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Categoría: La IA aplicada a la Educación

La neurotecnología mejora la memoria sin cirugía

El estudio es un primer paso para abordar la demencia en una población que envejece sin medicación ni cirugía. Los investigadores de la EPFL han combinado la realidad virtual, la estimulación cerebral no invasiva y técnicas avanzadas de imágenes cerebrales para mejorar la navegación espacial en participantes sanos. El estudio es un primer paso para abordar la demencia en una población que envejece sin medicación ni cirugía. A medida que envejecemos, se hace más difícil recordar dónde están las cosas, ya sea dónde dejamos las llaves o dónde aparcamos el coche. Esta memoria espacial se deteriora aún más con la aparición de la demencia, una enfermedad que se desarrolla cada tres segundos en una persona, según Alzheimer’s Disease International. Estamos abordando una grave preocupación para aquellos afectados por la demencia.Friedhelm Hummel Investigadores de dos laboratorios de la EPFL han unido sus fuerzas para potenciar la memoria espacial creando un sistema experimental único que combina estimulación cerebral profunda no invasiva, entrenamiento de realidad virtual e imágenes fMRI, todo ello en el Campus Biotech de Ginebra. El estudio, publicado en Science Advances, demuestra que los impulsos eléctricos dirigidos e indoloros al hipocampo y las estructuras adyacentes, una región cerebral profunda implicada en la memoria y la navegación espacial, pueden mejorar la capacidad del cerebro para recordar ubicaciones y navegar de forma más eficaz. “Al encontrar formas de mejorar la memoria espacial sin cirugía ni medicación, estamos abordando una preocupación grave para una población grande y en crecimiento: los ancianos, así como los pacientes con traumatismos cerebrales y los afectados por demencia”, dice Friedhelm Hummel, director del Laboratorio Hummel . El estudio es el resultado de una colaboración entre el Laboratorio Hummel y el Laboratorio de Neurociencia Cognitiva de Olaf Blanke ( LCNO ), ambos en el instituto Neuro X de la EPFL. Al combinar la experiencia de Hummel en estimulación cerebral no invasiva con la investigación cognitiva de Blanke sobre navegación espacial en entornos de realidad virtual, los investigadores desarrollaron una configuración neurotecnológica única. Una combinación única de neurotecnologíasEl experimento comienza con la colocación de cuatro electrodos inofensivos en la cabeza de individuos sanos para estimular el hipocampo y las estructuras adyacentes. Esta técnica no invasiva, llamada estimulación eléctrica por interferencia temporal transcraneal (tTIS), envía pulsos específicos sin causar ninguna molestia al participante. Esto nos lleva a creer que al estimular el hipocampo aumentamos temporalmente la plasticidad cerebral.Elena Beanato A continuación, los voluntarios se sumergen en un mundo virtual mediante gafas de realidad virtual. Basándose en investigaciones anteriores del coautor principal Hyuk-June Moon, los científicos piden a los participantes que naveguen por una serie de lugares y recuerden puntos de referencia clave. Este entorno virtual inmersivo permite a los investigadores medir con precisión la capacidad de los participantes para recordar y navegar por la información espacial mientras reciben la tTIS. “Al aplicar la estimulación, observamos una clara mejora del tiempo de recuerdo de los participantes, es decir, el tiempo que tardaban en empezar a moverse hacia el lugar donde recordaban que estaba el objeto”, afirma Elena Beanato, la otra autora principal del estudio. “Esto nos lleva a pensar que al estimular el hipocampo aumentamos temporalmente la plasticidad cerebral, lo que, combinado con el entrenamiento en un entorno virtual, conduce a una mejor navegación espacial”. Todo el experimento se llevó a cabo dentro de un escáner fMRI. Esto proporcionó a los investigadores imágenes en tiempo real de la actividad cerebral, lo que les permitió monitorear cómo el hipocampo y las regiones circundantes respondieron a la tTIS durante las tareas de navegación espacial. Los datos fMRI revelaron cambios en la actividad neuronal asociada con los cambios de comportamiento observados, específicamente en las regiones responsables de la memoria y la navegación, lo que proporcionó a los investigadores una visión más profunda de cómo la estimulación no invasiva modula la función cerebral. Esta integración de tecnologías avanzadas en el Instituto Neuro X de la EPFL convierte a Campus Biotech en uno de los pocos lugares donde se pueden combinar las tres técnicas experimentales en un solo estudio. “A largo plazo, prevemos utilizar este enfoque para desarrollar terapias específicas para pacientes que sufren deterioro cognitivo.Olaf Blanke “La alianza entre la tTIS, la realidad virtual y la fMRI ofrece un enfoque altamente controlado e innovador para estudiar la respuesta del cerebro a la estimulación y su impacto en las funciones cognitivas”, añade Olaf Blanke. “A largo plazo, prevemos utilizar este enfoque para desarrollar terapias dirigidas a pacientes que sufren deterioro cognitivo, ofreciendo una forma no invasiva de mejorar la memoria y las capacidades espaciales”. EPFL. M. D. M. Traducido al español

