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Categoría: Inteligencia Artificial Generativa

AI de alto rendimiento en casa: Qualcomm Dragonwing AI On-Prem Appliance Solution + Qualcomm AI Inference Suite

El Qualcomm Dragonwing AI Solución de Electrodomésticos On-Prem pares con el software y los servicios en el Suite de inferencia de IA Qualcomm para la inferencia de IA que se extiende desde el borde cercano hasta la nube.  Juntos, permiten que su pequeña o mediana empresa, empresa u organización industrial ejecute agentes y aplicaciones de IA personalizados y estándar, incluidas las cargas de trabajo de IA generativas, en las instalaciones. Ejecutar inferencia en las instalaciones puede reducir sus costos operativos, garantizar que sus datos permanezcan privados, reducir su consumo de energía y reducir en gran medida la latencia. Los desarrolladores pueden utilizar la Solución de Electrodomésticos On-Prem de Qualcomm Dragonwing AI y Qualcomm AI Inference Suite para aplicaciones tan variadas como chatbots, asistentes en la tienda, entrenamiento de trabajadores, información específica del sitio, cumplimiento de seguridad y habilitación de ventas. Además, los fabricantes y diseñadores que buscan nuevas formas de agregar valor a la IA local encontrarán esta combinación de hardware y software madura para el desarrollo y la experimentación. Las ubicaciones ideales incluyen tiendas minoristas, restaurantes de servicio rápido, puntos de venta, concesionarios, hospitales, fábricas y pisos de tiendas. El hardware: Qualcomm Dragonwing AI On-Prem Appliance Solution El Qualcomm Dragonwing Solución de Aparatos In-Prem de AI es impulsado por el Familia de tarjetas aceleradoras Qualcomm Cloud AI para IoT industrial e integrado.  Figura 1: Qualcomm Dragonwing AI On-Prem Appliance Solution El hardware es una solución enchufable diseñada para escalar desde un producto de escritorio independiente hasta un dispositivo montado en la pared, sin necesidad de infraestructura dedicada. Brinda a los fabricantes de equipos originales (OEM), fabricantes de diseño original (ODM) e integradores de sistemas (SI) la flexibilidad para llevar nuevas ofertas al mercado en función de múltiples opciones de configuración: Esa cantidad y flexibilidad de poder de cómputo local para la inferencia de IA significa que ahora puede mantener las cargas de trabajo en sus propias instalaciones. Puede ejecutar en casa una amplia gama de modelos – tanto de código abierto como patentados – para IA generativa, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. Miembros del ecosistema Qualcomm Technologies’ ya están ayudando a sus clientes con implementaciones internas basadas en la solución. Como se muestra a continuación, Qualcomm Technologies proporciona las capas inferiores en la pila de tecnología, dejando un amplio espacio para que los OEM, ODM, SI y proveedores de software agreguen valor en las capas superiores. Qualcomm News. Traducido al español

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marzo 29, 2025

Una Nueva Era en las Redes de Centros de Datos con Conmutación de Red basada en Silicon Photonics de NVIDIA

