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Categoría: Inteligencia Artificial News

Cisco Duo Reimagines Identity Security to Combat AI Era Threats

New Duo IAM delivers comprehensive identity security that organizations can trust News Summary: SAN JOSE, Calif., May 28, 2025 – Cisco (NASDAQ: CSCO), the leader in security and networking, today unveiled Duo Identity and Access Management (IAM), a new security solution that transforms how organizations combat persistent identity-based attacks that are accelerating in the AI era. Identity is a prime target for bad actors, accounting for 60% of Cisco Talos Incident Response cases in 2024, because current solutions have critical weaknesses that attackers exploit. Duo IAM offers an innovative and security-first approach, with added protection built on its globally trusted multifactor authentication (MFA). Duo IAM is the latest advancement in Cisco’s long-standing commitment to user-friendly Zero Trust security. “The security industry is facing an ‘identity crisis’ as persistent identity-based attacks are among the most dangerous and costly challenges for security teams. Attackers don’t need to hack in, when they can simply log in,” said Jeetu Patel, President and Chief Product Officer, Cisco. “While identity is the foundation of strong security, traditional IAM solutions have failed to prioritize security despite increasingly sophisticated threats. With this massive innovation, Duo is moving beyond MFA and restoring trust in identity security with a fundamentally different approach that attackers hate and users love.” Security-First Identity and Access Management According to Cisco’s 2025 Cybersecurity Readiness Index, nearly a third of companies worldwide rank identity as their top cybersecurity challenge, but traditional IAM solutions often treat security as optional rather than foundational. Purpose-built to protect against modern identity threats, Duo IAM enables organizations to securely manage their entire identity infrastructure. Duo includes a new User Directory to simplify storing user identities – including usernames, emails, and roles – and managing their access to resources. Paired with its existing capabilities including MFA and Single Sign On (SSO) to provide users with simple, easy and secure access to hundreds of applications from one login page, Duo now offers customers a comprehensive IAM solution. Open and flexible, Duo IAM also integrates effortlessly with existing third-party identity systems. The new Identity Routing Engine allows Duo to integrate with many identity providers either as an identity broker or as a secondary identity provider. Incorporating security by default, Duo IAM frustrates attackers, while improving user experience and management costs. The Cisco AI Assistant is embedded in Duo to help organizations easily deploy and manage the new solution out-of-the-box. End-to-End Phishing-Resistance AI has accelerated the scale and complexity of account takeover through automated agentic social engineering. In response to rising threats, globally trusted Duo MFA now delivers the strongest form of authentication, without sacrificing convenience or purchasing expensive hardware keys. Recent innovations strengthening end-to-end phishing resistance include: Unified Identity Intelligence Identity infrastructure is complex and often disconnected, creating blind spots where attacks and vulnerabilities go unnoticed. To help organizations continuously monitor and respond to changes in identity risk, Duo IAM integrates with Cisco Identity Intelligence, connecting identity and access data across the Cisco Security Cloud platform. With AI-driven behavioral analytics and Cisco’s unmatched reach into the network, organizations gain comprehensive visibility, threat detection, and the ability to take graduated responses like quarantining an identity, killing active sessions or isolating the network. “Cisco Duo has been a trusted security partner when it comes to MFA, and in today’s environment we’re eager to use these new capabilities to fight growing identity-based attacks,” said Todd Perrault, Senior Vice President of Client Advisory, Optiv. “Duo’s expanding suite of identity and access management solutions will deliver even stronger results for our customers with a security-first approach to identity while providing reduced friction for end users.” “Identity breaches are no longer the exception—they’re the rule. Seeing a trusted security brand like Duo broaden from access management to include identity management and provide a security-first approach in the market is both timely and refreshing,” said Todd Thiemann, Principal Analyst, Enterprise Strategy Group. “Duo’s commitment to maximizing security while minimizing user and admin friction is exactly what the industry needs. In particular, their approach to end-to-end phishing resistance marks a major leap forward, not just in security, but also in ease of deployment, to combat the latest identity threats.” For more information about Duo and its new IAM solution, visit duo.com. CISCO News

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Cisco Duo reinventa la seguridad de la identidad para combatir las amenazas de la era de la IA

