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Categoría: La Ética y la Inteligencia Artificial

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Cinco cosas inteligentes que pueden hacer las computadoras con IA

Descubra cómo las PC con IA revolucionan las tareas cotidianas, mejorando la seguridad, impulsando la creatividad, transformando las experiencias de juego y personalizando la educación. En los últimos dos años, Intel lanzó sus primeras «PC con IA», anunciando el inicio de una nueva era en la informática personal. Estas nuevas PC ofrecen rendimiento y eficiencia mejorados por IA, además de nuevas herramientas que los usuarios pueden aprovechar. Impulsadas por la arquitectura híbrida x86 de alto rendimiento de Intel, estos dispositivos rediseñados han impulsado un mercado completamente nuevo y se convertirán rápidamente en el estándar para las nuevas PC en los próximos años. La transición a las PC con IA es más que una simple moda; es el próximo gran cambio de plataforma, comparable a la evolución de mainframes a PC o de computadoras de escritorio a dispositivos móviles. Las PC con IA ofrecen IA generativa y aprendizaje automático en tiempo real directamente en el dispositivo, en lugar de depender de una conexión a la nube. Representan un cambio transformador en la informática, ofreciendo potentes capacidades de IA directamente a usuarios y empresas. Con su ecosistema integral, su sólida compatibilidad de software y su enfoque innovador para integrar capacidades de IA, Intel está en una posición única para liderar el camino hacia esta nueva era de PC con IA. Desde salas de juntas y dormitorios hasta mesas de cocina y consolas de videojuegos, los usuarios de PC con IA de todo el mundo están experimentando el nacimiento de la generación de la IA. Sin embargo, muchos consumidores aún desconocen las ventajas que ofrece ejecutar la IA localmente en un PC. Automatización  de tareas digitales:  Según una  encuesta reciente de Intel , perdemos casi 15 horas semanales en tareas digitales como redactar correos electrónicos y buscar archivos en nuestras PC. Por lo tanto, en términos de productividad, las PC con IA son revolucionarias. La IA puede ayudar con tareas rutinarias como organizar correos electrónicos, programar reuniones y tomar notas. Automatizar estas y otras tareas que consumen mucho tiempo puede ayudarnos a concentrarnos en aspectos más importantes de nuestro trabajo y aumentar la productividad. Una PC con IA es como tener un asistente personal que nunca duerme; siempre está listo para ayudarte a hacer las cosas. Seguridad reforzada:  En la era digital, la seguridad es más importante que nunca, y las PC con IA aprovechan las últimas funciones de seguridad para proteger tus datos y privacidad.  McAfee Deepfake Detector  utiliza modelos avanzados de detección de IA para identificar el audio generado por IA en los vídeos, lo que ayuda a garantizar la autenticidad del contenido que consumes y compartes. Resulta especialmente útil en una era de desinformación y noticias falsas descontroladas. McAfee, en colaboración con Intel, aprovecha la unidad de procesamiento neuronal (NPU) del procesador Intel® Core™ Ultra para realizar localmente la inferencia de modelos de IA. Este procesamiento en el dispositivo mejora la privacidad al eliminar la necesidad de enviar datos confidenciales a la nube. Esta colaboración ofrece un aumento del rendimiento y una mayor duración de la batería. Impulsando la creatividad:  Creo que uno de los aspectos más emocionantes de una PC con IA es que sirve como herramienta para empoderar a los profesionales creativos mientras revolucionan la creación de contenido. Hay muchos ejemplos. Al aprovechar la IA en  DaVinci Resolve , los editores pueden usar audio transcrito con IA para encontrar oradores y editar clips de la línea de tiempo; los coloristas pueden usar el efecto Film Look Creator para emular procesos de película fotométrica; y la IA también puede usarse para rastrear el movimiento y panear el audio. Cyberlink Promeo  es un estudio creativo de IA para profesionales del marketing digital y vendedores online, que lo utilizan para crear fotos, contenido promocional, plantillas, fondos personalizados y vídeos. Con funciones como AI Magic Designer y AI Cowriter, las sencillas indicaciones de texto generan diseños y textos editables en segundos, sin importar el nivel de experiencia. Esto abre infinitas posibilidades para artistas, cineastas y creadores de contenidos, permitiéndoles producir trabajos de alta calidad en una fracción del tiempo. Optimización de juegos:  Para los jugadores, una PC con IA puede ofrecer un nivel completamente nuevo de rendimiento e inmersión. Los algoritmos de IA pueden optimizar el rendimiento de los fotogramas por segundo (FPS), garantizando experiencias más fluidas y con mayor capacidad de respuesta. Intel X e  Super Sampling Super Resolution  (X e SS-SR) es una tecnología de escalado compatible con las unidades de procesamiento gráfico (GPU) Intel® Arc™ que utiliza aprendizaje profundo con IA para aumentar la velocidad de fotogramas, manteniendo la fidelidad de imagen. Es ideal para desarrolladores de juegos que desean ofrecer a sus clientes un mayor rendimiento. Además, como parte de X e SS 2, X e SS Frame Generation (X e SS-FG) habilita la tecnología de interpolación de fotogramas basada en IA compatible con las GPU Intel Arc. X e SS-FG utiliza aprendizaje profundo para aumentar la fluidez mediante la generación de fotogramas adicionales. Ya sea que estés recorriendo vastos mundos abiertos solo o participando en intensas batallas multijugador en línea, jugar en una PC con IA con tecnologías Intel X e SS y gráficos Intel Arc puede mejorar tus experiencias de juego. Educación personalizada:  Uno de los usos menos conocidos, pero increíblemente atractivos, de una PC con IA es el aprendizaje personalizado.  Khanmigo  de Khan Academy utiliza procesadores Intel Core Ultra para analizar los estilos y preferencias de aprendizaje, adaptando el contenido educativo a las necesidades de cada estudiante. Ya sea estudiando para un examen, aprendiendo un nuevo idioma o adquiriendo una nueva habilidad, la IA puede proporcionar recursos y recomendaciones personalizados para guiar a los estudiantes hacia un mayor éxito. Imagínate tener un tutor o coach de guardia que comprende tus fortalezas y debilidades y te ofrece ejercicios y retroalimentación específicos para mejorar tu comprensión. Una computadora con IA puede ayudarte a tomar el control de tu educación y alcanzar tus objetivos de forma más eficiente. Este enfoque personalizado del aprendizaje no solo puede ser más efectivo, sino que también hace que el proceso sea más ameno y atractivo. Las PC con IA son más que simples máquinas potentes. Son herramientas versátiles que pueden mejorar