 En GTC 2025, anunciamos los sistemas de conmutación de fotónica de silicio más avanzados del mundo, impulsados por la tecnología SerDes 200G de vanguardia. NVIDIA está abriendo nuevos caminos al integrar la fotónica de silicio directamente con sus IC de conmutación NVIDIA Quantum y NVIDIA Spectrum. En GTC 2025, anunciamos los sistemas de conmutación de fotónica de silicio más avanzados del mundo, impulsados por la tecnología SerDes 200G de vanguardia. Esta innovación, conocida como fotónica de silicio co-empaquetada, ofrece beneficios significativos como un consumo de energía 3.5 veces menor, latencia reducida y resistencia de red dramáticamente mejorada sobre los transceptores ópticos enchufables tradicionales, factores de clave para acelerar el desarrollo e inferencia de modelos de IA a gran escala. ¿Qué es la fotónica de silicio co-empaquetada? La fotónica de silicio co-empaquetada es una evolución en la integración de hardware. Al colocar transceptores ópticos fotónicos de silicio directamente en el mismo paquete que los IC de conmutación, NVIDIA puede hacer lo siguiente: Ventajas clave de los interruptores basados en fotónica de silicio NVIDIA Estas son las ventajas sobresalientes que los conmutadores de red NVIDIA photonics brindan a los centros de datos modernos. Menor consumo de energía Los transceptores tradicionales usan DSP que agregan un consumo de energía significativo. Por ejemplo, un transceptor de 1.6 Tbps podría usar alrededor de 30 vatios, y el DSP consumiría más de la mitad de eso.  Al aprovechar la fotónica de silicio integrada de NVIDIA, el ahorro de energía sobre los transceptores tradicionales para centros de datos de IA se traduce en 3.5x para ahorros masivos a largo plazo. Mayor tiempo de actividad y confiabilidad de la red Cuando un transceptor tradicional falla, puede tomar horas de intervención manual para solucionar problemas y reparar. En contraste, la fotónica de silicio co-empaquetada utiliza un diseño más simple con menos componentes, reduciendo significativamente la probabilidad de fallas en los transceptores. Este diseño integrado minimiza el tiempo de inactividad del centro de datos de IA, mejora la resistencia de la red y garantiza que la red permanezca completamente operativa, crítica para la capacitación e inferencia ininterrumpida de IA. Menor latencia e integridad de la señal mejorada NVIDIA Silicon Photonics integra la señalización óptica directamente en el paquete IC del conmutador, mejorando la integridad de la señal al reducir el número de componentes y acortando drásticamente la ruta de la señal. En los interruptores tradicionales basados en transceptores, las señales viajan 14-16 pulgadas sobre placas de circuito impreso o cables de cobre, lo que aumenta el riesgo de corrupción de la señal. Con la fotónica de silicio, la ruta de la señal es inferior a media pulgada, lo que reduce en gran medida este riesgo. Los conmutadores basados en transceptores también dependen de DSP (procesadores de señal digital) para limpiar la corrupción de señal, lo que agrega una latencia significativa. Al integrar la fotónica de silicio directamente en el IC de conmutación, se elimina este procesamiento adicional, lo que resulta en una latencia más baja y una conexión de red más eficiente, crítica para cargas de trabajo de IA de alta velocidad y rendimiento moderno del centro de datos. Despliegue más rápido Con la fotónica de silicio empaquetada conjuntamente, la instalación del sistema se convierte en un proceso sencillo “unbox e install” que permite una implementación 1.3 veces más rápida, en comparación con sistemas similares implementados con transceptores enchufables.  Fácil servicio de campo Si se produce una falla, el diseño coloca los componentes más propensos a fallas—los láseres—on módulos OSFP conectables de fuente láser externa (ELS) de fácil acceso en el panel frontal del interruptor, lo que facilita un diagnóstico rápido y un reemplazo fácil. La Historia de la Innovación: Colaboración y avances El desarrollo de la fotónica de silicio co-empaquetada ha sido un esfuerzo de varios años—cuatro años en la fabricación—con contribuciones de cientos de patentes y colaboración con nuestros socios de innovación del ecosistema. A través de colaboraciones que datan de 2016, NVIDIA ha superado continuamente los límites tecnológicos de lo que es posible y ha establecido algunas de las especificaciones técnicas más estrictas de la industria necesarias para la creación de redes de IA.  Fabricación, embalaje y prueba de CPO de fotónica de silicio Láseres y subconjuntos ELS Fibra óptica, conectores y microóptica Cambiar embalaje  Conclusión La conmutación de red basada en fotónica de silicio de NVIDIAia marca un cambio innovador en la red de centros de datos. Al integrar los transceptores ópticos directamente con los IC de conmutación, esta innovación ofrece un consumo de energía 3.5 veces menor, una latencia mínima y una resiliencia de red sin precedentes, todo ello crítico para alimentar aplicaciones de IA de próxima generación. Con una implementación más rápida, un diseño simplificado y un tiempo de actividad mejorado, NVIDIA no solo está estableciendo un nuevo estándar de la industria; sino que está redefiniendo el futuro de la infraestructura de centros de datos escalables, sostenibles y de alta velocidad. Este es el comienzo de una nueva era en la que la eficiencia cumple con el rendimiento, acelerando los avances de la IA y remodelando el panorama del centro de datos para las generaciones venideras. ¡Estén atentos para obtener más información sobre las tecnologías que impulsan los avances informáticos de mañana! NVIDIA Blog. B. S. Traducido al español

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marzo 29, 2025

Samsung Samsung Nueva Lavandería AI a medida Con AI Home Permite un Cuidado de Lavandería Más Inteligente y Eficiente