El nuevo Duo IAM ofrece una seguridad de identidad integral en la que las organizaciones pueden confiar Resumen de noticias: SAN JOSÉ, California, 28 de mayo de 2025 – Cisco (NASDAQ: CSCO), líder en seguridad y redes, presentó hoy Duo Identity and Access Management (IAM) , una nueva solución de seguridad que transforma la forma en que las organizaciones combaten los ataques persistentes basados ​​en la identidad, cuyo auge en la era de la IA está en aumento. La identidad es un objetivo prioritario para los ciberdelincuentes, representando el 60 % de los casos de respuesta a incidentes de Cisco Talos en 2024, debido a que las soluciones actuales presentan vulnerabilidades críticas que los atacantes aprovechan. Duo IAM ofrece un enfoque innovador que prioriza la seguridad, con protección adicional basada en su autenticación multifactor (MFA) de confianza global. Duo IAM es el último avance en el compromiso de larga data de Cisco con la seguridad Zero Trust intuitiva. El sector de la seguridad se enfrenta a una ‘crisis de identidad’, ya que los ataques persistentes basados ​​en la identidad se encuentran entre los desafíos más peligrosos y costosos para los equipos de seguridad. Los atacantes no necesitan hackear, ya que pueden simplemente iniciar sesión —afirmó Jeetu Patel, presidente y director de producto de Cisco— . Si bien la identidad es la base de una seguridad sólida, las soluciones tradicionales de IAM no han priorizado la seguridad a pesar de las amenazas cada vez más sofisticadas. Con esta enorme innovación, Duo va más allá de la MFA y restaura la confianza en la seguridad de la identidad con un enfoque radicalmente diferente, que los atacantes detestan y los usuarios adoran. Gestión de identidad y acceso priorizando la seguridad Según el Índice de Preparación para la Ciberseguridad 2025 de Cisco , casi un tercio de las empresas a nivel mundial consideran la identidad como su principal desafío en materia de ciberseguridad. Sin embargo, las soluciones de IAM tradicionales suelen considerar la seguridad como algo opcional, no fundamental. Diseñado específicamente para proteger contra las amenazas modernas a la identidad, Duo IAM permite a las organizaciones gestionar de forma segura toda su infraestructura de identidad. Duo incluye un nuevo Directorio de Usuarios para simplificar el almacenamiento de identidades de usuarios (incluidos nombres de usuario, correos electrónicos y roles) y la gestión de su acceso a los recursos. Junto con sus funciones existentes, como MFA e inicio de sesión único (SSO), para brindar a los usuarios un acceso simple, fácil y seguro a cientos de aplicaciones desde una sola página de inicio de sesión, Duo ahora ofrece a los clientes una solución integral de IAM. Abierto y flexible, Duo IAM se integra fácilmente con los sistemas de identidad de terceros existentes. El nuevo motor de enrutamiento de identidades permite a Duo integrarse con numerosos proveedores de identidad, ya sea como intermediario o como proveedor secundario. Al incorporar seguridad por defecto, Duo IAM frustra a los atacantes, a la vez que mejora la experiencia del usuario y los costes de gestión. El Asistente de IA de Cisco está integrado en Duo para ayudar a las organizaciones a implementar y gestionar fácilmente la nueva solución desde el primer momento. Resistencia al phishing de extremo a extremo La IA ha acelerado la escala y la complejidad del robo de cuentas mediante la ingeniería social automatizada. En respuesta al aumento de las amenazas, Duo MFA, de confianza mundial, ofrece ahora la forma de autenticación más robusta, sin sacrificar la comodidad ni adquirir costosas claves de hardware. Entre las innovaciones recientes que refuerzan la resistencia integral al phishing se incluyen: Inteligencia de identidad unificada La infraestructura de identidad es compleja y a menudo inconexa, lo que crea puntos ciegos donde los ataques y las vulnerabilidades pasan desapercibidos. Para ayudar a las organizaciones a supervisar y responder continuamente a los cambios en el riesgo de identidad, Duo IAM se integra con Cisco Identity Intelligence , conectando los datos de identidad y acceso en toda la plataforma Cisco Security Cloud . Gracias al análisis de comportamiento basado en IA y al alcance inigualable de Cisco en la red, las organizaciones obtienen visibilidad integral, detección de amenazas y la capacidad de adoptar respuestas graduales, como poner en cuarentena una identidad, eliminar sesiones activas o aislar la red. “Cisco Duo ha sido un socio de seguridad de confianza en cuanto a MFA, y en el entorno actual, estamos deseando utilizar estas nuevas capacidades para combatir los crecientes ataques basados ​​en la identidad”, afirmó Todd Perrault, vicepresidente sénior de Asesoría de Clientes de Optiv . “La creciente gama de soluciones de gestión de identidades y accesos de Duo ofrecerá resultados aún más sólidos para nuestros clientes, con un enfoque de seguridad prioritario para la identidad, a la vez que ofrece menos fricción para los usuarios finales”. Las filtraciones de identidad ya no son la excepción, sino la regla. Ver a una marca de seguridad confiable como Duo expandirse desde la gestión de accesos para incluir la gestión de identidades y ofrecer un enfoque que prioriza la seguridad en el mercado es oportuno y renovador —dijo Todd Thiemann, Analista Principal del Grupo de Estrategia Empresarial— . El compromiso de Duo de maximizar la seguridad y minimizar la fricción entre usuarios y administradores es justo lo que la industria necesita. En particular, su enfoque integral contra el phishing supone un gran avance, no solo en seguridad, sino también en facilidad de implementación, para combatir las amenazas de identidad más recientes. Para obtener más información sobre Duo y su nueva solución IAM, visita duo.com  CISCO News. Traducido al español

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¿Es la IA el futuro de la modelización meteorológica y climática?

El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta poderosa para la predicción meteorológica y ofrece un potencial considerable para las proyecciones climáticas. Nicolas Gruber y Andreas Prein explican por qué las simulaciones tradicionales con modelos numéricos siguen siendo indispensables.  La Inteligencia Artificial (IA) está causando un gran revuelo en la meteorología y la ciencia del clima. Los modelos meteorológicos y climáticos convencionales resuelven ecuaciones matemáticas numéricamente para representar los procesos físicos en el océano y la atmósfera. Estos modelos numéricos se basan en supercomputadoras, consumen mucha energía y tiempo. Los modelos emergentes de IA, en cambio, se basan en datos y, en su mayoría, no están sujetos a leyes físicas. Realizan predicciones basadas en patrones aprendidos, son mucho más rápidos y, recientemente, han alcanzado una precisión sorprendente. En los últimos dos años, numerosos estudios han demostrado el rendimiento superior de los pronósticos meteorológicos generados por IA en comparación con los pronósticos clásicos basados ​​en modelos meteorológicos numéricos. 1  Esto plantea interrogantes sobre el futuro papel de la IA en la modelización meteorológica y climática. Esto también se reflejará en el próximo… Simposio EXCLAIM (2-4 de junio de 2025), donde investigadores, legisladores y expertos en IA explorarán precisamente estas preguntas. La más importante es quizás: ¿reemplazará la IA por completo los modelos numéricos actuales, que dependen de ordenadores costosos y son difíciles de mantener? ETH Zürich News. N. G. y A. P. Traducido al español