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mayo 10, 2025

Cómo hacer que los modelos de IA sean más confiables para entornos de alto riesgo

Un nuevo método ayuda a transmitir la incertidumbre con mayor precisión, lo que podría brindar a los investigadores y médicos clínicos mejor información para tomar decisiones. La ambigüedad en las imágenes médicas puede representar grandes desafíos para los médicos que intentan identificar enfermedades. Por ejemplo, en una radiografía de tórax, un derrame pleural (una acumulación anormal de líquido en los pulmones) puede parecerse mucho a los infiltrados pulmonares, que son acumulaciones de pus o sangre. Un modelo de inteligencia artificial podría asistir al médico en el análisis de rayos X, ayudándole a identificar detalles sutiles y optimizando el proceso de diagnóstico. Sin embargo, dado que una sola imagen puede contener tantas afecciones posibles, el médico probablemente preferiría considerar un conjunto de posibilidades, en lugar de evaluar solo una predicción de IA. Una forma prometedora de generar un conjunto de posibilidades, denominada clasificación conforme, es conveniente porque se puede implementar fácilmente sobre un modelo de aprendizaje automático existente. Sin embargo, puede generar conjuntos de un tamaño impráctico.  Los investigadores del MIT han desarrollado una mejora simple y efectiva que puede reducir el tamaño de los conjuntos de predicciones hasta en un 30 por ciento, haciendo al mismo tiempo que las predicciones sean más confiables. Disponer de un conjunto de predicciones más reducido puede ayudar al médico a identificar el diagnóstico correcto con mayor eficiencia, lo que podría mejorar y agilizar el tratamiento de los pacientes. Este método podría ser útil en diversas tareas de clasificación (por ejemplo, para identificar la especie de un animal en una imagen de un parque natural), ya que ofrece un conjunto de opciones más reducido pero más preciso. “Al tener menos clases a considerar, los conjuntos de predicciones son naturalmente más informativos, ya que se elige entre menos opciones. En cierto sentido, no se sacrifica nada en términos de precisión por algo más informativo”, afirma Divya Shanmugam, doctora en la promoción de 2024, posdoctora en Cornell Tech, quien realizó esta investigación mientras era estudiante de posgrado en el MIT. Shanmugam colabora en el artículo con Helen Lu (promoción de 2024); Swami Sankaranarayanan, exinvestigador posdoctoral del MIT y actual investigador en Lilia Biosciences; y el autor principal, John Guttag, profesor Dugald C. Jackson de Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica del MIT y miembro del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL). La investigación se presentará en la Conferencia sobre Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones en junio. Garantías de predicción Los asistentes de IA implementados para tareas cruciales, como la clasificación de enfermedades en imágenes médicas, suelen estar diseñados para generar una puntuación de probabilidad junto con cada predicción, de modo que el usuario pueda evaluar la fiabilidad del modelo. Por ejemplo, un modelo podría predecir que existe un 20 % de probabilidad de que una imagen corresponda a un diagnóstico específico, como la pleuresía. Sin embargo, es difícil confiar en la confianza predicha de un modelo, ya que numerosas investigaciones previas han demostrado que estas probabilidades pueden ser inexactas. Con la clasificación conforme, la predicción del modelo se sustituye por un conjunto de los diagnósticos más probables, junto con la garantía de que el diagnóstico correcto se encuentra en algún punto del conjunto. Pero la incertidumbre inherente a las predicciones de la IA a menudo hace que el modelo genere conjuntos demasiado grandes para ser útiles. Por ejemplo, si un modelo clasifica un animal en una imagen como una de 10.000 especies potenciales, podría generar un conjunto de 200 predicciones para ofrecer una garantía sólida. “Son muchas clases las que hay que revisar para determinar cuál es la adecuada”, afirma Shanmugam. La técnica también puede ser poco confiable porque pequeños cambios en las entradas, como rotar levemente una imagen, pueden producir conjuntos de predicciones completamente diferentes. Para que la clasificación conforme sea más útil, los investigadores aplicaron una técnica desarrollada para mejorar la precisión de los modelos de visión por computadora llamada aumento del tiempo de prueba (TTA). TTA crea múltiples aumentos de una sola imagen en un conjunto de datos, tal vez recortándola, volteándola, acercándola, etc. Luego aplica un modelo de visión por computadora a cada versión de la misma imagen y agrega sus predicciones. De esta manera, se obtienen múltiples predicciones a partir de un solo ejemplo. Esta agregación de predicciones mejora la precisión y la robustez de las predicciones, explica Shanmugam. Maximizar la precisión Para aplicar el TTA, los investigadores presentan datos de imágenes etiquetadas utilizados en el proceso de clasificación conforme. Aprenden a agregar las mejoras de estos datos, ampliando automáticamente las imágenes para maximizar la precisión de las predicciones del modelo subyacente. Luego, ejecutan la clasificación conforme sobre las nuevas predicciones del modelo, transformadas mediante TTA. El clasificador conforme genera un conjunto más pequeño de predicciones probables para la misma garantía de confianza. “Combinar el aumento del tiempo de prueba con la predicción conforme es fácil de implementar, eficaz en la práctica y no requiere reentrenamiento del modelo”, afirma Shanmugam. En comparación con trabajos anteriores en predicción conforme en varios puntos de referencia de clasificación de imágenes estándar, su método aumentado con TTA redujo los tamaños de los conjuntos de predicción en los experimentos, del 10 al 30 por ciento. Es importante destacar que la técnica logra esta reducción en el tamaño del conjunto de predicciones manteniendo la garantía de probabilidad. Los investigadores también descubrieron que, aunque sacrifican algunos datos etiquetados que normalmente se utilizarían para el procedimiento de clasificación conforme, el TTA aumenta la precisión lo suficiente como para compensar el costo de perder esos datos. Esto plantea preguntas interesantes sobre cómo utilizamos los datos etiquetados después del entrenamiento del modelo. La asignación de datos etiquetados entre los diferentes pasos posteriores al entrenamiento es una dirección importante para el trabajo futuro, afirma Shanmugam. En el futuro, los investigadores buscan validar la eficacia de este enfoque en el contexto de modelos que clasifican texto en lugar de imágenes. Para mejorar aún más el trabajo, también están considerando maneras de reducir la cantidad de computación