La compañía expande las pantallas a lavadoras y secadoras, avanzando la visión de ‘Screens Everywhere’ La mayor facilidad de uso está habilitada a través de AI Wash+ y AI Dry+ actualizados Samsung Electronics anunció hoy el lanzamiento de sus nuevos productos de lavadora y secadora — el Bespoke AI Laundry with AI Home1 — que integran pantallas y diseño a medida para elevar la experiencia del usuario. Las lavadoras y secadoras a medida vienen en varias formas de tamaño y métodos de calefacción para satisfacer una amplia gama de necesidades de los clientes en diversas regiones. La pareja está disponible en capacidades grandes y pequeñas, lo que los hace adecuados para diferentes tipos de arreglos familiares y de vivienda. Samsung también está lanzando la secadora con dos tipos de métodos de calefacción — la ventilación y la bomba de calor — para satisfacer las necesidades de varios entornos en todo el mundo. Este año, los productos de lavandería Bespoke AI Laundry incorporan las pantallas de inicio 7” AI, extendiendo la visión “Screens Everywhere” de Samsung que se presentó por primera vez en CES 2025. Estas pantallas ofrecen un control intuitivo y monitoreo de la información esencial relacionada con la experiencia de la lavandería, como los ciclos de lavado y los niveles de detergente restantes. También recuerdan los hábitos de los usuarios y consideran las necesidades periódicas y estacionales, lo que sugiere ciclos apropiados para liberar a los usuarios de tener que considerar el ciclo correcto cada vez. El AI Home también funciona como un centro central que permite a los usuarios monitorear y controlar los dispositivos conectados, mientras disfrutan de videos o música en línea. “El lanzamiento del Bespoke AI Laundry Combo marcó el comienzo de la integración de pantallas en nuestros productos, brindando a los usuarios acceso a información esencial sobre lavandería y control del hogar,” dice Jeong Seung Moon, EVP y Jefe del Equipo de R&D para Negocios de Electrodomésticos Digitales en Samsung Electronics. “Este año, estamos entusiasmados de presentar la línea completa de lavandería Bespoke AI, que satisface una gama más amplia de necesidades de los clientes y les permite aprovechar estas convenientes pantallas.” Los juegos Bespoke AI Washer & Dryer están diseñados para simplificar las rutinas de lavandería con algoritmos y sensores avanzados de IA, optimizando el rendimiento de lavado y secado al tiempo que mejoran la eficiencia energética. El original AI Wash y AI Dry se actualizan a AI Wash+ y AI Dry+, con capacidades mejoradas de detección de telas para garantizar un lavado y secado eficientes y de alta calidad para una variedad más amplia de tipos de telas. El Juego de Lavadora y Secadora de Gran Capacidad de 27 Pulgadas Trae Amplias Capacidades para Lavandería Samsung está introduciendo un juego de lavadora y secadora de gran capacidad de 27 pulgadas2 con cada dispositivo con el 7” AI Home y utilizando un elegante diseño a medida basado en una estética de panel plano totalmente unificada. Además de la flexibilidad de los diseños de instalación vertical u horizontal, la capacidad sustancial permite a los usuarios lavar artículos grandes, como edredones king-size, con facilidad. La lavadora ahora presenta la AI Wash+ mejorada, que se ha actualizado para detectar recientemente telas y mezclilla para exteriores.3 Según el tipo de tela detectado, el nivel del suelo y el peso de la ropa, el ciclo AI Wash+ es eficiente4 limpia la ropa ajustando automáticamente los niveles de detergente, el tiempo de enjuague y la configuración de lavado. La lavadora también cuenta con un ciclo de ropa de cama que puede detectar el grosor de las mantas y ajustar el tiempo de ciclo y el uso de agua en consecuencia.5 Los usuarios también pueden experimentar la comodidad del siguiente nivel con características como Auto Open Door y la tecnología Speed Shot que completa los ciclos de lavado en solo 30 minutos.6 El secador de gran capacidad a juego se está lanzando en dos tipos para satisfacer entornos de vida de diferentes regiones – el tipo de ventilación en ciertos países de las Américas, y un tipo de bomba de calor en otras regiones. Los usuarios podrán disfrutar de un secado completo y suave con AI Dry+, que se ha actualizado para detectar tipos de telas y tenerlas en cuenta para optimizar el secado7 junto con la temperatura en tiempo real, el peso8 y contenido de humedad. El algoritmo de IA de características actualizadas utiliza un sensor avanzado que monitorea cuidadosamente varios factores para detectar cuatro tipos de telas9lo que resulta en beneficios como el secado resistente como el denim. Anteriormente, el denim era más difícil de secar uniformemente debido a secciones más gruesas como los bolsillos, pero la secadora ahora puede detectar esta tela y reducir las inconsistencias de secado, brindando un mejor rendimiento. Los secadores también proporcionan la función de ropa de cama, que también utiliza un algoritmo avanzado para detectar un tamaño de mantas para optimizar los tiempos de secado y la sequedad.10 Para aquellos momentos en que el secado debe terminarse rápidamente, los tipos de ventilación Super Speed Drying pueden completar un ciclo de secado en tan solo 30 minutos.11 Junto con el juego de lavadora y secadora, un modelo combinado de lavadora-secadora de gran capacidad12 también se está lanzando para usuarios que buscan un dispositivo compacto todo en uno que pueda completar ambos trabajos mientras usan espacio limitado. El combo incorpora el AI Home, AI Wash+ y AI Ecobubble™ como la lavadora, y seca la ropa a través de un método de condensación. El juego de Lavadora y Secadora de Pequeña Capacidad de 24 Pulgadas Aumenta la Eficiencia de Lavandería Tras la presentación de la lavadora AI Bespoke en IFA 202424 Pulgadas, la lavadora y secadora de pequeña capacidad se lanzará en Europa a finales de este año. Al igual que la lavadora y secadora de gran capacidad, el conjunto de pequeña capacidad también incorpora el 7” AI Home, que proporciona funciones intuitivas de control y conectividad para un público más amplio. La lavadora, construida para ser altamente eficiente para satisfacer las necesidades del mercado

