Además, las características de diseño incluyen alcance extendido, menor disipación de potencia y gestión simplificada de interop y de extremo a extremo. Juntos, esto garantiza que el ecosistema de infraestructura de IA abierta esté impulsado por soluciones de interconexión escalables y eficientes en energía. Colaborando con líderes de la industria PCIe como Micron y Teledyne LeCroypara una habilitación y prueba tempranas, Broadcom asegura a los clientes bloques de construcción PCIe Gen 6 totalmente validados para satisfacer las rigurosas demandas de las plataformas y cargas de trabajo de IA. Para obtener más información sobre las soluciones PCIe Gen 6 de Broadcomals, haga clic en aquí. Broadcom News. Traducido al español

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febrero 26, 2025

Samsung Desarrolla Metales Achromáticos Innovadores con POSTECH

El desarrollo de vanguardia reduce drásticamente el tamaño y el peso de las lentes Combinado con pantallas holográficas, acromatic metalens ofrece imágenes de alta resolución con menos fatiga visual en pantallas prometedoras de próxima generación Samsung Electronics anunció hoy que ha publicado un documento conjunto de investigación con la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (POSTECH) detallando el desarrollo de un innovador metaleno acromático en la reconocida revista académica Nature Materials. El artículo, titulado “Roll-to-plate printable RGB-achromatic metalens for wide-field-of-view holographic near-eye displays,” refleja los hallazgos de la investigación realizada por el equipo de investigación conjunto de Samsung y POSTECHa, en el que desarrollaron un metalens acromático libre de distorsiones de color y lo combinaron con pantallas holográficas para superar varias aberraciones ópticas. Esta innovación allana el camino para dispositivos y aplicaciones portátiles XR holográficos compactos pero de alta calidad en cámaras y sensores. Dr. Seokil Moon de Samsung Research y el profesor Junsuk Rho de POSTECH lideraron el estudio, con los investigadores Minseok Choi, Joohoon Kim y Kilsoo Shin de POSTECH también enumerados como coautores del artículo. Superar las Limitaciones Convencionales de Aberración Cromática para Lograr Metales Acromáticos Compactos Un metaleno es una lente plana compuesta de estructuras a nanoescala capaces de controlar la difracción de la luz, lo que puede reducir drásticamente el tamaño y el grosor en comparación con las lentes ópticas convexas tradicionales.1 Por esta razón, ha sido reconocido como un componente óptico de próxima generación para aplicaciones en pantallas y cámaras, lo que ha provocado más de una década de investigación. A pesar de estas ventajas, los metalenses han encontrado desafíos técnicos en el desarrollo de productos debido a la severa aberración cromática2 lo que conduce a una distorsión significativa de la imagen. Los esfuerzos previos para eliminar la aberración cromática en metalenses se basaron en el diseño de metástasis individuales de forma independiente y posteriormente ensamblarlas sobre un sustrato. Como resultado, las interrelaciones entre las estructuras se pasaron por alto durante la fase de diseño, evitando la reducción completa de la aberración cromática en la lente final. El equipo de investigación superó el desafío de la reducción de la aberración cromática al redefinir el enfoque de diseño convencional para metalenses. Al tener en cuenta las interrelaciones entre todas las metástasis durante la fase de diseño y diseñarlas simultáneamente, el equipo ha eliminado con éxito la aberración cromática después de la fabricación. Además de eliminar la aberración cromática, los metalenos acromáticos desarrollados por el equipo también logran una distancia focal más corta, reduciendo significativamente el tamaño y el peso de la lente’.3 Mayor Resolución y Menos Cepa de Ojos con una Lente Única Típicamente, las metalenses exhiben varias aberraciones ópticas más allá de la aberración cromática, con la distorsión de la imagen empeorando a medida que aumenta el tamaño de la pantalla. Estos problemas se han abordado tradicionalmente combinando múltiples lentes. Sin embargo, el equipo de investigación ha resuelto varios aberraciones ópticas dentro del dispositivo mediante la integración de un solo metaleno acromático con una pantalla holográfica, logrando un amplio campo de visión e imágenes de alta calidad sin distorsiones. Además, a través de la validación técnica, el equipo de investigación ha demostrado que la sustitución de lentes y pantallas ópticas convencionales con metalenses acromáticos y pantallas holográficas permite la entrega de imágenes compactas, livianas y virtuales que causan menos fatiga visual.4 Se anticipa que los hallazgos de este estudio se aplicarán a dispositivos de medios inmersivos, como aquellos equipados con capacidades de realidad extendida (XR). También se utilizarán en varios sistemas ópticos —, incluidas pantallas, cámaras y sensores — para mejorar el rendimiento y reducir el tamaño. A través de esta colaboración entre la industria y la academia, Samsung ha validado todo el proceso — desde la conceptualización de ideas innovadoras hasta la implementación — confirmando el potencial para avanzar en varios sistemas ópticos futuros y asegurar tecnologías de visualización de próxima generación. Samsung sigue comprometido con los esfuerzos de investigación en curso, con el objetivo de asegurar tecnologías innovadoras que darán forma al futuro a través de colaboraciones continuas con la academia y otras iniciativas líderes en la industria. 1 Una lente convexa generalmente tiene un grosor de varios milímetros, a veces superior a un centímetro, mientras que las metalenses son mucho más delgadas, generalmente menos de 0.5 mm.2 La aberración cromática, también llamada franjas de color, ocurre cuando una lente no enfoca todos los colores al mismo punto, creando franjas de colores a lo largo de los bordes de los objetos en las fotografías.3 En comparación con los metalenses acromáticos propuestos anteriormente, esta investigación ha fabricado metalenses que son 3–5 veces más grandes en tamaño mientras mantienen la misma potencia de enfoque (apertura numérica).4La calidad de la imagen se mejora en un 13% después de que las aberraciones se corrigen utilizando la pantalla holográfica. La calidad de la imagen se mide utilizando la relación pico señal-ruido (PSNR), que se usa ampliamente en el procesamiento de imágenes y señales. Samsung News. Traducido al español