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mayo 7, 2025

Evolución de la estructura de OpenAI

La Junta Directiva de OpenAI tiene un plan actualizado para evolucionar la estructura de OpenAI. Tomamos la decisión de que la organización sin fines de lucro mantuviera el control de OpenAI tras escuchar a líderes cívicos y entablar un diálogo constructivo con las Fiscalías Generales de Delaware y California. Agradecemos a ambas fiscalías y esperamos continuar estas importantes conversaciones para asegurar que OpenAI pueda seguir cumpliendo eficazmente su misión de garantizar que la IA general beneficie a toda la humanidad. Sam escribió la carta a continuación a nuestros empleados y partes interesadas, explicando por qué estamos tan entusiasmados con esta nueva dirección. —Bret Taylor * * * Carta de Sam a los empleados. OpenAI no es una empresa normal y nunca lo será. Nuestra misión es garantizar que la inteligencia artificial general (AGI) beneficie a toda la humanidad. Cuando iniciamos OpenAI, no teníamos una idea clara de cómo íbamos a lograr nuestra misión. Empezamos mirándonos fijamente en la mesa de la cocina, preguntándonos qué investigación debíamos llevar a cabo. En aquel entonces, no pensábamos en productos ni en un modelo de negocio. No podíamos contemplar los beneficios directos de la IA para el asesoramiento médico, el aprendizaje, la productividad y mucho más, ni las necesidades de cientos de miles de millones de dólares en computación para entrenar modelos y atender a los usuarios. No sabíamos realmente cómo se construiría ni se utilizaría la IA general. Mucha gente podía imaginar un oráculo que les dijera a científicos y presidentes qué hacer, y aunque podría ser increíblemente peligroso, tal vez se les pudiera confiar a esas pocas personas. En sus inicios, muchas personas del entorno de OpenAI pensaban que la IA solo debía estar en manos de unas pocas personas de confianza que pudieran “manejarla”.  Ahora vemos una manera de que la IA general empodere directamente a todos, convirtiéndola en la herramienta más poderosa de la historia de la humanidad. Si logramos esto, creemos que las personas construirán cosas increíbles para sí mismas y seguirán impulsando la sociedad y la calidad de vida. Claro que no todo se usará para el bien, pero confiamos en la humanidad y creemos que las cosas buenas superarán con creces las malas. Estamos comprometidos con este camino hacia la IA democrática. Queremos poner herramientas increíbles al alcance de todos. Nos sorprende y nos complace lo que crean con nuestras herramientas y cuánto desean usarlas. Queremos abrir el código fuente de modelos muy eficaces. Queremos dar a nuestros usuarios una amplia libertad para usar nuestras herramientas dentro de amplios límites, incluso si no siempre compartimos el mismo marco moral, y permitirles tomar decisiones sobre el comportamiento de ChatGPT. Creemos que este es el mejor camino a seguir: la IA general debe permitir que toda la humanidad se beneficie mutuamente. Somos conscientes de que algunas personas tienen opiniones muy diferentes. Queremos construir un cerebro para el mundo y hacer que sea súper fácil para que la gente lo use para lo que quiera (sujeto a algunas restricciones; la libertad no debería afectar la libertad de otras personas, por ejemplo).  La gente está usando ChatGPT para aumentar su productividad como científicos , codificadores y mucho más .(se abre en una nueva ventana)Las personas usan ChatGPT para resolver problemas graves de salud y aprender más que nunca. También usan ChatGPT para obtener consejos sobre cómo manejar situaciones difíciles. Nos enorgullece ofrecer un servicio que beneficia tanto a tantas personas; es uno de los logros más directos de nuestra misión que podemos imaginar.  Pero quieren usarla mucho más; actualmente no podemos suministrar tanta IA como el mundo necesita, y tenemos que limitar el uso de nuestros sistemas y operarlos lentamente. A medida que los sistemas se vuelvan más capaces, querrán usarla aún más, para cosas aún más maravillosas.  No teníamos ni idea de que este sería el panorama mundial cuando inauguramos nuestro laboratorio de investigación hace casi una década. Pero ahora que vemos esta imagen, estamos entusiasmados. Es hora de que evolucionemos nuestra estructura. Hay tres cosas que queremos lograr: Tomamos la decisión de que la organización sin fines de lucro mantenga el control tras escuchar a los líderes cívicos y mantener conversaciones con las Fiscalías Generales de California y Delaware. Esperamos avanzar en los detalles de este plan en conversaciones continuas con ellos, Microsoft y nuestros nuevos comisionados para organizaciones sin fines de lucro. OpenAI se fundó como una organización sin fines de lucro, hoy es una organización sin fines de lucro que supervisa y controla a las organizaciones con fines de lucro, y en el futuro seguirá siendo una organización sin fines de lucro que supervisa y controla a las organizaciones con fines de lucro. Esto no cambiará. La LLC con fines de lucro de la organización sin fines de lucro se transformará en una Corporación de Beneficio Público (CBP) con la misma misión. Las CBP se han convertido en la estructura con fines de lucro estándar para otros laboratorios de IA general como Anthropic y X.ai, así como para muchas empresas con un propósito definido como Patagonia. Creemos que esto también tiene sentido para nosotros. En lugar de nuestra compleja estructura actual de ganancias limitadas —que tenía sentido cuando parecía que podría haber una iniciativa dominante de IAG, pero que no es así en un mundo con tantas grandes empresas de IAG—, estamos cambiando a una estructura de capital normal donde todos tienen acciones. Esto no es una venta, sino un cambio de estructura hacia algo más simple. La organización sin fines de lucro seguirá controlando el PBC y se convertirá en un importante accionista de este , con una cantidad financiada por asesores financieros independientes, lo que le otorgará recursos para apoyar programas que permitan que la IA beneficie a diversas comunidades, en consonancia con su misión. A medida que el PBC crezca, sus recursos crecerán, lo que le permitirá lograr aún más. Nos entusiasma recibir pronto recomendaciones de nuestra comisión de organizaciones sin fines de lucro sobre cómo podemos garantizar que la IA beneficie a todos, no solo a unos pocos. Sus ideas se centrarán en