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La transformación en el aire ayuda a que el robot volador y rodante realice la transición con suavidad

Los robots especializados, capaces de volar y conducir, suelen aterrizar antes de intentar transformarse y alejarse. Sin embargo, cuando el terreno de aterrizaje es accidentado, estos robots a veces se atascan y no pueden seguir operando. Ahora, un equipo de ingenieros de Caltech ha desarrollado un Transformer real con la capacidad de transformarse en el aire, lo que permite que el robot, similar a un dron, se aleje rodando suavemente y comience sus operaciones terrestres sin interrupciones. La mayor agilidad y robustez de estos robots podría ser especialmente útil para sistemas de reparto comerciales y exploradores robóticos. El nuevo robot, denominado ATMO (morfobot de transformación aérea), utiliza cuatro propulsores para volar, pero las cubiertas que los protegen se convierten en las ruedas del sistema en una configuración de conducción alternativa. Toda la transformación se basa en un solo motor que mueve una articulación central que eleva los propulsores de ATMO al modo dron o los baja al modo de conducción. Los investigadores describen el robot y el sofisticado sistema de control que lo impulsa en un artículo publicado recientemente en la revista Communications Engineering . «Diseñamos y construimos un nuevo sistema robótico inspirado en la naturaleza, en la forma en que los animales pueden usar sus cuerpos de diferentes maneras para lograr distintos tipos de locomoción», afirma Ioannis Mandralis (Maestría en Ciencias ’22), estudiante de posgrado en aeroespacial en Caltech y autor principal del nuevo artículo. Por ejemplo, explica, las aves vuelan y luego modifican su morfología corporal para reducir la velocidad y evitar obstáculos. «La capacidad de transformarse en el aire abre un amplio abanico de posibilidades para una mayor autonomía y robustez», añade Mandralis. Pero la transformación en el aire también plantea desafíos. Fuerzas aerodinámicas complejas intervienen tanto porque el robot está cerca del suelo como porque cambia de forma a medida que se transforma. «Aunque parezca simple al observar a un pájaro aterrizar y luego correr, en realidad se trata de un problema que la industria aeroespacial lleva luchando durante probablemente más de 50 años», afirma Mory Gharib (doctorado en 1983), profesor Hans W. Liepmann de Aeronáutica e Ingeniería Médica, director y titular de la Cátedra de Liderazgo Booth-Kresa del Centro de Sistemas y Tecnologías Autónomas (CAST) de Caltech, y director de los Laboratorios Aeroespaciales de Posgrado del Instituto Tecnológico de California (GALCIT). Todos los vehículos voladores experimentan fuerzas complejas cerca del suelo. Pensemos en un helicóptero, por ejemplo. Al aterrizar, sus propulsores impulsan una gran cantidad de aire hacia abajo. Cuando ese aire toca el suelo, una parte rebota; si el helicóptero aterriza demasiado rápido, puede ser absorbido por un vórtice formado por ese aire reflejado, lo que provoca que el vehículo pierda sustentación. En el caso de ATMO, la dificultad es aún mayor. El robot no solo debe lidiar con complejas fuerzas cercanas al suelo, sino que también cuenta con cuatro chorros que alteran constantemente la distancia entre sí, lo que genera turbulencia e inestabilidad adicionales. Para comprender mejor estas complejas fuerzas aerodinámicas, los investigadores realizaron pruebas en el laboratorio de drones de CAST. Utilizaron experimentos con células de carga para observar cómo el cambio de configuración del robot al aterrizar afectaba su fuerza de empuje. También realizaron experimentos de visualización de humo para revelar los fenómenos subyacentes que provocan dichos cambios en la dinámica. Los investigadores incorporaron estos conocimientos al algoritmo de un nuevo sistema de control que crearon para ATMO. El sistema utiliza un método de control avanzado llamado control predictivo de modelos, que funciona prediciendo continuamente cómo se comportará el sistema en el futuro cercano y ajustando sus acciones para mantener su rumbo. «El algoritmo de control es la mayor innovación de este artículo», afirma Mandralis. «Los cuadricópteros utilizan controladores específicos debido a la ubicación de sus propulsores y a su modo de vuelo. Aquí introducimos un sistema dinámico inédito. En cuanto el robot empieza a transformarse, se producen diferentes acoplamientos dinámicos: diferentes fuerzas que interactúan entre sí. Y el sistema de control debe ser capaz de responder rápidamente a todo ello». Otros autores de Caltech del artículo «ATMO: Un morfobot que se transforma aéreamente para la transición dinámica tierra-aérea» son Reza Nemovi, ingeniero de diseño aeroespacial, y Richard M. Murray (licenciatura en 1985), profesor Thomas E. y Doris Everhart de Control y Sistemas Dinámicos y Bioingeniería. El coautor Alireza Ramezani, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Northeastern, actualmente es profesor visitante en el área aeroespacial de Caltech. El trabajo contó con el apoyo financiero del Centro de Sistemas y Tecnologías Autónomas de Caltech. Caltech News. Traducido al español