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febrero 25, 2025

La evolución del IXP modernoAprovechar la IA para garantizar que los trabajadores regresen a casa de manera seguraLa evolución del IXP moderno

En el dinámico mundo de las implementaciones de redes de alto riesgo, garantizar la salud y la seguridad de los trabajadores es nuestra principal prioridad.  Los equipos que operan en entornos peligrosos—ya sea trabajando en alturas o manejando sistemas eléctricos en vivo,— enfrentan desafíos significativos diariamente. En Nokia, la seguridad está en el centro de todo lo que hacemos, y vemos a la IA como una fuerza transformadora sobre cómo mitigamos los riesgos y protegemos a los trabajadores. Desde 2020, hemos estado aprovechando la IA en nuestros servicios de varias maneras, y una de las aplicaciones más impactantes es la salud y la seguridad. Los gemelos digitales impulsados por IA han reducido las visitas in situ en dos tercios, minimizando la exposición al riesgo y mejorando la precisión. El análisis predictivo de HW puede detectar fallas con hasta dos semanas de anticipación con un 90% de precisión, lo que permite el restablecimiento remoto del sitio para evitar viajes innecesarios, reduciendo los riesgos operativos y el tiempo de inactividad. Las eficiencias impulsadas por la IA también han reducido el consumo de energía de la red 4G en un 10%, apoyando la sostenibilidad. A través de tecnología avanzada, estrictas medidas de seguridad y un compromiso con cero incidentes, nuestro objetivo es claro: garantizar que todos regresen a casa de manera segura. Nuestro doble enfoque de la seguridad Evitación de Riesgos Nuestro objetivo es eliminar las visitas innecesarias al sitio mediante el uso de herramientas digitales como gemelos de sitio, pruebas de llamadas remotas y drones para inspecciones y mediciones. Estas tecnologías garantizan implementaciones más seguras y eficientes al tiempo que reducen el impacto ambiental. Mitigación de Riesgos Cuando las visitas al sitio son inevitables, mitigamos los riesgos con medidas mejoradas por IA. Herramientas como la Lente PPE (Equipo de Protección Personal) y la Lente de Detección de Peligros son parte integral de nuestra estrategia, asegurando que los trabajadores estén debidamente equipados y se identifiquen los peligros. Cómo las soluciones basadas en IA crean entornos de trabajo más seguros Las soluciones de seguridad basadas en IA ayudan a los Proveedores de Servicios de Comunicación (CSP) y a las empresas a reducir los riesgos, mejorar la productividad, reducir los costos y generar confianza en los clientes. Al abordar peligros como el trabajo en altura y los riesgos eléctricos, estas soluciones contribuyen a entornos de trabajo más seguros y eficientes. Las soluciones clave en nuestra cartera permiten a las empresas: Estas herramientas no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también se alinean con los compromisos ambientales, sociales y de gobierno (ESG) de Nokia al contribuir a reducciones significativas en las emisiones de CO₂. Equipo de Protección Personal impulsado por IA y Lente de Detección de Peligros Las herramientas avanzadas de IA de Nokia garantizan el cumplimiento de la seguridad y la detección de peligros a través de soluciones como: Equipo de Protección Personal (PPE) Los controles previos de PPE de Salud y Seguridad impulsados por IA garantizan la seguridad del trabajo en los sitios de los clientes. Estos controles previos garantizan el cumplimiento de los rigurosos estándares, requisitos y normas de Salud y Seguridad de Nokia Reglas para Salvar la Vida. Al utilizar la IA y el aprendizaje automático, las transmisiones de video en vivo del personal en el sitio se analizan automáticamente para verificar que llevan el PPE correcto. El trabajo solo se permite comenzar una vez que se confirma que el personal en el sitio tiene el equipo adecuado y la licencia necesaria para trabajar. Este proceso ha sido una práctica diaria durante años, con hasta 9 millones de controles de seguridad impulsados por AI/ML realizados hasta el momento. ¡Visítenos en el MWC para una demostración en vivo! Lente de Detección de Peligro Integrado en nuestra Plataforma de Entrega de Nokia, el Lente de Detección de Peligros impulsado por IA aprovecha el aprendizaje automático en el dispositivo para identificar los peligros del sitio a través de transmisiones de video de cámara en tiempo real. Esta solución innovadora no requiere conectividad a Internet, preservando la privacidad de los datos y garantizando una detección de riesgos sin problemas como parte del flujo de trabajo de campo. Al incorporar esta herramienta en las operaciones diarias, Nokia garantiza el máximo beneficio para los trabajadores y clientes por igual. Liderazgo responsable de IA y ESG En Nokia, priorizamos el uso responsable de la IA, asegurando que nuestras tecnologías sean transparentes, éticas y estén alineadas con nuestros objetivos de ESG. Nuestras soluciones basadas en IA, como PPE y Lentes de Detección de Riesgos, están diseñadas con un enfoque de privacidad, evitando la transferencia de imágenes o videos del sitio a servidores externos. Esto no solo aborda las preocupaciones de privacidad de datos, sino que también se alinea con los estándares regulatorios como GDPR. La sostenibilidad está en el centro de nuestras operaciones. Por ejemplo, evitar visitas innecesarias al sitio a través de gemelos digitales y capturas basadas en drones reduce las emisiones, lo que respalda nuestro compromiso más amplio con la administración ambiental. Construyendo confianza y un futuro más seguro Nuestro compromiso con la salud y la seguridad va más allá del cumplimiento: para mí, esta es una prioridad. Fomentar una cultura de responsabilidad, innovación y confianza garantiza que todos puedan trabajar con confianza y regresar a casa de manera segura. Al aprovechar la IA y las soluciones digitales, no solo abordamos los riesgos inmediatos, sino que también allanamos el camino para un futuro más seguro e inteligente. A través de nuestras herramientas de seguridad avanzadas, el uso responsable de la IA y las iniciativas impulsadas por ESG, seguimos dedicados a garantizar el bienestar de cada trabajador, socio y cliente. Estamos explorando continuamente nuevas formas de eliminar y mitigar los riesgos, aprovechando las innovaciones impulsadas por la IA para crear entornos de trabajo más seguros. ¿Quieres aprender más? Nos vemos en Mobile World Congress en Barcelona para descubrir cómo estamos utilizando la IA para transformar la salud y la seguridad en las implementaciones de red y experimentar una demostración de