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Las historias tecnológicas más sorprendentes de la semana en Internet

INTELIGENCIA ARTIFICIAL El CEO de Google afirma que más del 25% del nuevo código de Google se genera mediante IABenj Edwards | Ars Technica“Siempre hemos utilizado herramientas para crear nuevas herramientas, y los desarrolladores están utilizando la IA para continuar con esa tradición. El martes, el CEO de Google reveló que los sistemas de IA generan ahora más de una cuarta parte del código nuevo para sus productos, y los programadores humanos supervisan las contribuciones generadas por computadora. La declaración, realizada durante la conferencia telefónica sobre los resultados del tercer trimestre de 2024 de Google, muestra cómo las herramientas de IA ya están teniendo un impacto considerable en el desarrollo de software”. AUTOMATIZACIÓN Waymo recauda 5.600 millones de dólares de inversores externosEli Tan | The New York Times“En medio de su esfuerzo por hacer crecer su flota de taxis robot autónomos y expandirse a nuevas ciudades, Waymo ha recaudado 5.600 millones de dólares de inversores externos, su mayor ronda de financiación hasta la fecha. …El dinero fresco viene detrás del primer éxito comercial de Waymo. Sus taxis robot ahora completan más de 100.000 viajes cada semana en San Francisco, Phoenix y Los Ángeles, el doble de su número en mayo, y estarán operando en Austin, Texas y Atlanta para 2025 a través de una asociación con Uber”. ROBÓTICA Este es un vistazo al futuro de los robots de IAWill Knight | Wired“Physical Intelligence, también conocida como PI o π, fue fundada a principios de este año por varios investigadores destacados en robótica para perseguir el nuevo enfoque robótico inspirado en los avances en las capacidades lingüísticas de la IA. ‘La cantidad de datos con los que estamos entrenando es mayor que cualquier modelo robótico jamás creado, por un margen muy significativo, hasta donde sabemos’, dice Sergey Levine, cofundador de Physical Intelligence y profesor asociado en UC Berkeley. ENERGÍA La nueva idea de la fusión nuclear: un estelarador comercialTom Clynes | IEEE Spectrum“El equipo de PPPL inventó este reactor de fusión nuclear, completado el año pasado, utilizando principalmente componentes comerciales. Su núcleo es una cámara de vacío de vidrio rodeada por una carcasa de nailon impresa en 3D que sujeta 9.920 imanes permanentes de tierras raras colocados meticulosamente. Dieciséis electroimanes de bobina de cobre que se asemejan a rodajas gigantes de piña envuelven la carcasa en forma transversal”. TECNOLOGÍA Gigantes de Wall Street harán una apuesta de 50.000 millones de dólares en proyectos de inteligencia artificial y energíaKatherine Blunt | The Wall Street Journal“La inversión es una apuesta a las enormes necesidades energéticas de la IA y la creciente presión que está poniendo en la red eléctrica de EE. UU. … Las empresas dijeron que ahora están trabajando junto con grandes empresas tecnológicas para acelerar su acceso a la electricidad, que se ha vuelto limitado en partes de EE. UU. a medida que los desarrolladores de centros de datos compiten por fuentes de energía y acceso a la red. ‘Las necesidades de capital son enormes, y uno de los grandes cuellos de botella, tal vez el cuello de botella, es la disponibilidad de electricidad’, dijo el fundador y socio principal de ECP, Doug Kimmelman. AMBIENTE El auge de la IA se basa en miles de millones de toneladas de hormigónTed C. Fishman | IEEE Spectrum“Para el observador casual, la industria de los datos puede parecer incorpórea, con sus productos creados a partir de bits sin peso. Pero, mientras estoy al lado de la ajetreada obra de construcción del ATL4 de DataBank, lo que más me impresiona es la gigantesca cantidad de material (principalmente hormigón) que da forma al gigante que albergará, protegerá, alimentará y refrigerará el hardware de la IA. Los macrodatos son grandes bloques de hormigón. Y eso plantea un gran problema”. AUTOMATIZACIÓN Waymo explora el uso de Gemini de Google para entrenar sus robotaxisAndrew J. Hawkins | The Verge“Waymo ha promocionado durante mucho tiempo sus vínculos con DeepMind de Google y sus décadas de investigación en inteligencia artificial como una ventaja estratégica sobre sus rivales en el espacio de la conducción autónoma. Ahora, la empresa propiedad de Alphabet está yendo un paso más allá al desarrollar un nuevo modelo de entrenamiento para sus robotaxis construido sobre el modelo de lenguaje grande multimodal (MLLM) de Google, Gemini”. ESPACIO SpaceX ha capturado un cohete enorme. ¿Y ahora qué?Eric Berger | Ars Technica“Aquí está nuestro mejor intento de reunir los hitos y los principales objetivos del programa Starship durante los próximos años antes de que desbloquee la capacidad de aterrizar humanos en la Luna para el Programa Artemis de la NASA y comience a realizar misiones de demostración a Marte. Por diversión, también hemos incluido algunas fechas estimadas para cada uno de estos hitos. Estas representan nuestras mejores conjeturas y es casi seguro que están equivocadas”. CIENCIA Conozca el primer sistema estelar que «resuelve» el problema de los tres cuerposEthan Siegel | Big Think«Es fácil tener planetas que orbitan alrededor de una sola estrella, y en un sistema estelar doble, se puede orbitar cerca de una estrella o lejos de ambos miembros. Estas configuraciones son estables, pero se pensaba que añadir una tercera estrella a la mezcla haría que la formación de planetas fuera inestable, ya que las interacciones gravitacionales mutuas acabarían forzando su expulsión. Esa idea se fue por la ventana con el descubrimiento de GW Orionis, que cuenta con múltiples anillos de polvo masivos y posiblemente incluso más planetas, todos orbitando tres estrellas a la vez». SingularityHub. Traducido al español