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mayo 7, 2025

Investigadores de Berkeley Descubren Que Las Personas Están Mal Equipadas Para Detectar Clones de Voz con Energía de IA, Desarrollan un Nuevo Conjunto de Datos de Deepfake

¿Podrías reconocer una voz generada por IA de una real? ¿Qué tal si dos voces son iguales? Resulta que las probabilidades no están a tu favor. Nueva investigación publicada en Informes Científicos de la Naturalezapor la Escuela de Información de UC Berkeley, la estudiante Sarah Barrington, la Profesora Hany Farid y la Profesora de Ciencias de la Visión y Optometría Emily Cooper descubrieron que las personas no pueden identificar consistentemente grabaciones de voces generadas por IA.  En su estudio, el grupo se centró en dos factores: identidad y naturalidad. En el estudio de identidad, se pidió a los participantes que escucharan dos voces consecutivas e identificaran si eran del mismo tema. El estudio de naturalidad involucró a los participantes escuchando una voz a la vez y clasificándola como real o generada por IA. “Solo el 60% de las veces los humanos pueden decir que algo es falso. Teniendo en cuenta que adivinar al azar sería del 50%, no somos mucho mejores que adivinar. Cuando pones dos voces una al lado de la otra, solo el 20% de las veces las personas pueden decir que no son la misma identidad, dijo Barrington. “Eso es como sabemos que estamos casi a través del valle extraño. Estas cosas son perceptualmente lo suficientemente realistas como para engañar a un humano.” Para abordar esto, Barrington y Farid están trabajando en un proyecto para ayudar a los humanos a mantenerse a la vanguardia de las falsificaciones profundas. Trabajando en equipo con el estudiante de Stanford Matyas Bohacek, han creado Profundo, un conjunto de datos a gran escala de imágenes reales y deepfake con la esperanza de desarrollar nuevas y refinar aún más las técnicas actuales de detección de deepfake.  “No somos mucho mejores que solo adivinar. Así es como sabemos que estamos a través del valle extraño. Estas cosas son perceptualmente lo suficientemente realistas como para engañar a un humano. ”— Sarah Barrington “El problema con los conjuntos de datos actuales de deepfake es que no se recopilan de forma consensuada, no utilizan las herramientas tecnológicamente más avanzadas y no hay diversidad de tipos de deepfakes que crean o ambientales,” dijo Barrington.  Ahora en su segunda iteración, DeepSpeak incluye imágenes de 500 participantes de entre 18 y 75 años. Estos participantes realizaron acciones visuales simples frente a una cámara y se grabaron leyendo oraciones, que luego se usaron para crear una variedad de falsificaciones profundas: audio, intercambio de caras, avatar y sincronización de labios.  Actualmente, el grupo de investigación DeepSpeak está explorando ideas como diferentes idiomas y más motores de generación de deepfake para su tercera iteración, que se lanzará el próximo año. En cuanto al futuro de la detección de falsificaciones profundas, Barrington está pidiendo una reforma con la esperanza de combatir las herramientas de inteligencia artificial cada vez más avanzadas.  “Es realmente importante presionar las plataformas donde puedes crear estas cosas para asegurarte de que estén haciendo cumplir las barandillas. También es una oportunidad de política realmente grande para asegurarse de que no solo haya credenciales de contenido y marcas de agua, sino que también haya suficiente diligencia debida del cliente y colaboración con las autoridades, dijo Barrington. “En el sistema legal, por ejemplo Hany, Emily y Rebecca Wexler [de Berkeley Law] están argumentando que la forma en que pensamos actualmente sobre las voces en el sistema judicial está desactualizada debido a la clonación de voz. En este momento, podemos satisfacer el estándar de autenticación para la admisibilidad haciendo que alguien familiarizado con la voz de una persona venga al estrado y diga, ’que suena como la misma persona para mí,’ y obviamente este estudio demuestra que es completamente insuficiente. UC Berkeley News. Traducido al español

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mayo 1, 2025

Nuevas soluciones de enfriamiento de pruebas de chip para microelectrónica apilada