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febrero 23, 2025

Innovación Inclusiva: El papel de la IA en la accesibilidad y la neurodiversidad

Cuando Anthony Moufarrege habla de accesibilidad, sus palabras llevan el peso de la experiencia vivida. Como Coordinador de Diversidad e Inclusión en Australia Post y alguien que tiene Parálisis Cerebral, así como distonía leve y dislexia, Moufarrege entiende que incluso los pequeños ajustes en el lugar de trabajo pueden marcar una gran diferencia. “Existe una idea errónea común de que los ajustes en el lugar de trabajo deben ser grandes o complejos, pero los pequeños cambios también pueden tener un impacto profundo para alguien con una discapacidad,”, dice. “Estos cambios pueden proporcionar igualdad de oportunidades y permitirles prosperar junto con sus compañeros sanos Por ejemplo, todos pueden experimentar los beneficios más obvios de la IA, como los resúmenes de reuniones y la capacidad de hacerle más preguntas después de una llamada. Para la mayoría, esto es simplemente un ahorro de tiempo útil –, pero para una persona con una discapacidad física que ha pasado toda su carrera usando el habla al texto para transcribir notas de reunión de memoria, el impacto es mucho más profundo. Para Moufarrege, las herramientas de IA generativas como Microsoft 365 Copilot son solo potenciadores de la productividad – son facilitadores de inclusión y empoderamiento. “Como alguien con dislexia, encuentro que la función de verificación gramatical de Copiloto es invaluable. Me ayuda a asegurarme de que mi trabajo sea gramaticalmente correcto, lo que me permite producir de manera eficiente salidas profesionales y pulidas, ” explica. “Ya no tengo que asignar tiempo extra después de las reuniones para organizar mis notas y pensamientos porque puedo consultar las transcripciones de reuniones en cualquier momento, lo que también reduce la carga mental que las personas neurodiversas como yo a menudo experimentan Moufarrege comparte cómo Copilot ha abierto la comunicación para sus colegas sordos o con discapacidad auditiva, tanto en reuniones virtuales como en persona. “No fue un caso de uso en el que pensé inicialmente, pero al reunirme con estos colegas en persona, hablo en la aplicación Copilot en mi teléfono y transmitirá el mensaje en texto,” dijo Moufarrege. Australia Post comenzó a adoptar Copilot en octubre de 2023 como parte del Programa de Acceso Temprano (EAP) de Microsoft, que incluía miembros de su Grupo de Recursos para Empleados de Asuntos de Accesibilidad. Después de un juicio exitoso, Australia Post ahora se ha expandido a 3,000 licencias. Copilot también se ofrece ahora dentro del programa de Ajuste del Lugar de Trabajo de Australia Posts. Este programa garantiza que todos los miembros del equipo tengan acceso a un proceso simple y digno para acceder a los ajustes para apoyarlos en su carrera. Empoderar la individualidad y la innovación Julian Ockford es un Planificador de Operaciones Ferroviarias en la empresa de servicios profesionales GHD. Como alguien con dislexia, Julian trabajaría previamente en cada palabra al escribir cosas como correos electrónicos o informes. El uso de Copilot le ha ayudado a escribir con más claridad y confianza, mientras que también aprende su estilo individual de comunicación, que Julian