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La nueva solución Single SitePower de Huawei crea cuatro sinergias para acelerar la inteligencia del sitio

Durante la 9.ª Cumbre Mundial de Eficiencia Energética de las TIC celebrada en Dubái, Huawei presentó Single SitePower, su solución de última generación para instalaciones energéticas digitales e inteligentes, que impulsará la transformación inteligente de la infraestructura energética de las TIC. Bajo el lema «Sitios Verdes: Construyendo un Futuro Inteligente», la Cumbre reunió a líderes de la industria y expertos en energía de operadores líderes, empresas de torres y organizaciones del sector a nivel mundial para debatir la transición energética hacia unas TIC más ecológicas. Los operadores globales y las empresas de torres se enfrentan a una amplia gama de desafíos energéticos. La industria de las comunicaciones consume el 2,5 % de la electricidad mundial, y las estaciones base representan más del 60 %. Junto con el rápido desarrollo de nuevas tecnologías como la IA, el tráfico de red y el consumo de energía están aumentando. Además, los cortes de energía, el envejecimiento de la infraestructura y los desastres naturales ejercen una enorme presión sobre la resiliencia y la evolución de la red. Para ayudar a superar estos desafíos, la solución Single SitePower aprovecha las innovaciones tecnológicas para construir cuatro sistemas de sinergia inteligentes, lo que ayuda a los operadores a construir sitios sencillos, ecológicos, resilientes y seguros. Sitio único Power James Chen, presidente del negocio de operadores de Huawei Según James Chen, presidente del Negocio de Operadores de Huawei, los costos nivelados de electricidad (LCOE) de los sistemas solares y baterías siguen disminuyendo, y sus periodos de recuperación de la inversión se han acortado, lo que ofrece enormes oportunidades para que los operadores y las empresas de torres logren la transición a la energía verde. Huawei integra tecnologías digitales y de electrónica de potencia, impulsa la transformación inteligente mediante productos de alta calidad y desarrolla continuamente soluciones innovadoras de infraestructura energética para la industria digital. Estos esfuerzos acelerarán la transición a la energía verde y promoverán el desarrollo sostenible de los operadores y las empresas de torres, allanando el camino hacia un futuro mejor y más verde. Huawei News. Traducido al español

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Motorola anuncia los moto g86 power 5G, moto g86 5G y moto g56 5G con baterías enormes, durabilidad extrema y sistemas de cámara con inteligencia artificial de Moto.