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marzo 29, 2025

 Ingenieros de Red: No Quiero Ser una Niñera de IA

Me emociono más cada día a medida que aprendo algo nuevo.  Sin embargo, también tengo mi parte justa de preocupaciones sobre el futuro, específicamente sobre el tema de la IA y cómo afectará el papel de los ingenieros de red. De acuerdo… Probablemente lo he hecho más que mi parte justa de preocupaciones. (Eso no será una sorpresa si has estado siguiendo los últimos años de mi viaje, explorando la “AI FUTURE!!!”) En primer lugar, quiero ser muy claro. I emocionado sobre el futuro de la ingeniería de redes, la automatización de redes y mi lugar en este maravilloso mundo y comunidad. De hecho, mi blog reciente, Navegando por la Era de la IA como un CCIE, discute lo increíble que es ser un CCIE en este momento. Generalmente me concentro en dónde veo las posibilidades positivas. Cómo la IA puede mejorar nuestras vidas y trabajar como ingenieros de redes. Pero hoy, quiero hablar sobre algo que me preocupa: cómo se discute y describe el futuro de la IA. Mi esperanza es que al discutirlo, podamos evitar la peor visión distópica posible de ese futuro. Si bien me gusta leer libros o ver películas sobre estos futuros distópicos (un placer culpable mío), no quiero vivir en uno de esos mundos. También espero que usted, mi comunidad, pueda ayudarme a comprender si mi preocupación por el futuro de la IA es exagerada. Entonces, vamos a sumergirnos, ¿de acuerdo? No quiero ser una niñera de IA… Hay una frase que ha estado apareciendo en presentaciones, blogs, artículos, videos, comunicados de prensa, documentación gubernamental y casi en todas partes discutiendo cómo la IA afectará el futuro del trabajo. La frase se refiere a un enfoque llamado “human-in-the-loop.” Entonces, qué es “humano en el bucle?” Acabo de hacer una búsqueda en Google para “‘human in the loop’ ai cisco” y Gemini fue útil para darme este resumen: Cisco enfatiza “human-in-the-loop” AI, lo que significa integrar la supervisión humana y la retroalimentación en los sistemas de IA para garantizar la rendición de cuentas, las consideraciones éticas y la toma de decisiones confiable, especialmente en áreas como la seguridad y el análisis de datos. Eso no suena mal, ¿verdad? Aquí hay otro fragmento de un artículo que leí recientemente sobre IA y el futuro de los roles laborales: La medida en que [Gen AI] pueda reemplazar a los humanos en el lugar de trabajo dependerá de la necesidad de la supervisión humana de las tareas realizadas por la máquina. Sin duda, has visto o escuchado descripciones similares de lo que se necesitará para “con seguridad” integrar AI en las tareas cotidianas. Aquí está mi comprensión de por qué el humano en el bucle aparece una y otra vez en las discusiones. Todo se reduce a algunos puntos: I NO diciendo que los puntos anteriores son factualmente válidos. De hecho, cada una de esas declaraciones por su cuenta merece mucha consideración y discusión profunda. Pero por el bien de esta publicación de blog, vamos a tomarlos mientras se sientan para explorar más a fondo mis preocupaciones sobre un futuro en el que Hank es un “humano en el bucle” para sistemas de IA. Aquí está el problema con “human-in-the-loop” Me gusta ser ingeniero de redes. Me gusta crear diseños de red para satisfacer las demandas comerciales. Disfruto creando configuraciones y diseñando protocolos de enrutamiento robustos. Me parece gratificante el proceso de resolución de problemas de una red. Iianve pasó años de mi vida aprendiendo las habilidades que se necesitan para hacer ingeniería de red. Y todavía tengo muchos años por delante como ingeniero de redes. También tengo mucho que ofrecer a las empresas, redes y miembros del equipo con los que trabajaré en el futuro. Cada descripción que he leído o escuchado sobre “humano en el bucle” coloca al humano cerca o al final de “el bucle.” Una herramienta de IA se plantea un problema, pregunta o conjunto de datos para trabajar. Luego, la IA genera su solución, que luego se envía a un ser humano para revisar, aceptar, rechazar o hacer cambios. Cuando pienso en este concepto, no puedo evitar evocar una imagen de fila tras fila de humanos que pasan sus días escuchando la “ding” de un nuevo elemento de trabajo de IA propuesto, esperando el humano para hacer lo suyo para que la IA pueda continuar en su bucle “,” completando el trabajo. Eso simplemente no suena como el futuro ingeniero de red que quiero ser. ¿Qué vendrá primero: IA o experiencia? Hay algo más de lo que me pregunto en esta “humana en la visión loop” del futuro. La capacidad de un ingeniero de redes humano para identificar un error cometido por la IA se basa en si ese ingeniero de redes ha cometido el mismo error en el pasado. O, como mínimo, necesitan suficiente experiencia en ingeniería de red para darse cuenta cuando algo está mal. A partir de ahora, tenemos ingenieros de red experimentados que pueden “supervisar” agentes de IA e identificar problemas potenciales. Diablos, eso es la mitad de lo que hacen los ingenieros de red senior y los CCIE de todos modos: apoyar a los prometedores ingenieros de red de nuestro equipo revisando su trabajo y ayudándoles a aprender de sus errores. Pero, ¿cómo ganarán la experiencia los futuros ingenieros de red prometedores ser ingeniero de redes si son simplemente un engranaje en “el bucle?” Y sí, soy plenamente consciente de que este es un ejemplo extremo y no lo que la gente quiere decir cuando dicen “humano en el bucle” o “supervisión humana.” De todos modos, es fundamental que consideremos este tipo de resultado extremo ahora, cuando se está escribiendo el futuro de la ingeniería de redes. Porque creo absolutamente que hay una manera en que esta narrativa puede cambiar—una visión de futuro donde los ingenieros de red continúan siendo ingenieros de red más que solo de nombre. Vamos a darle la vuelta: “AI-in-the-loop” Propongo que invirtamos el bucle. No se equivoquen—la inteligencia artificial ofrece absolutamente valor a los ingenieros de red que realizan trabajos de ingeniería de red día tras día. De hecho,