dice que es valioso para asegurar que todavía es auténtico para él. “IiM también se siente más preparado para las reuniones que antes porque puedo usar AI para buscar rápidamente en todo el contenido y las conversaciones de la organización para garantizar que no me haya perdido nada. Ayuda a destilar el contenido a detalles manejables y eliminar el ruido,” dijo Ockford. “Recientemente tuve que crear un informe de seguridad técnica. En lugar de pasar mucho tiempo buscando en documentos pasados – que pueden ser abrumadores, particularmente si eres neurodiverso – usé Copilot para revisar informes similares y resumirlos en una plantilla nueva y simplificada. Esto incluyó todas las cláusulas clave, ahorrándome horas o incluso días de trabajo, pero reduciendo significativamente la carga mental que a menudo experimento El Director de Tecnología de GHDDs, Andrew Kaddatz, dice que la compañía está enfocada en crear un entorno que permita a cada empleado prosperar. Esto incluye la comunidad de accesibilidad y neurodiversidad, así como las personas que tienen una discapacidad temporal –, como una operación de hombro que restringe la capacidad de escribir. Kaddatz dice que han visto un claro impacto para que estas personas puedan volver a trabajar más rápido. También explica que la compañía ha adoptado un modelo dirigido por la facilitación en lugar de prescribir cómo se deben usar herramientas como Copilot. “Nuestro equipo incluye a muchas personas curiosas, particularmente científicos e ingenieros, que prosperan en la exploración autodirigida,” dijo Kaddatz. “La libertad de experimentar y compartir sus experiencias crea un sentido de orgullo y colaboración. Es esta flexibilidad la que impulsa muchos de los beneficios de bienestar y accesibilidad que estamos viendo en Copilot.” Sin embargo, el Ingeniero Geotécnico Principal de GHD, Martin Griffin, advierte que el uso de IA no debería disminuir su identidad en el trabajo, de modo que de repente suene como o trabaje como todos los demás. “Cuando Copilot estuvo disponible por primera vez, fui cauteloso. Como alguien con autismo y una discapacidad, considero que mi forma diferente de pensar es una superpotencia y me parece únicamente que puedo aportar al equipo y resolver problemas. Entonces, este concepto de tratar de ‘arreglarlo’ con IA no me sentó bien – debe ser sobre mejorar lo que ya traemos,” dijo Griffin. “soy un pensador visual, así que generalmente empiezo con una imagen o mapa mental y construyo texto a su alrededor. Un caso de uso que Iicive encontró interesante es usar Copilot para convertir contenido de PowerPoint en Word o viceversa, mientras se acorta o alarga rápidamente, por lo que aún funciona con cómo pienso.” Poner a la gente primero El potencial de IA generativa para crear lugares de trabajo más accesibles e inclusivos es especialmente crítico en Australia, donde hay 5,5 millones de personas – más del 21 por ciento de la población – con discapacidad. “El mejor consejo que puedo ofrecer es escuchar a tu gente,” dijo Moufarrege. “Cuando tienen la oportunidad de compartir sus experiencias y expresar cuán vitales son los ajustes en el lugar de trabajo para

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febrero 22, 2025

El sistema de IA predice fragmentos de proteínas que pueden unirse o inhibir un objetivo