Ya sea que los usuarios viajen, exploren actividades al aire libre o despierten su creatividad, necesitan que su teléfono esté a la altura. Descripción general Ya sea que los usuarios viajen, exploren actividades al aire libre o despierten su creatividad, necesitan que su teléfono esté a la altura. Por eso, la nueva línea de moto g cuenta con una elegante construcción y un diseño resistente, que cumple con las certificaciones de durabilidad de grado militar 3 para una mayor protección. Motorola presenta la nueva generación de dispositivos moto g, que incluye los moto g86 power 5G , moto g86 5G y moto g56 5G , para que los consumidores puedan elegir el dispositivo que mejor se adapte a su estilo de vida. Cada uno ofrece una combinación única de características, con énfasis en una potente duración de la batería, entretenimiento impresionante y captura de contenido vívido, todo en una colorida paleta Pantone. Dura días con una sola carga 1 con moto g86 power 5G Con la batería más grande de Motorola hasta la fecha, el nuevo moto g86 power 5G es un dispositivo potente y confiable. Desde las características de durabilidad mejor calificadas (3,4) hasta su cámara con IA, este dispositivo prioriza lo importante. De esta manera, los usuarios pueden sentirse seguros, sin importar lo que estén haciendo o adónde vayan. Los asistentes a festivales de música, los aficionados al camping o quienes pasan días fuera pueden contar con una batería enorme. Por eso, el moto g86 power 5G cuenta con una batería de 6720 mAh que ofrece 53 horas de autonomía . <sup>1,5 </sup> Con ella, los usuarios pueden pasar todo el fin de semana sin necesidad de cargador,<sup> 1 </sup> ideal para escapadas o entornos impredecibles. Cuando necesiten cargar, la carga TurboPower™ de 30 W les cubre las espaldas en tan solo 30 minutos. <sup> 5</sup> La batería funciona junto con el procesador MediaTek Dimensity 7300 , que es incluso más rápido que la generación anterior. Esta combinación permite a los consumidores usar su dispositivo con facilidad, independientemente de lo que intenten lograr. Ya sea compartir fotos con amigos, revisar el correo electrónico o jugar un juego nuevo, los usuarios pueden esperar un rendimiento constante y con gran capacidad de respuesta. Para contribuir aún más a la confiabilidad del dispositivo, el moto g86 power 5G está emparejado con hasta 12 GB de RAM, ampliables hasta 24 GB con RAM Boost. <sup>6</sup> Esto permite a los consumidores navegar fluidamente entre aplicaciones y les da aún más espacio para realizar múltiples tareas. Los usuarios también recibirán hasta 512 GB de almacenamiento, <sup>7</sup> para que tengan amplio espacio para sus mensajes, imágenes y muchas aplicaciones. Diseñado para resistir lo inesperado, el moto g86 power 5G es ideal para días en la piscina y otras actividades. Sus clasificaciones IP68 e IP69⁻⁴ lo protegen de la lluvia intensa, el polvo, la suciedad, la arena y el agua a alta presión, incluyendo la inmersión en agua dulce hasta 1,5 metros por hasta 30 minutos. Lo mismo ocurre con su certificación MIL-STD-810H⁻⁴ , que le permite soportar temperaturas extremas, cambios de presión, altitudes y caídas, para que los usuarios se sientan seguros incluso en los entornos más exigentes. Para proteger la pantalla de arañazos y caídas, este dispositivo también cuenta con Corning® Gorilla® Glass 7i resistente a daños. Tan hermoso como poderoso y duradero, el moto g86 power 5G es perfecto para salidas nocturnas y un compañero confiable para quedarse en casa. El diseño liviano del dispositivo inspirado en cuero lo hace fácil de sostener, mientras que las opciones de color seleccionadas por Pantone , que incluyen PANTONE Cosmic Sky, PANTONE Chrysanthemum, PANTONE Golden Cypress y PANTONE Spellbound, combinan sofisticación con practicidad.  El moto g86 power 5G viene con la pantalla más brillante de este segmento. 8 Al transmitir un programa de TV o un video viral, los usuarios pueden ver la acción con mayor detalle gracias a la pantalla pOLED Super HD de 6.7” , que tiene un 28 % más de resolución en comparación con la generación anterior, 9 y mil millones de colores vibrantes (10 bits). Su tecnología pOLED ayuda a permitir un diseño más delgado con bordes más delgados, una experiencia de visualización más inmersiva, un brillo máximo más alto y una durabilidad mejorada sin agotar la vida útil de la batería. Las texturas y los colores son más ricos con HDR10+, y la pantalla es más fácil de ver en interiores o exteriores. Esto se debe a que el dispositivo ofrece 4500 nits de brillo máximo, lo que lo hace 2,8 veces más brillante que la generación anterior . 10 Cuando los usuarios están junto a la piscina o revisando su teléfono después de ducharse, pueden usar su dispositivo fácilmente, incluso con los dedos mojados, gracias a la tecnología Water Touch . Además de las imágenes en pantalla, el dispositivo cuenta con parlantes estéreo y sonido Dolby Atmos® para una experiencia inmersiva que hace que los consumidores sientan que están más cerca de su entretenimiento favorito. Reproductor de video 00:00 00:06 El moto g86 power 5G es el primer moto g que incorpora el Motor de Mejora Fotográfica de moto ai para obtener resultados de calidad profesional. Quienes deseen documentar su vida a través de fotos pueden optar por una cámara principal de 50 MP con el avanzado sensor Sony LYTIA 600. Esta combinación permite a los usuarios producir contenido profesional en condiciones de iluminación difíciles. El procesamiento en segundo plano de moto ai garantiza fotos nítidas en todo momento. Trabajando entre bastidores, moto ai y el Motor de Mejora Fotográfica perfeccionan las imágenes, facilitando la grabación de aventuras trepidantes o momentos tranquilos con poca luz. Además de la cámara principal, los usuarios pueden disfrutar de un lente ultra gran angular de 8 MP para fotos amplias o usar el modo macro para capturar detalles intrincados. También notarán cómo el sensor de luz 3 en 1 mejora la calidad al medir mejor las condiciones de iluminación. La cámara frontal de 32 MP completa el sistema de cámaras, ofreciendo selfies y fotos de grupo impresionantes. Entretenimiento más audaz y brillante y cámaras con inteligencia artificial de Moto con Moto G86 5G El moto g86 5G está fabricado con materiales de primera calidad, lo que lo hace tan atractivo como resistente. Se diseñó con las mismas características clave que la versión Power del

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Computación espacial de Immersed: transformando la colaboración en el trabajo remoto