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OpenAI lanza su rival de Google, ChatGPT Search

El rival de OpenAI para Google finalmente está aquí. El jueves, la compañía lanzó ChatGPT Search, una evolución del prototipo SearchGPT que presentó este verano. ChatGPT Search, integrado en la plataforma ChatGPT de OpenAI , está diseñado para dar «respuestas oportunas» a las preguntas, según OpenAI, basándose en una variedad de fuentes en línea. Impulsado por una versión optimizada del modelo GPT-4o de OpenAI , ChatGPT Search ofrece información y fotos de la web (como resultados deportivos, noticias, cotizaciones de acciones y más) junto con enlaces a fuentes relevantes, momento en el que puede hacer preguntas de seguimiento para refinar una búsqueda en curso. ChatGPT elegirá buscar en la web según lo que usted solicite, o puede elegir buscar manualmente haciendo clic en el nuevo ícono de búsqueda web. Las respuestas tienen atribución en línea y en la barra lateral a los editores de noticias y otras fuentes de datos con las que OpenAI tiene acuerdos de licencia. Por ejemplo, una búsqueda de eventos de fin de semana en San Francisco puede generar un resumen proveniente de sitios web de noticias locales, mientras que una pregunta de seguimiento sobre sugerencias de restaurantes mostrará una lista de opciones locales. Las consultas relacionadas con los resultados electorales se dirigirán a fuentes como AP y Reuters, dice OpenAI. Los usuarios de ChatGPT Plus y Team tendrán acceso a ChatGPT Search en dispositivos móviles y en la web para comenzar, mientras que los clientes empresariales y educativos de OpenAI obtendrán ChatGPT Search en las próximas semanas, seguidos por los usuarios gratuitos. Inversores de StrictlyVC San Francisco, mézclese y conozca a sus colegas y escuche las opiniones de los VC de primer nivel. San Francisco | 4 de diciembre REGÍSTRATE AHORA OpenAI también ha lanzado una extensión del navegador para hacer que ChatGPT Search sea el motor de búsqueda predeterminado en Chrome. OpenAI afirma que planea seguir mejorando la búsqueda, en particular en áreas como compras y viajes, y aprovechar sus modelos de «razonamiento» o1 para «investigaciones más profundas». La empresa también planea incorporar ChatGPT Search a su función de modo de voz avanzado , así como a los usuarios que no hayan iniciado sesión en ChatGPT. Algunos editores han protestado contra las vistas generadas por IA, como ChatGPT Search y Google AI Overviews, y afirman que amenazan con canibalizar el tráfico a los sitios de los que obtienen su información. Un estudio concluyó que las vistas generadas por IA podrían  afectar negativamente a alrededor del 25 % del tráfico de los editores  debido a la falta de énfasis en los enlaces a los artículos. OpenAI dice que incorporó los comentarios de los socios editores sobre cómo ChatGPT Search decide qué artículos son más relevantes para una consulta, además de determinar la longitud del resumen y las citas de los artículos. TechCrunch. K. W. Traducido al español

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Parte 1: Aprendizaje de IA 2024 en DiploFoundation