FragFold, desarrollado por investigadores de MIT Biology, es un método computacional con potencial de impacto en la investigación biológica y las aplicaciones terapéuticas. Toda la función biológica depende de cómo las diferentes proteínas interactúan entre sí. Las interacciones proteína-proteína facilitan todo, desde la transcripción del ADN y el control de la división celular hasta funciones de nivel superior en organismos complejos. Sin embargo, aún no está claro cómo se orquestan estas funciones a nivel molecular y cómo las proteínas interactúan entre sí — con otras proteínas o con copias de sí mismas. Hallazgos recientes han revelado que pequeños fragmentos de proteínas tienen mucho potencial funcional. A pesar de que son piezas incompletas, tramos cortos de aminoácidos aún pueden unirse a las interfaces de una proteína objetivo, recapitulando las interacciones nativas. A través de este proceso, pueden alterar la función de las proteínas o interrumpir sus interacciones con otras proteínas. Por lo tanto, los fragmentos de proteínas podrían potenciar tanto la investigación básica sobre las interacciones de proteínas como los procesos celulares, y podrían tener aplicaciones terapéuticas. Recientemente publicado en Actas de la Academia Nacional de Cienciasun nuevo método desarrollado en el Departamento de Biología se basa en modelos de inteligencia artificial existentes para predecir computacionalmente fragmentos de proteínas que pueden unirse e inhibir proteínas de longitud completa en E. coli. Teóricamente, esta herramienta podría conducir a inhibidores genéticamente codificables contra cualquier proteína. El trabajo se realizó en el laboratorio del profesor asociado de biología e investigador del Instituto Médico Howard Hughes Li Gene-Wei en colaboración con el laboratorio de Jay A. Stein (1968) Profesor de Biología, profesor de ingeniería biológica y jefe de departamento Amy Keating. Aprovechando el aprendizaje automático El programa, llamado FragFold, aprovecha AlphaFold, un modelo de IA que ha llevado a avances fenomenales en biología en los últimos años debido a su capacidad para predecir el plegamiento de proteínas y las interacciones de proteínas. El objetivo del proyecto era predecir inhibidores de fragmentos, que es una aplicación novedosa de AlphaFold. Los investigadores de este proyecto confirmaron experimentalmente que más de la mitad de las predicciones de FragFoldats para la unión o inhibición eran precisas, incluso cuando los investigadores no tenían datos estructurales previos sobre los mecanismos de esas interacciones. “Nuestros resultados sugieren que este es un enfoque generalizable para encontrar modos de unión que probablemente inhiban la función de las proteínas, incluso para nuevos objetivos de proteínas, y puede usar estas predicciones como punto de partida para más experimentos, dice el coautor y correspondiente autor Andrew Savinov, un postdoctorado en el Laboratorio de Li. “Realmente podemos aplicar esto a proteínas sin funciones conocidas, sin interacciones conocidas, sin estructuras incluso conocidas, y podemos poner algo de crédito en estos modelos que estamos desarrollando.” Un ejemplo es FtsZ, una proteína que es clave para la división celular. Está bien estudiado, pero contiene una región que está intrínsecamente desordenada y, por lo tanto, es especialmente difícil de estudiar. Las proteínas desordenadas son dinámicas, y es muy probable que sus interacciones funcionales sean fugaces — ocurriendo tan brevemente que las herramientas actuales de biología estructural pueden capturar una sola estructura o interacción. Los investigadores aprovecharon FragFold para explorar la actividad de fragmentos de FtsZ, incluidos fragmentos de la región intrínsecamente desordenada, para identificar varias nuevas interacciones de unión con varias proteínas. Este salto en la comprensión confirma y amplía los experimentos previos que miden la actividad biológica de FtsZin. Este progreso es significativo en parte porque se hizo sin resolver la estructura regional desordenada, y porque exhibe el poder potencial de FragFold. “Este es un ejemplo de cómo AlphaFold está cambiando fundamentalmente la forma en que podemos estudiar biología molecular y celular, dice ” Keating. “Las aplicaciones creativas de los métodos de IA, como nuestro trabajo en FragFold, abren capacidades inesperadas y nuevas direcciones de investigación.” Inhibición, y más allá Los investigadores lograron estas predicciones fragmentando computacionalmente cada proteína y luego modelando cómo esos fragmentos se unirían a los socios de interacción que pensaban que eran relevantes. Compararon los mapas de unión predicha a lo largo de toda la secuencia con los efectos de esos mismos fragmentos en células vivas, determinados utilizando mediciones experimentales de alto rendimiento en las que millones de células producen cada una un tipo de fragmento de proteína. AlphaFold utiliza información coevolutiva para predecir el plegamiento y, por lo general, evalúa la historia evolutiva de las proteínas utilizando algo llamado alineaciones de secuencias múltiples para cada ejecución de predicción. Los MSA son críticos, pero son un cuello de botella para las predicciones a gran escala — pueden tomar una cantidad prohibitiva de tiempo y potencia computacional. Para FragFold, los investigadores calcularon previamente el MSA para una proteína de longitud completa una vez, y usaron ese resultado para guiar las predicciones para cada fragmento de esa proteína de longitud completa. Savinov, junto con el ex alumno de Keating Lab Sebastian Swanson PhD ’23, predijo fragmentos inhibitorios de un conjunto diverso de proteínas además de FtsZ. Entre las interacciones que exploraron fue un complejo entre las proteínas de transporte de lipopolisacáridos LptF y LptG. Un fragmento de proteína de LptG inhibió esta interacción, presumiblemente interrumpiendo la entrega de lipopolisacárido, que es un componente crucial de la E. coli membrana celular externa esencial para la aptitud celular. “La gran sorpresa fue que podemos predecir la unión con una precisión tan alta y, de hecho, a menudo predecir la unión que corresponde a la inhibición, dice Savinov. “Por cada proteína que hemos visto, hemos podido encontrar inhibidores.” Los investigadores inicialmente se centraron en los fragmentos de proteínas como inhibidores porque si un fragmento podría bloquear una función esencial en las células es un resultado relativamente simple de medir sistemáticamente. De cara al futuro, Savinov también está interesado en explorar la función de los fragmentos fuera de la inhibición, como los fragmentos que pueden estabilizar la proteína a la que se unen, mejorar o alterar su función, o desencadenar la degradación de las proteínas. Diseño, en principio Esta investigación es un punto de partida para desarrollar una comprensión sistémica de