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marzo 29, 2025

La Universidad Camilo José Cela y Amazon Web Services firman una alianza para impulsar la formación en IA

Los estudiantes de la UCJC tendrán acceso a programas de formación y prácticas remuneradas en Amazon y AWS, lo que les permitirán obtener certificaciones de formación oficiales y mejorar su empleabilidad en el ámbito tecnológico.  Como parte de este acuerdo, el primer hito de la colaboración es la creación de la Cátedra AWS Emilio Lora-Tamayo para la investigación en el ámbito de la IA. Una cátedra que busca además homenajear al que fue rector de la Universidad Camilo José Cela, el cual destacó, entre otras muchas cosas, por su incansable trabajo en favor del conocimiento y la innovación. 28/03/2025 | Madrid La Universidad Camilo José Cela (UCJC) y Amazon Web Services (AWS) han firmado un acuerdo de colaboración que marca el inicio de una alianza estratégica para la promoción de la formación en inteligencia artificial (IA) y tecnologías de computación en la nube. En este marco, se ha presentado la Cátedra AWS Emilio Lora-Tamayo, que tendrá como objetivo reforzar el compromiso de la UCJC con una educación basada en los valores humanistas y la excelencia tecnológica. La cátedra rinde homenaje a Emilio Lora-Tamayo, figura fundamental en el ámbito científico y académico español. Rector honorario vitalicio de la UCJC y expresidente del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), su legado en el impulso de la tecnología, la investigación y la docencia sigue siendo una referencia para toda la comunidad universitaria. Gracias a este acuerdo, los estudiantes de la UCJC podrán acceder a prácticas remuneradas de seis meses en Amazon y AWS, donde participarán en proyectos clave para España. Durante este período, analizarán políticas públicas, elaborarán informes y propuestas legislativas sobre digitalización, transición energética y cohesión social. Además, colaborarán con expertos y funcionarios, investigando mejores prácticas internacionales aplicables al contexto español, lo que les permitirá adquirir una experiencia enriquecedora en la formulación de políticas tecnológicas y digitales en España y la Unión Europea. La alianza incluye la colaboración de Amazon en el Grado de Logística y Transporte, y de Amazon Prime Video en el Grado de Cine y Ficción Audiovisual, además de facilitar prácticas para sus estudiantes. AWS y la UCJC también trabajarán en la creación de planes de estudio adaptados a las necesidades del sector tecnológico, impulsando la transformación digital, la investigación científica y la aplicación de inteligencia artificial en el entorno académico. Además, los estudiantes de la UCJC tendrán acceso a programas de formación en tecnología en la nube, como AWS Academy, AWS Educate y Skill Builder, que les permitirán obtener certificaciones reconocidas y mejorar su empleabilidad en un sector en constante crecimiento, así como también podrán participar en ferias de empleo, hackáthones y programas de mentoría. Ambas instituciones también explorarán líneas de trabajo en ciberseguridad, investigación y transformación digital, promoviendo la aplicación de la inteligencia artificial en la docencia y la administración universitaria. Compromiso con la ciberseguridad En el marco del convenio, AWS y la UCJC estudiarán la creación de un Centro de Excelencia en Ciberseguridad (CECS), que tendrá como objetivo ofrecer formación especializada, consultoría y soluciones tecnológicas en ciberseguridad, con especial atención a pequeñas y medianas empresas y startups. Además, ofrecerán líneas de trabajo en ciberseguridad, investigación y transformación digital, promoviendo la aplicación de la inteligencia artificial en la docencia y la administración universitaria. La UCJC y AWS analizarán la viabilidad de ubicar este centro en la Comunidad de Madrid, lo que supondría una oportunidad clave para reforzar la seguridad digital en España y generar un espacio de referencia para la innovación en ciberseguridad. Como parte de esta iniciativa, la UCJC estudiará su implicación en la oferta formativa del centro, la prestación de servicios de consultoría y el desarrollo de soluciones tecnológicas en colaboración con AWS y sus socios acreditados. La firma del acuerdo de colaboración y la presentación de la nueva Cátedra de la UCJC han tenido lugar esta mañana en un acto inaugurado por Nieves Segovia, presidenta de SEK Education Group, al que pertenece la UCJC. Ha destacado que “la creación de esta cátedra es un homenaje a un científico brillante, un académico ejemplar, un líder íntegro y un hombre de bien. Emilio lideró la Universidad Camilo José Cela en momentos de gran complejidad, sin perder nunca su humildad ni su excelencia profesional” y añadió que “queremos que esta cátedra sea un motor que impulse la ciencia, la tecnología y las humanidades hacia un principio de verdad, belleza y bondad. En este empeño, contamos con el mejor compañero de viaje, AWS, cuya colaboración se traduce en la creación de un laboratorio de IA, prácticas profesionales y una red que conectará tanto a nuestros colegios SEK International Schools como a la UCJC”. Por su parte, el rector de la UCJC, Jaime Olmedo, ha reafirmado la vocación de la universidad por integrar la innovación tecnológica en la formación académica y profesional de sus estudiantes: “la creación de esta Cátedra de Inteligencia Artificial UCJC-AWS no es solo un homenaje a Emilio, sino un paso hacia un futuro donde la ciencia y la tecnología se entrelazan con las humanidades. Esta alianza entre AWS y la UCJC representa la unión entre el conocimiento y la industria, entre la universidad y la empresa, con un compromiso claro: formar a los líderes del mañana, no solo para que dominen la tecnología, sino para que la utilicen en beneficio del bien común”. “Nos entusiasma esta colaboración con la UCJC, la cual refuerza nuestro compromiso con el talento digital en España. A través de la Cátedra AWS Emilio Lora-Tamayo y nuestra Alianza Tech, impulsaremos la formación en tecnología cloud e inteligencia artificial, mientras exploramos la creación de un Centro de Excelencia en Ciberseguridad como parte de nuestra visión conjunta para fortalecer el ecosistema tecnológico español” – destacó Suzana Curic, directora general de Amazon Web Services para España y Portugal. Una alianza para el futuro del talento digital Tras la firma del acuerdo, se ha celebrado una mesa redonda moderada por Tomás García, director de la Escuela Politécnica Superior de Ingeniería de la UCJC, en la que han participado Luis Guerra Peña, VP Head of Space Systems de Airbus España; Óscar Corcho, profesor del departamento de Inteligencia Artificial en