Evitar que los circuitos integrados 3D se sobrecalienten es clave para permitir su uso generalizado. A medida que crece la demanda de sistemas de microelectrónica más potentes y eficientes, la industria está recurriendo a la integración 3D — apilando chips uno encima del otro. Esta arquitectura de capas verticales podría permitir que los procesadores de alto rendimiento, como los utilizados para la inteligencia artificial, se empaqueten estrechamente con otros chips altamente especializados para la comunicación o la imagen. Pero los tecnólogos de todo el mundo se enfrentan a un gran desafío: cómo evitar que estas pilas se sobrecalienten. Ahora, MIT Lincoln Laboratory ha desarrollado un chip especializado para probar y validar soluciones de enfriamiento para pilas de chips empaquetados. El chip disipa una potencia extremadamente alta, imitando los chips lógicos de alto rendimiento, para generar calor a través de la capa de silicio y en puntos calientes localizados. Luego, a medida que se aplican tecnologías de enfriamiento a la pila empaquetada, el chip mide los cambios de temperatura. Cuando se intercala en una pila, el chip permitirá a los investigadores estudiar cómo se mueve el calor a través de las capas de la pila y evaluar el progreso para mantenerlas frescas.  «Si tiene un solo chip, puede enfriarlo desde arriba o desde abajo. Pero si comienzas a apilar varios chips uno encima del otro, el calor no tiene dónde escapar. Hoy en día no existen métodos de enfriamiento que permitan a la industria apilar múltiplos de estos chips realmente de alto rendimiento», dice Chenson Chen, quien dirigió el desarrollo del chip con Ryan Keech, ambos laboratorios Grupo de Materiales Avanzados y Microsistemas. El chip de evaluación comparativa ahora se está utilizando en HRL Laboratories, una compañía de investigación y desarrollo copropiedad de Boeing y General Motors, a medida que desarrollan sistemas de enfriamiento para sistemas integrados heterogéneos (3DHI) 3D. La integración heterógena se refiere al apilamiento de chips de silicio con chips no de silicio, como los semiconductores III-V utilizados en sistemas de radiofrecuencia (RF).    «Los componentes de RF pueden calentarse mucho y funcionar a potencias muy altas — agrega una capa adicional de complejidad a la integración 3D, por lo que es tan necesario tener esta capacidad de prueba», dice Keech. La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) financió el desarrollo del chip de evaluación comparativa del laboratorio para apoyar el programa HRL. Toda esta investigación proviene de los Sistemas de Gestión Térmica Integrada en Miniatura de DARPA para la Integración Heterogénea 3D (Minitherms3D) programa. Para el Departamento de Defensa, 3DHI abre nuevas oportunidades para sistemas críticos. Por ejemplo, 3DHI podría aumentar el rango de sistemas de radar y comunicación, permitir la integración de sensores avanzados en plataformas pequeñas como vehículos aéreos no tripulados o permitir que los datos de inteligencia artificial se procesen directamente en sistemas desplegados en lugar de centros de datos remotos. El chip de prueba se desarrolló a través de la colaboración entre diseñadores de circuitos, expertos en pruebas eléctricas y técnicos en el laboratorio Laboratorio Microelectrónica.  El chip cumple dos funciones: generar calor y detectar temperatura. Para generar calor, el equipo diseñó circuitos que podrían operar a densidades de potencia muy altas, en el rango de kilovatios por centímetro cuadrado, comparables a las demandas de potencia proyectadas de los chips de alto rendimiento hoy y en el futuro. También replicaron el diseño de los circuitos en esos chips, permitiendo que el chip de prueba sirviera como un sustituto realista.  «Adaptamos nuestra tecnología de silicio existente para diseñar esencialmente calentadores a escala de chips», dice Chen, quien aporta años de integración compleja y experiencia en diseño de chips al programa. En la década de 2000, ayudó al laboratorio a ser pionero en la fabricación de circuitos integrados de dos y tres niveles, liderando el desarrollo temprano de la integración 3D. Los calentadores del chip emulan tanto los niveles de fondo de calor dentro de una pila como los puntos calientes localizados. Los puntos calientes a menudo ocurren en las áreas más enterradas e inaccesibles de una pila de chips, lo que dificulta que los desarrolladores de chips 3D evalúen si los esquemas de enfriamiento, como los microcanales que entregan líquido frío, están llegando a esos puntos y son lo suficientemente efectivos. Ahí es donde entran los elementos de detección de temperatura. El chip se distribuye con lo que Chen compara con los «pequeños termómetros» que leen la temperatura en múltiples ubicaciones a través del chip a medida que se aplican refrigerantes. Estos termómetros son en realidad diodos, o interruptores que permiten que la corriente fluya a través de un circuito a medida que se aplica voltaje. A medida que los diodos se calientan, la relación corriente-voltaje cambia. «Podemos verificar el rendimiento de un diodo y saber que es de 200 grados C, o 100 grados C, o 50 grados C, por ejemplo», dice Keech. «Pensamos creativamente sobre cómo los dispositivos podrían fallar por el sobrecalentamiento, y luego usamos esas mismas propiedades para diseñar herramientas de medición útiles.» Chen y Keech — junto con otros expertos en diseño, fabricación y pruebas eléctricas en todo el laboratorio — ahora están colaborando con los investigadores de HRL Laboratories mientras combinan el chip con nuevas tecnologías de enfriamiento e integran esas tecnologías en una pila 3DHI que podría aumentar la potencia de la señal de RF. «Necesitamos enfriar el equivalente de calor de más de 190 CPU portátiles [unidades de procesamiento central], pero en el tamaño de un solo paquete de CPU», dijo Christopher Roper, investigador principal de HRL, en un reciente comunicado de prensa anunciando su programa. Según Keech, la línea de tiempo rápida para entregar el chip fue un desafío superado por el trabajo en equipo a través de todas las fases del diseño, fabricación, prueba e integración heterogénea 3D del chip. «Las arquitecturas apiladas se consideran la próxima frontera para la microelectrónica», dice. «Queremos ayudar al gobierno de los Estados Unidos a salir adelante en la búsqueda de formas de integrarlos de manera efectiva y