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febrero 22, 2025

Nuevo dispositivo de asistencia mejora el agarre para las personas con lesiones de la médula espinal

Dorsal Grasper proporciona un enfoque de agarre intuitivo y colaborativo Más de 15 millones de personas en todo el mundo viven con lesiones de la médula espinal (LME), que pueden afectar sus funciones sensoriales y motoras por debajo del nivel de lesión. Para las personas con LME entre los niveles cervicales C5 y C7, esto puede significar parálisis que afecta sus extremidades y una flexión voluntaria limitada de los dedos y la muñeca, lo que dificulta la captura de objetos grandes y pesados. Ahora, un equipo de ingenieros de UC Berkeley de la Grupo de Destreza Encarnado ha desarrollado un dispositivo portátil para mejorar la funcionalidad de agarre en esta población. Apodado el Dorsal Grasper, este dispositivo de asistencia aprovecha la extensión voluntaria de la muñeca y utiliza dedos robóticos supernumerarios en la parte posterior de la mano para facilitar el agarre colaborativo entre humanos y robots. En un estudio recientemente presentado en IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering», los investigadores demostraron por primera vez cómo el Dorsal Grasper puede expandir el espacio de trabajo captable users’. Los sujetos de prueba descubrieron que podían agarrar fácilmente objetos en cualquier lugar donde pudieran alcanzar su brazo, sin tener que rotar sus cuerpos, lo que puede hacer que los usuarios de sillas de ruedas pierdan el equilibrio. La profesora asociada Hannah Stuart, el estudiante de doctorado Andrew “Drew” McPherson y el investigador postdoctoral Jungpyo Lee — todos con el Departamento de Ingeniería Mecánica — hablaron con UC Berkeley Engineering sobre su investigación y los desafíos de diseñar un dispositivo que la gente querrá usar. ¿Qué tiene de único el Dorsal Grasper?  Hannah: Weiosve diseñó el Dorsal Grasper para habilitar lo que llamamos agarre colaborativo. Las personas con tetraplejia a menudo conservan la capacidad de extender la muñeca hacia atrás, pero no tienen la capacidad de flexionarla hacia adelante, por lo que tienen esta direccionalidad. Y las personas pueden ser fuertes en su muñeca, en extensión, y eso es una parte importante de la función diaria. Queríamos mejorar esa capacidad al permitir el agarre, pero de tal manera que la persona sea un socio activo en el alcance. El Dorsal Grasper, con sus dedos robóticos supernumerarios, puede ampliar la gama de objetos y espacios de trabajo. (Foto de Adam Lau/Berkeley Engineering) Otra característica única es el uso de dispositivos de dedos robóticos para agarrar con el dorso de la mano. Hoy en día, los dispositivos portátiles robóticos a menudo se ajustan alrededor de los dedos de la persona, lo que crea una tensión entre lo que la persona y el robot quieren hacer. Con agarre supernumerario, tanto la persona como el robot son libres de actuar como mejor les parezca. Y aunque agarrar con el dorso de la mano puede parecer un poco tonto, creemos que tiene grandes ventajas que algún día podrían permitir que el Dorsal Grasper sea un dispositivo accesible y efectivo. Drew: Esta población también utiliza generalmente sillas de ruedas para moverse. Por lo tanto, puede ser difícil acercarse