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marzo 28, 2025

IBM Cloud Pak for Integration (CP4I) extendido: Empoderar la gestión de socios sin fisuras y las transferencias de archivos automatizadas y seguras

Si bien la transformación digital ha acelerado la innovación, puede haber llegado a costa de una mayor complejidad de integración. Las mismas tecnologías que alimentan el progreso también pueden alimentar inadvertidamente fragmentaciones, ineficiencias, riesgos de seguridad y cumplimiento, y lo más crítico, oportunidades comerciales perdidas. Con el negocio ágil ahora viendo una explosión de transacciones B2B y transferencias de archivos—amplificado aún más por AI—¿estás preparado para los desafíos futuros? Desbloquee la potencia de CP4I: Ahora mejorado con capacidades B2B y MFT  Muchas empresas hoy en día todavía luchan con procesos B2B manuales, propensos a errores e inseguros que dificultan la colaboración, aumentan los costos y los exponen a riesgos de seguridad, lo que lleva a transacciones retrasadas, pérdida de ingresos y relaciones dañadas. Además, las organizaciones a menudo confían en métodos de intercambio de archivos inseguros, poco confiables y no conformes, lo que limita aún más la agilidad empresarial y debilita la colaboración con socios comerciales e incluso otras partes de su propio negocio. Estamos entusiasmados de presentar las últimas mejoras y mejoras adicionales en CP4I, ahora con capacidades robustas de Business-to-Business (B2B) y Managed File Transfer (MFT), que generalmente estuvieron disponibles el 26 de marzo de 2025. Estas actualizaciones están diseñadas para potenciar la administración fluida de socios y las transferencias de archivos automatizadas y seguras, sin afectar sus implementaciones de integración existentes. Estas nuevas características amplían sus capacidades de integración para ayudarlo a optimizar las operaciones, reducir los procesos manuales, amplificar la colaboración y garantizar el cumplimiento, al tiempo que mantiene su panorama tecnológico seguro y eficiente. Características clave Descubre CP4I en acción Lea el estudio de caso para ver cómo las empresas como la suya están superando los desafíos de integración. Reserve una demostración en vivo con nuestros expertos para explorar cómo ampliar sus capacidades de integración, automatizar las transferencias de archivos y optimizar la gestión de socios B2B. IBM News. Traducido al español