 Con Immersed , cualquier lugar con acceso a internet puede ser tu oficina completamente equipada.  “Incluso como empresa remota, detestamos el trabajo remoto”, afirma Ryan Yep, director de alianzas y estrategia GTM de Immersed . “ Nos impide tener la experiencia de trabajar en la oficina”. Con Immersed , cualquier lugar con acceso a internet puede ser tu oficina completamente equipada.  Algunos profesionales han probado auriculares de computación espacial para imitar la sensación de colaboración de un entorno de oficina, pero la mayoría son voluminosos, requieren cables y pesan 450 g o más. La frustración con el estándar actual llevó a Immersed a crear Visor , unos auriculares de computación espacial de 170 g con pantallas micro-OLED de 4K por ojo. Visor está diseñado específicamente para la app Immersed y su asistente de IA, Curator.  Impulsando la experiencia del visor El Visor de Immersed te permite acceder a cinco pantallas virtuales 4K para una experiencia totalmente inmersiva. Esta configuración se ejecuta sin problemas con IA local en una torre Dell Pro Max con NVIDIA RTX™ 6000 Ada Generation acelerada . El Visor puede conectarse o conectarse de forma inalámbrica con una batería. Para las empresas que gestionan datos confidenciales, la opción con cable mantiene los modelos de IA de Curator completamente locales para una privacidad total de los datos.   Detrás del cristal Visor crea múltiples pantallas virtuales 4K integrándose en el sistema operativo. Ryan Yep explica que un verdadero asistente personal de IA como Curator se beneficia enormemente de las estaciones de trabajo Dell Pro Max con tecnología de computación acelerada de NVIDIA .  Cuando se le pidió que profundizara, comentó: « Dell, con la NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, es capaz de gestionar la codificación de vídeo y el procesamiento de IA de forma local. Eso es lo que convierte a NVIDIA y Dell en excelentes socios». Continuó: «Las GPU NVIDIA ofrecen una nitidez de pantalla 4K en las gafas. Nadie ha ofrecido este nivel de nitidez y facilidad de uso en un dispositivo lo suficientemente ligero como para ofrecer comodidad durante todo el día; por eso, la computación espacial no se ha adoptado ampliamente a nivel empresarial».  “La gente no adoptará esta tecnología a menos que sea al menos cinco o diez veces mejor que trabajar con un monitor físico”.   Ken Glass, de Dell Technologies, explica cómo el hardware impulsa la experiencia Visor: «Puedes usar una GPU NVIDIA RTX 1000 de generación Ada para portátiles con Visor. Con opciones más recientes como la NVIDIA RTX 6000 , los usuarios pueden acceder a hasta ocho pantallas virtuales». Las PC Dell Pro Max aprovechan al máximo el potencial de las GPU NVIDIA RTX. Las tarjetas gráficas NVIDIA están diseñadas para escalar en aplicaciones donde el rendimiento y la fiabilidad son esenciales.   Immersed resuelve problemas que van más allá del teletrabajo totalmente colaborativo. Para personas con trastornos de atención, Visor actúa como un sistema de cancelación de ruido visual, permitiendo la personalización de las pantallas virtuales, a la vez que mantiene la privacidad del trabajo sensible, sin necesidad de pantalla de privacidad. En entornos sensibles, proporciona privacidad sin hardware adicional.  El asistente de inteligencia artificial que actúa, no solo chatea Curator es el asistente de IA que reside localmente en tu estación de trabajo, no en la nube. A diferencia de los chatbots típicos, Curator actúa en tu máquina. «Aprende de las reuniones y conversaciones. Recuerda dónde enviaste un mensaje o qué se discutió hace semanas y ejecuta tareas a nivel de sistema», explica Yep. Curator puede ejecutarse localmente en lugar de en la nube. Los equipos de finanzas, salud, educación superior, manufactura o defensa pueden proteger la propiedad intelectual con su propio firewall mientras se benefician de la IA generativa. Con la seguridad en mente, Dell ofrece las PC comerciales más seguras y fáciles de administrar del mercado, diseñadas para brindar tranquilidad a los clientes y proteger a sus organizaciones contra las ciberamenazas en constante evolución¹. Transformando el trabajo en todas las industrias Una enfermera que usa Visor puede acceder a la información del paciente de forma privada. Los analistas financieros pueden organizar múltiples pantallas de datos sin monitores físicos. Los ingenieros pueden colaborar en modelos 3D en espacios virtuales compartidos.  Para los emprendedores, la tecnología reduce los requisitos de capital inicial. «Puedes ahorrar en gastos inmobiliarios si no quieres una oficina tradicional», añade Yep. «Con la ayuda de la IA, necesitarás menos miembros del equipo para hacer realidad tu visión».  El entorno de Computación Espacial abre nuevas formas de colaboración. «Puedo hablar contigo por teléfono y podemos ver cómo se diseña un modelo 3D en entornos interactivos y colaborativos», explica Glass.  Conexión humana en la computación espacial La tecnología de  Immersed representa un cambio fundamental en la interacción en el lugar de trabajo. El equipo combinala potencia informática de escritorio de Dell con la arquitectura gráfica de NVIDIA para pruebas y desarrollo. Su arquitectura incluye núcleos tensoriales y de trazado de rayos. Gracias a la experiencia de Immersed en computación espacial, crean herramientas que se adaptan a las necesidades humanas. Estos avances eliminan la necesidad de que las personas se adapten a la tecnología. “Estamos completamente integrados en el ecosistema”, añadió Glass. “Nos convertimos en parte del entorno y no en extraños que miran desde afuera”.  Visor está disponible para pedidos anticipados hoy (por orden de llegada) y las entregas comenzarán este año.  Para obtener más información sobre las PC Dell Pro Max² con tecnología GPU NVIDIA RTX, haga clic aquí .  1 Declaración obligatoria: La opción más segura se basa en un análisis interno de Dell de octubre de 2024. Aplicable a PC con procesadores Intel. No todas las funciones están disponibles en todas las PC. Se requiere una compra adicional para algunas funciones. Validado por Principled Technologies. https://www.principledtechnologies.com/Dell/OEM-security-feature-comparison-0424.pdf, abril de 2024. Las PC comerciales más administrables al comparar las capacidades de administración de sistemas de los procesos de actualización de Dell, las capacidades de la solución de administración de Dell y las integraciones con soluciones de administración de terceros, con los procesos de actualización de la competencia, las capacidades de la solución de administración de sistemas y las integraciones con soluciones de administración de terceros. Las soluciones de administración de terceros (Microsoft Intune y Workspace ONE) se adquieren por separado. Intel vPro, para admitir la administración de sistemas fuera de banda, es una actualización adicional de la configuración del sistema. Basado en un análisis interno de Dell de abril de 2024  . Restricciones geográficas: No

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An anomaly detection framework anyone can use