a ciertas superficies de frente, como los mostradores o el refrigerador, para agarrar algo, dado que las piernas están en el camino. Y con un control limitado del tronco y la movilidad general del cuerpo, ese tipo de espacio de trabajo agarrable, o poder llegar a las cosas desde un mostrador, está realmente restringido. Este dispositivo se destaca por que puede agarrar con una mano prácticamente en cualquier lugar donde pueda alcanzar ese brazo, lo que expande enormemente su espacio de trabajo. Y puedes agarrar objetos más grandes usando los dedos robóticos supernumerarios. ¿Qué aprendiste de tus últimas pruebas en el laboratorio del Dorsal Grasper? Jungpyo: Según nuestras pruebas en el laboratorio con el Dorsal Grasper, descubrimos que los sujetos podían extender la mano y rotar mucho la mano. Así que simplemente podían girar la cabeza para ver la ubicación y luego agarrar fácilmente el objeto. Esto fue posible porque el dedo robótico podría controlarse con solo la extensión de la muñeca, algo que usan todo el tiempo. En entrevistas de seguimiento, muchos sujetos mencionaron que este método de control hizo que el funcionamiento del dispositivo se sintiera realmente intuitivo. Hannah: Y logramos una operación tan intuitiva sin depender de ningún componente elegante, como sensores EMG [electromiografía] o interfaces neuronales. Dorsal Grasper, Feb 2025, IEEE Trans. sobre Sys Neurales e Ingeniería de Rehabilitación, Video suplementario Jungpyo: La persona es una pareja, controlando la extensión robótica de los dedos y la muñeca. Por ejemplo, a veces la fuerza del dedo robótico no es suficiente para agarrar un objeto pesado. En ese caso, una persona puede extender su muñeca más y aumentar la fuerza de agarre, para que pueda lograr con éxito este agarre. Y si queremos soltar un objeto de cualquier tamaño, podemos simplemente soltar nuestra muñeca y fuerza de agarre y soltar el objeto inmediatamente, sin esperar una respuesta robótica. En comparación con un sistema totalmente robótico, el Dorsal Grasper permite una respuesta más rápida. ¿Cómo ayuda el Dorsal Grasper a avanzar en el campo de la tecnología de asistencia? Drew: Muchos dispositivos buscan reemplazar o hacer el mismo tipo de agarre que la gente ya está haciendo, y el Dorsal Grasper no está tratando de hacerlo. No he visto muchos dispositivos que admitan adecuadamente la detección de intenciones, lo cual es un desafío significativo dentro del campo. Con Dorsal Grasper, podemos usar la fuerza residual de las personas y su capacidad para mover la muñeca. Esa potencia parcial del cuerpo permite que el dispositivo lea su intención de agarrar cosas, lo que permite menos falsos positivos o menos agarres accidentales. Y esto hace que sea un poco más fácil de usar el dispositivo. Y no se trata solo del dispositivo, sino de cómo evaluar el dispositivo. No solo estamos creando tareas que resalten los beneficios del robot, sino que estamos buscando formas en que este dispositivo pueda ayudar a alguien en la vida real. A menudo, este proceso implica aplicar mi propia experiencia vivida como persona con LME. Drew, está a punto de concluir su

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febrero 22, 2025

Los científicos desarrollan ‘pijamas’ inteligentes para controlar los trastornos del sueño