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marzo 28, 2025

Buzz Solutions Utiliza Vision AI para Supercargar la Red Eléctrica

La fiabilidad de la red eléctrica es crítica. Desde el manejo de los aumentos de la demanda y la evolución de las necesidades de energía hasta la prevención de fallas en la infraestructura que pueden causar incendios forestales, las compañías de servicios públicos tienen mucho que vigilar. Buzz Solutions — un miembro de la NVIDIA Incepción programa para startups de vanguardia — está ayudando mediante el uso de IA para mejorar la forma en que las empresas de servicios públicos monitorean y mantienen su infraestructura. Kaitlyn Albertoli, CEO y cofundadora de Buzz Solutions, se unió al Podcast de IA para explicar cómo la tecnología de IA de visión de la compañía ayuda a las empresas a detectar problemas potenciales más rápido. Buzz Solutions ayuda a las empresas de servicios públicos a analizar las enormes cantidades de datos de inspección recopilados por drones y helicópteros. Los algoritmos de aprendizaje automático patentados de la compañía identifican problemas potenciales que van desde componentes rotos y oxidados hasta vegetación invasora y visitas no deseadas a la vida silvestre — antes de que causen interrupciones o incendios forestales. Para ayudar a abordar los problemas de la subestación, Buzz Solutions construyó PowerGUARD, una tubería de aplicaciones basada en contenedores que utiliza AI para analizar transmisiones de video de cámaras de subestaciones en tiempo real. Detecta problemas de seguridad, seguridad, incendio, humo y equipo, anota el video y luego envía alertas por correo electrónico o en un tablero. PowerGUARD utiliza el DeepStream NVIDIA kit de desarrollo de software para procesamiento e inferencia de flujos de video utilizados en análisis de video en tiempo real. DeepStream corre dentro del Marco de NVIDIA Metropolis en el NVIDIA Jetson edge AI plataforma o en máquinas virtuales basadas en la nube para mejorar el rendimiento, reducir costos y ahorrar tiempo. Albertoli cree que la IA recién está comenzando en la industria de servicios públicos, ya que permite a los trabajadores tomar medidas en lugar de pasar meses revisando imágenes manualmente. “Estamos justo en la punta del iceberg de ver a la IA entrar en el sector energético y comenzar a proporcionar un valor real,”, dijo. Sellos de Tiempo 05:15: Cómo Buzz Solutions vio una oportunidad en las enormes cantidades de datos de inspección que las empresas de servicios públicos estaban recopilando pero no analizando. 12:25: La importancia de modernizar la infraestructura energética con inteligencia accionable. 16:27: Cómo la IA identifica riesgos críticos como componentes oxidados, invasión de vegetación y problemas de chispas antes de que causen incendios forestales. 20:00: Buzz Solutions’ uso innovador de datos sintéticos para entrenar algoritmos para eventos raros. Telenor Construye la Primera Fábrica de IA de Noruega, Ofreciendo un Procesamiento de Datos Sostenible y Soberano Telenor abrió la primera fábrica de IA de Noruega en noviembre de 2024, permitiendo a las organizaciones procesar datos confidenciales de forma segura en suelo noruego mientras priorizan la responsabilidad ambiental. El Director de Innovación de Telenoror y Jefe de la Fábrica de IA, Kaaren Hilsen, analiza el rápido desarrollo de las fábricas de IA, pasando del concepto a la realidad en menos de un año. NVIDIA acompaña a Josh Parker en How AI and Accelerated Computing Drive Sustainability La IA no se trata solo de construir máquinas más inteligentes. Se trata de construir un mundo más verde. La IA y la computación acelerada están ayudando a las industrias a enfrentar algunos de los desafíos ambientales más difíciles del mundo. Joshua Parker, director senior de sostenibilidad corporativa de NVIDIA, explica cómo estas tecnologías están impulsando una nueva era de eficiencia energética. Corrientes de Cambio: ITIF destaca a Daniel Castro sobre IA Energéticamente Eficiente y Cambio Climático La IA está en todas partes. También lo son las preocupaciones sobre el impacto ambiental de las tecnologías avanzadas. Daniel Castro, vicepresidente de la Fundación de Tecnología de la Información e Innovación y director de su Centro de Innovación de Datos, discute su Informe de uso de energía de IA eso aborda los conceptos erróneos sobre el consumo de energía de IA. También habla sobre la necesidad de un desarrollo continuo de tecnología energéticamente eficiente.

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marzo 28, 2025

Ver lo invisible con ANAFI USA Thermal Camera

Vea lo invisible incluso en las condiciones más duras, con la cámara térmica FLIR Boson de Parrot ANAFI USA. La aplicación Parrotrods FreeFlight 6_USA permite la mezcla avanzada para adquirir imágenes térmicas altamente detalladas, al fusionar información de las cámaras IR y EO. Parrot News. Traducido al español