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abril 30, 2025

una búsqueda del padre  para  diagnóstico  inspirado a disruptivo AI solución

AI y la ‘Odisea de diagnóstico’ Tres meses después de que naciera el hijo de Julián Isla, Sergio, los brazos y las piernas del bebé comenzaron a temblar repentinamente y su cuerpo se puso rígido durante un baño de rutina.  Angustiados, los padres llevaron a su bebé al hospital, en un viaje interminable de médico en médico en busca de respuestas. Les tomó más de 10 meses de ansiedad, incertidumbre y falta de tratamiento para obtener un diagnóstico definitivo: síndrome de Dravet , una enfermedad neurológica grave que afecta principalmente a niños pequeños.   Fue una odisea de dolor que ningún otro padre o paciente debería tener que soportar, se dijo Isla.  “La experiencia de mi hijo me tenía clavada y no entendía por qué no se usaba la tecnología”, dice Isla, al recordar aquellos días estresantes. “Sentíamos miedo e incertidumbre. Gastamos tiempo y dinero en visitar a muchos especialistas, intentando encontrar una solución”.   Sergio recibió inicialmente un diagnóstico erróneo y un tratamiento inadecuado, lo que le provocó 20 convulsiones en un solo día. Isla reconoce los desafíos que el sistema le planteó al médico. «Hizo lo que pudo con las herramientas que tenía», reflexiona.  Como ingeniero de software que trabajaba para Microsoft en Madrid, Isla creía que la tecnología, en particular la IA, podía marcar la diferencia en el diagnóstico de enfermedades raras como el síndrome de Dravet , ahorrando un tiempo valioso y aliviando las dificultades de los pacientes. Tuvo una idea que podría proporcionar a pacientes y médicos un diagnóstico muy preciso en cuestión de minutos. AI y el ‘Odisea de diagnóstico’ «Deseo proporcionar diagnósticos para aquellos sin uno. Es realizable. Microsoft tiene el tecnología a hacer él suceder. (…)” Isla creído eso tecnología, particularmente AI, podría ayuda hacer a diferencia en diagnóstico extraño enfermedades. Foto por Borja Merino para Microsoft. Tras el diagnóstico, Isla se convirtió rápidamente en uno de los principales defensores de las enfermedades raras en España, abogando por una mejor comprensión y luchando por mejores tratamientos para estas enfermedades poco conocidas. Con el paso de los años, se dio cuenta de que la informática podía ser un aliado perfecto, dado que el diagnóstico de enfermedades raras requiere la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos e información sobre síntomas.   “La IA es un facilitador”, dice Isla, reflexionando sobre lo que él llama “la odisea del diagnóstico”.   En 2017, cuando Sergio tenía 9 años, Isla cofundó Foundation 29 , una organización sin fines de lucro dedicada a impulsar la IA para la innovación en el sector salud. Ese mismo año, Isla forjó una conexión trascendental, aunque improbable, con Satya Nadella, presidente y director ejecutivo de Microsoft.  En un evento de Microsoft, Nadella compartió la historia de su hijo, quien nació con parálisis cerebral, y cómo la tecnología podría ayudar a las personas con necesidades especiales. Isla, que lo veía en línea, se sintió profundamente conmovida.  Isla escribió inmediatamente a Nadella explicándole cómo la enfermedad de su hijo también había cambiado profundamente su vida.  “Quiero proporcionar diagnósticos a quienes no los tienen. Es posible. Microsoft tiene la tecnología para hacerlo realidad”, escribió Isla en su correo electrónico. Nadella respondió en cinco minutos, conectando a Isla con los equipos de Microsoft especializados en soluciones de salud basadas en IA.  Creando a herramienta para rápido diagnóstico El equipo de Foundation 29 desarrolló inicialmente un dispositivo de diagnóstico de grado clínico utilizando algoritmos de IA relativamente simples. Para 2023, crearon DxGPT , una herramienta más avanzada basada en grandes modelos de lenguaje y alojada en la plataforma Azure Cloud de Microsoft.  DxGPT se ejecuta en Azure OpenAI Service, que proporciona acceso a través de Azure a los modelos de lenguaje de OpenAI. La herramienta de Isla utiliza los modelos GPT-4o y o1, que son rápidos y también más eficientes para proporcionar respuestas precisas. Se entrenan con información pública, incluyendo datos médicos y clínicos, y con asociaciones de datos exclusivas. Las pruebas clínicas de la herramienta han sido evaluadas por los comités de ética de los hospitales y la aplicación ha sido evaluada para cumplir con el RGPD.  La herramienta está disponible gratuitamente en internet y permite introducir indicaciones sobre los síntomas para obtener un resumen de posibles diagnósticos. No almacena información ni solicita datos personales como nombres, apellidos o direcciones. La lista inicial sirve de punto de partida para que los médicos refinen el diagnóstico mediante datos clínicos, análisis de laboratorio y otra información adicional.   El diagnóstico rápido ayuda a proporcionar tranquilidad, ya que los pacientes entienden a qué se enfrentan y pueden conectarse rápidamente con otras personas en situaciones similares.  A herramienta a ayuda pacientes globalmente Más de 300 millones de personas , o el 3,5 % de la población mundial, viven con enfermedades raras, según la organización internacional de defensa de las enfermedades raras (Rare Diseases International) . Se han identificado más de 10 000 enfermedades raras, incluyendo afecciones como la hemofilia y la fibrosis quística, por ejemplo. Más del 70 % de las enfermedades raras son genéticas y se originan en la infancia, a menudo de padres sanos. La mayoría de estas afecciones son graves y tienen un impacto significativo en la calidad de vida de los niños afectados.   Hasta la fecha, más de 500.000 personas en todo el mundo han utilizado DxGPT, desde Estados Unidos hasta Europa, India y China. Desde finales de 2023, el sistema sanitario público madrileño utiliza una versión adaptada de la herramienta en sus clínicas para ayudar a los médicos a diagnosticar síntomas poco frecuentes en adultos y niños.  Hasta la fecha, más de 6.000 médicos madrileños tienen acceso a la herramienta, según el gobierno regional. Esta herramienta se integra en el proceso de atención médica y dirige a los pacientes al siguiente paso tras el diagnóstico. Se implementará en dos importantes hospitales madrileños a finales de 2025.  El transformador fuerza de tecnología Microsoft ha estado apoyando a Isla brindándole asesoramiento regulatorio y orientación tecnológica al equipo de desarrolladores de software de la fundación. Además, la fundación recibe una subvención anual para utilizar los servicios de Microsoft Azure, afirmó Isla.  Isla espera seguir mejorando y ampliando las capacidades de DxGPT, con el objetivo de introducirlo próximamente en otros sistemas sanitarios europeos. Otro objetivo es que la herramienta esté disponible en Azure Marketplace, lo que permitirá a los médicos de todo el mundo acceder a ella.  Sergio, el hijo de Isla, ya tiene 16 años. No puede hablar y requiere atención las

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abril 28, 2025

Nuevo centro nacional para fortalecer el uso responsable de la inteligencia artificial