Los investigadores han desarrollado ‘pijamas’ inteligentes cómodos y lavables que pueden controlar los trastornos del sueño, como la apnea del sueño en el hogar, sin la necesidad de parches adhesivos, equipos engorrosos o una visita a una clínica especializada del sueño. Necesitamos algo que sea cómodo y fácil de usar todas las noches, pero que sea lo suficientemente preciso como para proporcionar información significativa sobre la calidad del sueño. Ochipinti Luigi El equipo, dirigido por la Universidad de Cambridge, desarrolló sensores de tela impresos que pueden monitorear la respiración al detectar pequeños movimientos en la piel, incluso cuando los pijamas se usan libremente alrededor del cuello y el pecho. Los sensores integrados en el pijama inteligente fueron entrenados utilizando un algoritmo ‘lightweight’ AI y pueden identificar seis estados de sueño diferentes con una precisión del 98,6%, mientras ignoran los movimientos regulares del sueño, como lanzar y girar. Los sensores de eficiencia energética solo requieren un puñado de ejemplos de patrones de sueño para identificar con éxito la diferencia entre el sueño regular y desordenado. Los investigadores dicen que su pijama inteligente podría ser útil para los millones de personas en el Reino Unido que luchan con el sueño desordenado para controlar su sueño y cómo podría verse afectado por los cambios en el estilo de vida. El resultados se informan en el Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS). El sueño es vital para la salud humana, sin embargo, más del 60% de los adultos experimentan una mala calidad del sueño, lo que lleva a la pérdida de entre 44 y 54 días hábiles anuales, y una reducción estimada del uno por ciento en el PIB mundial. Los comportamientos del sueño, como la respiración bucal, la apnea del sueño y los ronquidos, son los principales contribuyentes a la mala calidad del sueño y pueden provocar afecciones crónicas como enfermedades cardiovasculares, diabetes y depresión. “El mal sueño tiene enormes efectos en nuestra salud física y mental, por lo que el monitoreo adecuado del sueño es vital,” dijo el profesor Luigi Occhipinti del Centro de Grafeno de Cambridge, quien dirigió la investigación. “Sin embargo, el estándar de oro actual para el monitoreo del sueño, la polisomnografía o el PSG, es costoso, complicado y no es adecuado para el uso a largo plazo en el hogar Los dispositivos domésticos que son más simples que el PSG, como las pruebas de sueño en el hogar, generalmente se centran en una sola condición y son voluminosos o incómodos. Los dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes, aunque son más cómodos de usar, solo pueden inferir la calidad del sueño y no son efectivos para monitorear con precisión el sueño desordenado. “Necesitamos algo que sea cómodo y fácil de usar todas las noches, pero que sea lo suficientemente preciso como para proporcionar información significativa sobre la calidad del sueño,” dijo Occhipinti. Para desarrollar el pijama inteligente, Occhipinti y sus colegas se basaron en su trabajo anterior en un gargantilla inteligente para personas con discapacidades del habla. El equipo rediseñó los sensores basados en grafeno para el análisis de la respiración durante el sueño e hizo varias mejoras de diseño para aumentar la sensibilidad. “Gracias a los cambios de diseño que hicimos, los sensores son capaces de detectar diferentes estados de sueño, mientras ignoran los lanzamientos y giros regulares,” dijo Occhinpinti. “La sensibilidad mejorada también significa que la prenda inteligente no necesita ser usada firmemente alrededor del cuello, lo que muchas personas encontrarían incómodo. Mientras los sensores estén en contacto con la piel, proporcionan lecturas altamente precisas.” Los investigadores diseñaron un modelo de aprendizaje automático, llamado SleepNet, que utiliza las señales capturadas por los sensores para identificar estados de sueño que incluyen respiración nasal, respiración bucal, ronquidos, rechinar los dientes, apnea central del sueño (CSA) y apnea obstructiva del sueño (OSA). SleepNet es una red ‘lightweight’ AI, que reduce la complejidad computacional hasta el punto en que se puede ejecutar en dispositivos portátiles, sin la necesidad de conectarse a computadoras o servidores. “Podamos el modelo de IA hasta el punto en que podríamos obtener el costo computacional más bajo con el mayor grado de precisión,” dijo Occhinpinti. “De esta manera podemos incrustar los principales procesadores de datos en los sensores directamente.” Los pijamas inteligentes se probaron en pacientes sanos y en aquellos con apnea del sueño, y pudieron detectar una variedad de estados de sueño con una precisión del 98.6%. Al tratar el pijama inteligente con un paso especial de almidón, pudieron mejorar la durabilidad de los sensores para que puedan pasar a través de una lavadora normal. La versión más reciente del pijama inteligente también es capaz de transferir datos inalámbricos, lo que significa que los datos de sueño se pueden transferir de forma segura a un teléfono inteligente o computadora. “El sueño es tan importante para la salud, y el monitoreo confiable del sueño puede ser clave en la atención preventiva,” dijo Occhipinti. “Dado que esta prenda se puede usar en casa, en lugar de en un hospital o clínica, puede alertar a los usuarios sobre los cambios en su sueño que luego pueden discutir con su médico. Los comportamientos del sueño, como la respiración nasal versus la boca, generalmente no se detectan en un análisis del sueño del NHS, pero pueden ser un indicador de sueño desordenado Los investigadores esperan adaptar los sensores para una variedad de condiciones de salud o usos domésticos, como el monitoreo de bebés, y han estado en conversaciones con diferentes grupos de pacientes. También están trabajando para mejorar la durabilidad de los sensores para su uso a largo plazo. La investigación fue apoyada en parte por el EU Graphene Flagship, Haleon, y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC), parte de Investigación e Innovación del Reino Unido (UKRI). Referencia:Chenyu Tang, Wentian Yi et al. ‘Una prenda inteligente habilitada para el aprendizaje profundo para un monitoreo preciso y versátil de las condiciones del sueño en la vida diaria.’ PNAS (2025). DOI: 10.1073/pnas.2420498122

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febrero 21, 2025

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