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marzo 28, 2025

AI en un mini-lab o poniendo precisión a prueba

Los nuevos laboratorios en miniatura aseguran que la inteligencia artificial (IA) no cometa errores.  Proporcionan un entorno de prueba controlado donde los algoritmos y los modelos de IA se pueden verificar antes de ponerse a trabajar en condiciones de la vida real. El objetivo es que la IA funcione de manera confiable. Reproducir videoLas cámaras causales son laboratorios en miniatura controlados por computadora y una nueva forma de probar y mejorar la inteligencia artificial desarrollada por el matemático Juan Gamella. (Vídeo: Nicole Davidson / ETH Zurich)Cualquiera que desarrolle una solución de IA a veces emprende un viaje hacia lo desconocido. Al menos al principio, los investigadores y diseñadores no siempre saben si sus algoritmos y modelos de IA funcionarán como se esperaba o si la IA finalmente cometerá errores. A veces, las aplicaciones de IA que funcionan bien en teoría funcionan mal en condiciones de la vida real. Sin embargo, para ganarse la confianza de los usuarios, una IA debe funcionar de manera confiable y correcta (ver Revista ETH Globe, 18.03.2025). Esto se aplica tanto a los chatbots populares como a las herramientas de IA en la investigación. Cualquier nueva herramienta de IA debe probarse a fondo antes de implementarse en el mundo real. Sin embargo, las pruebas en el mundo real pueden ser un esfuerzo costoso o incluso arriesgado. Por esta razón, los investigadores a menudo prueban sus algoritmos en simulaciones por computadora de la realidad. Sin embargo, dado que las simulaciones son aproximaciones de la realidad, probar las soluciones de IA de esta manera puede llevar a los investigadores a sobreestimar el rendimiento de un AI. Escribiendo en Inteligencia de la Máquina de la Naturaleza», el matemático de ETH Juan Gamella ahora presenta un nuevo enfoque que los investigadores pueden usar para verificar cuán confiable y correctamente funcionan sus algoritmos y modelos de IA. Un modelo de IA se basa en ciertas suposiciones y está capacitado para aprender de los datos y realizar tareas dadas de manera inteligente. Un algoritmo comprende las reglas matemáticas que sigue el modelo de IA para procesar una tarea. Probar IA en lugar de sobreestimarJuan Gamella ha construido laboratorios especiales en miniatura (“mini-labs”) que se pueden usar como bancos de pruebas para nuevos algoritmos de IA. “Los mini-labs proporcionan un entorno de prueba flexible que ofrece datos de medición reales. Son un poco como un patio de recreo para algoritmos, donde los investigadores pueden probar su IA más allá de los datos simulados en un entorno controlado y seguro, dice Gamella. Los mini-labs están construidos alrededor de la física bien entendida, de modo que los investigadores pueden utilizar este conocimiento para comprobar si sus algoritmos llegan a la solución correcta para una variedad de problemas. Si una IA falla la prueba, los investigadores pueden realizar mejoras específicas a los supuestos matemáticos y algoritmos subyacentes al principio del proceso de desarrollo. Los primeros mini-labs de GamellaAl se basan en dos sistemas físicos que exhiben propiedades esenciales con las que muchas herramientas de IA tienen que lidiar en condiciones del mundo real. La forma en que se utilizan los mini-labs depende del problema que se está examinando y de lo que el algoritmo está destinado a hacer. Por ejemplo, su primer mini-lab contiene un sistema dinámico como el viento que cambia constantemente y reacciona a las influencias externas. Se puede usar para probar herramientas de IA para problemas de control. Su segundo mini-laboratorio, que obedece a leyes bien entendidas de la física para la luz, se puede utilizar para probar una IA que tiene como objetivo aprender automáticamente tales leyes a partir de datos y así ayudar a los científicos a hacer nuevos descubrimientos. “Quiero desarrollar herramientas que ayuden a los científicos a resolver preguntas de investigación.”Juan GamellaLos mini-labs son dispositivos tangibles, aproximadamente del tamaño de una computadora de escritorio, que pueden ser operados por control remoto. Son una reminiscencia de los experimentos de demostración históricos realizados por investigadores del siglo 16 en adelante para presentar, discutir y mejorar sus teorías y hallazgos en las sociedades científicas. Gamella compara el papel de los mini-labs en el diseño de algoritmos de IA con el de un túnel de viento en la construcción de aeronaves: cuando se está desarrollando un nuevo avión, la mayor parte del trabajo de diseño se lleva a cabo inicialmente utilizando simulaciones por computadora porque es más eficiente y rentable. Una vez que los ingenieros han acordado sus diseños, construyen modelos en miniatura y los prueban en un túnel de viento. Solo entonces construyen un avión de tamaño completo y lo prueban en vuelos reales. Un paso intermedio entre la simulación y la realidad“Al igual que el túnel de viento para aviones, los mini-labs sirven como un control de cordura para asegurarnos de que todo funcione desde el principio a medida que pasamos de la simulación a la realidad,” dice Gamella. Considera que probar algoritmos de IA en un entorno controlado es un paso crucial e intermedio para garantizar que una IA funcione en escenarios complejos del mundo real. Los mini-labs proporcionan esto para ciertos tipos de IA, particularmente aquellos diseñados para interactuar directamente con el mundo físico. Los mini-labs ayudan a los investigadores a estudiar el problema de la transición de la simulación a la realidad al proporcionar un banco de pruebas donde pueden llevar a cabo tantos experimentos como necesiten. Este problema de transición también es relevante en la intersección entre la robótica y la IA, donde los algoritmos de IA a menudo se entrenan para resolver tareas en un entorno simulado primero, y solo entonces en el mundo real. Esto aumenta la fiabilidad. El propio Gamella comenzó con una Licenciatura en Matemáticas antes de obtener una Maestría en Robótica en ETH. Como estudiante de doctorado, regresó a la investigación en matemáticas e IA. Ha mantenido su talento para la física y la tecnología: “quiero desarrollar herramientas que ayuden a los científicos a resolver preguntas de investigación.” La aplicación para sus mini-labs no se limita a la ingeniería. Junto con

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marzo 28, 2025

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