Inteligencia artificial Como parte de su iniciativa estratégica de IA, el gobierno danés ha dado un paso innovador al lanzar el Centro Nacional de Inteligencia Artificial en la Sociedad (CAISA). Este consorcio nacional, liderado por la Universidad de Copenhague en colaboración con la Universidad de Aalborg, desempeñará un papel clave en el impulso de la innovación y la implementación responsable de la IA. El desarrollo de la inteligencia artificial no es algo habitual: exige una colaboración proactiva entre investigadores, responsables políticos y empresas. Este es precisamente el tipo de colaboración que el gobierno danés está impulsando con su nueva iniciativa de inteligencia artificial. El Centro Nacional de Inteligencia Artificial en la Sociedad (CAISA) reunirá a los principales investigadores de IA de Dinamarca para explorar las mejores formas de desarrollar y gobernar la inteligencia artificial dentro de una sociedad democrática como Dinamarca. En CAISA, nos comprometemos a investigar y brindar orientación sobre la mejor manera de abordar este rápido desarrollo. Esto requiere la participación activa de todos, por lo que estamos lanzando una serie de iniciativas para aprender de experiencias reales, aprovechar las investigaciones más recientes y colaborar con los esfuerzos en curso», afirma la profesora Rebecca Adler-Nissen, quien dirigirá el centro. La IA debe beneficiar a la sociedad CAISA tiene el potencial de convertirse en «la versión de IA de la Agencia de Seguridad Sanitaria de Dinamarca», como la describen sus principales investigadores. Somos un consorcio nacional que trabaja en colaboración con el Centro Pionero de Inteligencia Artificial. Nuestro enfoque es interdisciplinario, ya que comprender la IA requiere más que solo conocimientos técnicos; también exige comprender su impacto humano y social. Debemos abordar ambos aspectos simultáneamente, subraya el subdirector de CAISA, Thomas B. Moeslund, de la Universidad de Aalborg. La ambición del centro es unir investigadores, iniciativas hermanas y entornos de investigación sólidos en Dinamarca y el resto del mundo. Igualmente importante es fomentar la colaboración y brindar orientación tanto al sector público como al privado. «Al trabajar juntos, podemos evitar reinventar la rueda y, en cambio, construir algo mejor. A través de la investigación y la colaboración, exploraremos dónde la IA puede brindar los mayores beneficios y dónde se requiere cautela», afirma Rebecca Adler-Nissen. Apuntando a la luna Las ambiciones de CAISA se extienden más allá de Dinamarca: su objetivo es dar forma al futuro de la IA en Europa. Los investigadores principales de CAISA Rebecca Adler-Nissen (Directora del Centro), Profesora, Universidad de Copenhague Serge Belongie, profesor de la Universidad de Copenhague Roman Jurowetzki, profesor asociado de la Universidad de Aalborg Sune Lehmann, profesor de la Universidad Técnica de Dinamarca y de la Universidad de Copenhague Stine Lomborg, profesora, Universidad de Copenhague Thomas B. Moeslund, profesor, Universidad de Aalborg Morten Axel Pedersen, profesor, Universidad de Copenhague Helene Friis Ratner, profesora asociada, Universidad de Aarhus Anna Rogers, Profesora Asociada, Universidad de TI de Copenhague Anders Søgaard, profesor, Universidad de Copenhague «Por eso estamos lanzando proyectos de investigación a largo plazo, o ‘moonshots’, para explorar nuevos caminos hacia la soberanía digital y el desarrollo de una IA más democrática y responsable», afirma Adler-Nissen. El centro también colaborará con investigadores internacionales de primer nivel. Dado que CAISA tiene su sede en Dinamarca, un país conocido por sus sólidas tradiciones de comunidad y confianza, tiene una oportunidad única para demostrar cómo las soluciones de IA pueden generar valor y fortalecer la cohesión social. «Si lo logramos, Dinamarca no solo garantizará un mejor despliegue de la IA dentro de sus fronteras, sino que también podremos inspirar al mundo a adoptar un enfoque más inteligente y responsable», predice Adler-Nissen. CAISA se inaugura oficialmente el 9 de mayo. Liderado por la Universidad de Copenhague y la Universidad de Aalborg, el centro también contará con investigadores de la Universidad de Aarhus, la DTU y la Universidad de Tecnología de la Información. Colaborará estrechamente con empresas, autoridades, organizaciones e investigadores tanto de Dinamarca como a nivel internacional. CAISA estará financiada durante los tres primeros años con 20 millones de coronas danesas procedentes de los fondos de digitalización y 30 millones de coronas danesas procedentes de la reserva de investigación. Lea más sobre la visión del centro y la IA en este artículo destacado (publicado en Politiken el 24 de marzo) . Universidad de Copenhague News. Traducido al español

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abril 27, 2025

Norma Kamali está transformando el futuro de la moda con IA

La reconocida diseñadora abraza la IA generativa para preservar e impulsar su legado. ¿Qué sucede cuando una leyenda de la moda aprovecha el poder transformador de la inteligencia artificial? Durante más de cinco décadas, diseñador de moda y emprendedor Kamali Norma ha sido pionero en cambios audaces de la industria, creando siluetas icónicas usadas por celebridades como Whitney Houston y Jessica Biel. Ahora, ella está adoptando una nueva frontera — una que fusiona la creatividad con algoritmos y AI para redefinir el futuro de su industria. A través de MIT Professional Educationans en línea “IA Generativa Aplicada para la Transformación Digital” curso, que completó en 2023, Kamali exploró el potencial de IA para servir como socio creativo y garantizar la longevidad y la evolución de su marca. La introducción de Kamaliya a la IA comenzó con una reunión en Abu Dhabi, donde expertos de la industria, inspirados en su colección Walmart, sugirieron desarrollar una plataforma de moda impulsada por la IA. Intrigada por la idea, pero cautelosa con el concepto de “descargar su cerebro,” Kamali imaginó un sistema que podría ampliar su archivo de 57 años —, una herramienta de IA de circuito cerrado entrenada únicamente en su trabajo. “Pensé, AI podría ser mi Karl Lagerfeld,” dice, haciendo referencia a la reverencia de los diseñadores por la inspiración de archivo. Para dar vida a esta visión, Kamali buscó una comprensión más profunda de la IA generativa —, por lo que se dirigió a MIT Educación Profesional, un brazo del MIT que ha enseñado e inspirado a profesionales globales durante más de 75 años. “No estaba seguro de cuánto podía hacer realmente,”, recuerda. “tenía todas estas nociones preconcebidas, pero cuanto más aprendía, más ideas tenía.” Inicialmente intimidada por los aspectos técnicos de la IA, perseveró, sumergiéndose en indicaciones y datos de entrenamiento, y explorando su potencial creativo. “estaba decidida,”, dice ella. “Y luego, de repente, estaba jugando.” Experimentando con su modelo patentado de IA, creado por Maison Meta, Kamali usó AI para reinterpretar uno de sus estilos exclusivos — prendas negras adornadas con tachuelas plateadas. Al impulsar la IA con iteraciones de sus siluetas existentes, fue testigo de resultados inesperados y emocionantes. “Era mágico,”, dice ella. “Arte, tecnología y moda colisionando de maneras que nunca imaginé.” Incluso las llamadas alucinaciones “” distorsiones a menudo vistas como errores — se convirtieron en una fuente de inspiración. “Parte de la mejor moda editorial es absurda,” señala. “Las anomalías generadas por IA crearon formas completamente nuevas de arte.” El enfoque de Kamalialí a la IA refleja un cambio más amplio en todas las industrias, donde la tecnología no es solo una herramienta sino un catalizador para la reinvención. Bhaskar Pant, director ejecutivo de MIT Professional Education, subraya esta transformación. “Mientras todos especulan sobre el impacto de la IA, estamos comprometidos a avanzar en el papel de la IA para ayudar a las industrias y los líderes a lograr avances, mayores niveles de productividad y, como en este caso, desatar la creatividad. Los profesionales deben estar facultados para aprovechar el potencial de AI de manera que no solo mejore su trabajo, sino que redefina los posibles whathats. El viaje de Normaata es un testimonio del poder del aprendizaje permanente — que demuestra que la innovación no tiene edad, alimentada por la curiosidad y la ambición La experiencia también profundizó la perspectiva de Kamalialí sobre el papel de AI en el proceso creativo. “AI no tiene latidos,” ella afirma. “Puede reemplazar la pasión humana. Pero puede mejorar la creatividad en formas en que solo está empezando a entender.” Kamali también abordó los temores de la industria sobre el desplazamiento laboral, argumentando que la tecnología ya está remodelando el panorama laboral de los modas. “Coser talento es más difícil de encontrar. Los diseñadores necesitan nuevas herramientas para adaptar.” Más allá de sus aplicaciones creativas, Kamali ve a la IA como un vehículo para la sostenibilidad. Una defensora desde hace mucho tiempo de reducir la limpieza en seco —, una práctica relacionada con la exposición química —, imagina que la IA agiliza la selección de telas, minimiza el desperdicio y permite la producción a pedido. “Imagina un sistema donde diseñas tu vestido de novia online, y un robot lo construye, una prenda a la vez,” dice ella. “Las posibilidades son infinitas.” Abel Sánchez, científico investigador del MIT e instructor principal del curso de IA Generativa Aplicada para Transformación Digital de MIT Professional Educations, enfatiza el potencial transformador de la IA en todas las industrias. “AI es una fuerza que remodela los cimientos de todos los sectores, incluida la moda. La IA generativa está desbloqueando oportunidades de transformación digital sin precedentes, lo que permite a las organizaciones repensar los procesos, el diseño y la participación del cliente. Norma está a la vanguardia de este cambio, explorando cómo la IA puede impulsar la industria de la moda hacia adelante, generar nuevas fronteras creativas y redefinir cómo los diseñadores interactúan con la tecnología La experiencia de Kamalialí en el curso provocó un intercambio continuo de ideas con Sánchez, alimentando aún más su curiosidad. “AI está evolucionando tan rápido, sé que Iiarll necesita volver,”, dice ella. “MIT me dio la base, pero esto es solo el comienzo.” Para aquellos que dudan en abrazar la IA, ella ofrece una analogía sorprendente: “Imagínate aterrizar en un pueblo pequeño, en un país extranjero, donde no hablas el idioma, no reconoces la comida y te sientes completamente perdido. Así será si no aprendes IA. El tren ha salido de la estación — es hora de subir a bordo.” Con sus diseños generados por IA que ahora aparecen en su sitio web junto con sus colecciones tradicionales, Kamali está demostrando que la tecnología y la creatividad no están en desacuerdo — con sus colaboradores. Y a medida que continúa empujando los límites de ambos, se mantiene firme en su creencia: “Aprender es la aventura de la vida. Por qué parar ahora?” MIT News. Traducido al español