PhD student Sarah Alnegheimish wants to make machine learning systems accessible. Sarah Alnegheimish’s research interests reside at the intersection of machine learning and systems engineering. Her objective: to make machine learning systems more accessible, transparent, and trustworthy. Alnegheimish is a PhD student in Principal Research Scientist Kalyan Veeramachaneni’s Data-to-AI group in MIT’s Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS). Here, she commits most of her energy to developing Orion, an open-source, user-friendly machine learning framework and time series library that is capable of detecting anomalies without supervision in large-scale industrial and operational settings. Early influence  The daughter of a university professor and a teacher educator, she learned from an early age that knowledge was meant to be shared freely. “I think growing up in a home where education was highly valued is part of why I want to make machine learning tools accessible.” Alnegheimish’s own personal experience with open-source resources only increased her motivation. “I learned to view accessibility as the key to adoption. To strive for impact, new technology needs to be accessed and assessed by those who need it. That’s the whole purpose of doing open-source development.” Alnegheimish earned her bachelor’s degree at King Saud University (KSU). “I was in the first cohort of computer science majors. Before this program was created, the only other available major in computing was IT [information technology].” Being a part of the first cohort was exciting, but it brought its own unique challenges. “All of the faculty were teaching new material. Succeeding required an independent learning experience. That’s when I first time came across MIT OpenCourseWare: as a resource to teach myself.” Shortly after graduating, Alnegheimish became a researcher at the King Abdulaziz City for Science and Technology (KACST), Saudi Arabia’s national lab. Through the Center for Complex Engineering Systems (CCES) at KACST and MIT, she began conducting research with Veeramachaneni. When she applied to MIT for graduate school, his research group was her top choice. Creating Orion Alnegheimish’s master thesis focused on time series anomaly detection — the identification of unexpected behaviors or patterns in data, which can provide users crucial information. For example, unusual patterns in network traffic data can be a sign of cybersecurity threats, abnormal sensor readings in heavy machinery can predict potential future failures, and monitoring patient vital signs can help reduce health complications. It was through her master’s research that Alnegheimish first began designing Orion. Orion uses statistical and machine learning-based models that are continuously logged and maintained. Users do not need to be machine learning experts to utilize the code. They can analyze signals, compare anomaly detection methods, and investigate anomalies in an end-to-end program. The framework, code, and datasets are all open-sourced. “With open source, accessibility and transparency are directly achieved. You have unrestricted access to the code, where you can investigate how the model works through understanding the code. We have increased transparency with Orion: We label every step in the model and present it to the user.” Alnegheimish says that this transparency helps enable users to begin trusting the model before they ultimately see for themselves how reliable it is. “We’re trying to take all these machine learning algorithms and put them in one place so anyone can use our models off-the-shelf,” she says. “It’s not just for the sponsors that we work with at MIT. It’s being used by a lot of public users. They come to the library, install it, and run it on their data. It’s proving itself to be a great source for people to find some of the latest methods for anomaly detection.” Repurposing models for anomaly detection In her PhD, Alnegheimish is further exploring innovative ways to do anomaly detection using Orion. “When I first started my research, all machine-learning models needed to be trained from scratch on your data. Now we’re in a time where we can use pre-trained models,” she says. Working with pre-trained models saves time and computational costs. The challenge, though, is that time series anomaly detection is a brand-new task for them. “In their original sense, these models have been trained to forecast, but not to find anomalies,” Alnegheimish says. “We’re pushing their boundaries through prompt-engineering, without any additional training.” Because these models already capture the patterns of time-series data, Alnegheimish believes they already have everything they need to enable them to detect anomalies. So far, her current results support this theory. They don’t surpass the success rate of models that are independently trained on specific data, but she believes they will one day. Accessible design Alnegheimish talks at length about the efforts she’s gone through to make Orion more accessible. “Before I came to MIT, I used to think that the crucial part of research was to develop the machine learning model itself or improve on its current state. With time, I realized that the only way you can make your research accessible and adaptable for others is to develop systems that make them accessible. During my graduate studies, I’ve taken the approach of developing my models and systems in tandem.” The key element to her system development was finding the right abstractions to work with her models. These abstractions provide universal representation for all models with simplified components. “Any model will have a sequence of steps to go from raw input to desired output.  We’ve standardized the input and output, which allows the middle to be flexible and fluid. So far, all the models we’ve run have been able to retrofit into our abstractions.” The abstractions she uses have been stable and reliable for the last six years. The value of simultaneously building systems and models can be seen in Alnegheimish’s work as a mentor. She had the opportunity to work with two master’s students earning their engineering degrees. “All I showed them was the system itself and the documentation of how to use it. Both students were able to develop their own models with the abstractions we’re conforming to. It reaffirmed that we’re taking the right path.”

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Un marco de detección de anomalías que cualquiera puede usar