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abril 26, 2025

HP Anuncia la Cohorte de Acelerador de Equidad Digital 2025

Las organizaciones sin fines de lucro seleccionadas están acelerando la equidad digital y impulsando el futuro del trabajo en Grecia, Indonesia, Nigeria y España para las comunidades desconectadas Noticias Destacados: PALO ALTO, California, 13 de abril de 2025 – Hoy, HP Inc. (NYSE: HPQ) y la Fundación HP anunciaron la selección de 8 organizaciones sin fines de lucro en Grecia, Indonesia, Nigeria y España para el 2025 Acelerador de Equidad Digital (Acelerador). El Acelerador proporcionará a la cohorte 2025 una subvención de USD $100,000, tecnología HP (~USD $100,000 valor) y seis meses de capacitación virtual para fortalecer la capacidad e impulsar la inclusión digital.  «El futuro del trabajo depende del acceso equitativo a la tecnología, las habilidades digitales y las oportunidades, dijo Michele Malejki, Directora Global de Impacto Social de HP Inc. y Directora Ejecutiva de HP Foundation. “A través del Digital Equity Accelerator, HP está capacitando a las organizaciones sin fines de lucro para cerrar la brecha digital, asegurando que los adolescentes y adultos desconectados tengan las herramientas y la capacitación necesarias para prosperar en un mundo cada vez más digital. Al invertir en estas organizaciones, no solo estamos expandiendo access— estamos impulsando el futuro del trabajo.» Una brecha digital de más de $1 billón está limitando a miles de millones a lograr la igualdad de acceso a la educación y las oportunidades económicas. A través de Accelerator, HP colabora con una red de socios para ayudar a las organizaciones sin fines de lucro a escalar soluciones de capital digital. “Somos afortunados de trabajar con compañías como HP que están comprometidas a escalar la tecnología para siempre a través de este Acelerador,” dijo Hala Hanna, Directora Ejecutiva de MIT Solve. “Nuestros programas de apoyo están diseñados para reunirse con líderes sin fines de lucro donde están – brindando talleres de desarrollo de capacidades, entrenamiento ejecutivo, colaboración entre pares y una biblioteca de recursos en especie para ayudarlos a beneficiarse plenamente del programa.” Acelerar la Equidad Digital en Grecia, Indonesia, Nigeria y España The Accelerator ayuda a las organizaciones sin fines de lucro a escalar programas de equidad digital para adultos y adolescentes desconectados para impulsar el futuro del trabajo. Conozca la cohorte Digital Equity Accelerator 2025:Grecia: Indonesia: Nigeria España: Desde 2022, el Acelerador ha ayudado a expandir el alcance de 27 organizaciones sin fines de lucro en Brasil, Canadá, India, Malasia, México, Polonia, Sudáfrica y Estados Unidos en más de 9 millones de personas. Compromiso de HPF con la Equidad Digital y el Impacto SostenibleComo casi la mitad de la población mundial permanece fuera de línea, equipar a jóvenes y adultos con habilidades críticas refleja el compromiso de HP para cerrar la brecha digital y apoyar la inclusión económica.  El Digital Equity Accelerator es una forma en que HP está logrando avances hacia su objetivo de acelerar la equidad digital para 150 millones de personas para 2030.  Para obtener más información sobre Digital Equity Accelerator, visite el sitio web. HP News. Traducido al español

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abril 26, 2025

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