La estudiante de doctorado Sarah Alnegheimish quiere hacer que los sistemas de aprendizaje automático sean accesibles. Los intereses de investigación de Sarah Alnegheimish se centran en la intersección del aprendizaje automático y la ingeniería de sistemas. Su objetivo: hacer que los sistemas de aprendizaje automático sean más accesibles, transparentes y fiables. Alnegheimish es estudiante de doctorado en el grupo de Datos a IA del Científico Investigador Principal Kalyan Veeramachaneni, en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS) del MIT. Allí, dedica la mayor parte de su energía al desarrollo de Orion, un marco de aprendizaje automático y una biblioteca de series temporales de código abierto y fácil de usar, capaz de detectar anomalías sin supervisión en entornos industriales y operativos a gran escala. Influencia temprana  Hija de un profesor universitario y una formadora de docentes, aprendió desde pequeña que el conocimiento debía compartirse libremente. «Creo que haber crecido en un hogar donde la educación era muy valorada es parte de la razón por la que quiero que las herramientas de aprendizaje automático sean accesibles». Su propia experiencia con recursos de código abierto no hizo más que aumentar su motivación. «Aprendí a ver la accesibilidad como la clave para la adopción. Para lograr un impacto, quienes necesitan acceder a las nuevas tecnologías deben ser evaluados. Ese es el propósito del desarrollo de código abierto». Alnegheimish obtuvo su licenciatura en la Universidad Rey Saud (KSU). «Formé parte de la primera promoción de informática. Antes de la creación de este programa, la única otra especialización disponible en informática era TI [tecnología de la información]». Formar parte de la primera promoción fue emocionante, pero también presentó sus propios desafíos. «Todo el profesorado enseñaba material nuevo. Para superarlo, era necesario un aprendizaje independiente. Fue entonces cuando descubrí por primera vez MIT OpenCourseWare: como un recurso para mi propio aprendizaje». Poco después de graduarse, Alnegheimish se incorporó como investigadora a la Ciudad Rey Abdul Aziz para la Ciencia y la Tecnología (KACST), el laboratorio nacional de Arabia Saudita. A través del Centro de Sistemas de Ingeniería Complejos (CCES) de KACST y del MIT, comenzó a investigar con Veeramachaneni. Cuando solicitó plaza en el MIT para cursar un posgrado, su grupo de investigación fue su primera opción. Creando Orión La tesis de maestría de Alnegheimish se centró en la detección de anomalías en series temporales: la identificación de comportamientos o patrones inesperados en los datos, que pueden proporcionar información crucial a los usuarios. Por ejemplo, patrones inusuales en los datos de tráfico de red pueden ser una señal de amenazas de ciberseguridad, lecturas anormales de sensores en maquinaria pesada pueden predecir posibles fallos futuros, y la monitorización de las constantes vitales de los pacientes puede ayudar a reducir las complicaciones de salud. Fue a través de su investigación de maestría que Alnegheimish comenzó a diseñar Orion. Orion utiliza modelos estadísticos y basados ​​en aprendizaje automático que se registran y mantienen continuamente. Los usuarios no necesitan ser expertos en aprendizaje automático para utilizar el código. Pueden analizar señales, comparar métodos de detección de anomalías e investigar anomalías en un programa integral. El marco, el código y los conjuntos de datos son de código abierto. Con el código abierto, la accesibilidad y la transparencia se logran directamente. Se tiene acceso ilimitado al código, donde se puede investigar cómo funciona el modelo a través de la comprensión del código. Con Orion, hemos aumentado la transparencia: etiquetamos cada paso del modelo y lo presentamos al usuario. Alnegheimish afirma que esta transparencia ayuda a que los usuarios comiencen a confiar en el modelo antes de comprobar por sí mismos su fiabilidad. “Intentamos reunir todos estos algoritmos de aprendizaje automático en un solo lugar para que cualquiera pueda usar nuestros modelos listos para usar”, afirma. “No es solo para los patrocinadores con los que trabajamos en el MIT. Lo utilizan muchos usuarios públicos. Acuden a la biblioteca, lo instalan y lo ejecutan con sus datos. Está demostrando ser una excelente fuente para encontrar algunos de los métodos más recientes de detección de anomalías”. Reutilización de modelos para la detección de anomalías En su doctorado, Alnegheimish continúa explorando formas innovadoras de detectar anomalías con Orion. «Cuando comencé mi investigación, todos los modelos de aprendizaje automático debían entrenarse desde cero con los datos. Ahora podemos usar modelos preentrenados», afirma. Trabajar con modelos preentrenados ahorra tiempo y costos computacionales. Sin embargo, el desafío radica en que la detección de anomalías en series temporales es una tarea completamente nueva para ellos. «En su sentido original, estos modelos se entrenaron para pronosticar, pero no para detectar anomalías», afirma Alnegheimish. «Estamos ampliando sus límites mediante ingeniería rápida, sin capacitación adicional». Dado que estos modelos ya capturan los patrones de datos de series temporales, Alnegheimish cree que ya cuentan con todo lo necesario para detectar anomalías. Hasta el momento, sus resultados actuales respaldan esta teoría. No superan la tasa de éxito de los modelos entrenados independientemente con datos específicos, pero ella cree que algún día lo harán. Diseño accesible Alnegheimish habla extensamente sobre los esfuerzos que ha realizado para hacer Orion más accesible. «Antes de llegar al MIT, pensaba que la parte crucial de la investigación era desarrollar el propio modelo de aprendizaje automático o mejorar su estado actual. Con el tiempo, me di cuenta de que la única manera de hacer que tu investigación sea accesible y adaptable para otros es desarrollar sistemas que la hagan accesible. Durante mis estudios de posgrado, adopté el enfoque de desarrollar mis modelos y sistemas en conjunto». El elemento clave para el desarrollo de su sistema fue encontrar las abstracciones adecuadas para sus modelos. Estas abstracciones proporcionan una representación universal para todos los modelos con componentes simplificados. «Cualquier modelo tendrá una secuencia de pasos para ir desde la entrada sin procesar hasta la salida deseada. Hemos estandarizado la entrada y la salida, lo que permite que la parte intermedia sea flexible y fluida. Hasta ahora, todos los modelos que hemos ejecutado se han adaptado a nuestras abstracciones». Las abstracciones que

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