Esta publicación es parte de la serie Aprendizaje de IA : Semana 1: El aprendizaje La semana pasada comenzó el esperado curso práctico de aprendizaje de IA con Diplo. Se trata de un paso inusual: ofrecer un curso educativo como «aprendizaje». El profesor principal, Jovan Kurbalija, explicó que no solo aprenderemos sobre IA en teoría, sino que también desarrollaremos nuestros chatbots con el propio sistema de IA de Diplo. Estos chatbots nos servirán como piezas de trabajo. ¿Cómo funciona? Imagínese que es una especie de Geppetto, un carpintero que intenta crear un títere de madera que pueda hablar, como el personaje ficticio Pinocho. En lugar de madera, utilizamos una selección de grandes modelos de lenguaje para darle vida digital a nuestro chatbot. ¿Debería nuestro Pinocho ser más creativo, serio o servicial? ¿Se aventurará en la World Wide Web para recopilar información o se limitará al conjunto de datos proporcionado? Nuestras herramientas para dar forma al carácter del chatbot y su alcance son las indicaciones del sistema, los datos y los pesos. ¿Significa esto que finalmente me convertiré en un ingeniero de indicaciones? No me llames ingeniero rápido Si este fuera simplemente otro curso sobre cómo generar mensajes y crear un chatbot, no participaría. No tendría sentido para mí. Los avances de los últimos dos años han demostrado que incluso la habilidad de generar mensajes pronto podría volverse innecesaria . Los sistemas de IA han estado acumulando tanta experiencia a partir de los innumerables mensajes que se han realizado en todo el mundo que ahora generan sus propios mensajes sintéticos. Entonces, ¿para qué aprender una habilidad que pronto podría quedar obsoleta? El papel evolutivo de los humanos en la IA Para mí, este aprendizaje consiste en comprender el papel evolutivo de los humanos en relación con la IA. Se trata de desarrollar un sentido común de las capacidades y limitaciones de los aspectos tecnológicos y humanos dentro de nuestro sistema sociotecnológico. También es una excelente manera de desarrollar mis Diplobots y externalizar la memoria del conocimiento que de otro modo podría olvidar. Más que un bot: tu propio sistema de IA La mejor parte es aprender a ser más independiente de las grandes empresas tecnológicas. Si bien la democratización de la IA tiene un potencial inmenso, los recientes escándalos relacionados con la recolección de datos y el aumento de los silos de conocimiento han ensombrecido su promesa. DiploAI demuestra una mejor manera de hacerlo al promover un enfoque de abajo hacia arriba y de código abierto que prioriza la inclusión y la transparencia. Al comenzar con conjuntos de datos más pequeños y cuidadosamente seleccionados e involucrar activamente a diversas partes interesadas, incluidos diplomáticos y lingüistas, DiploAI promueve un proceso de desarrollo de IA más equitativo y adaptable. Este enfoque garantiza que las soluciones de IA no solo sean prácticas, sino que también estén alineadas con las consideraciones éticas y las necesidades matizadas de la diplomacia y la gobernanza global. En un mundo donde el desarrollo de la IA a menudo está rodeado de secreto, el compromiso de DiploAI con la apertura y la colaboración ofrece una alternativa refrescante, demostrando que la IA puede ser una herramienta para el empoderamiento y el progreso compartido. DiploFoundation. A. L. Traducido al español

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Cómo el transporte por carretera avanza hacia el cero neto

Responsable del 8% de las emisiones de carbono del mundo, ¿puede el transporte por carretera mejorar su situación? Representan hasta el 8% de las emisiones totales de carbono del mundo. Pero, a pesar de todos los esfuerzos, las emisiones globales del transporte por carretera están aumentando junto con nuestro mayor consumo, porque prácticamente todo lo que compramos llega en un camión, incluso si el viaje por carretera es solo una parte de su recorrido total. En el camino hacia el cero neto, la descarbonización del transporte de mercancías por carretera es un objetivo especialmente difícil de alcanzar. Pero ahí es donde entra en juego un equipo dirigido por un profesor de ingeniería de Cambridge. El profesor David Cebon (en la foto de arriba, a la derecha) dirige el Centro para el Transporte de Mercancías por Carretera Sostenible (SRF), un ecosistema de académicos, industria y responsables de políticas que se lanzó en 2012. El Centro investiga una amplia gama de cuestiones de ingeniería, logística y políticas, desde las fundamentales hasta las aplicadas, desde las de pequeña a gran escala y desde las tácticas hasta las estratégicas. “Estamos buscando soluciones sostenibles para descarbonizar el transporte de mercancías por carretera en beneficio del planeta, pero esas soluciones deben ser económicamente viables (o no funcionarán) y deben ser social y políticamente aceptables. Y, por supuesto, el tiempo es esencial”, afirma Cebon. La electrificación del transporte de mercancías por carretera es uno de los principales problemas que el Centro está abordando en varios frentes. Se trata de un problema complejo que requiere un enfoque multidisciplinario que tenga en cuenta factores de logística, ingeniería, políticas y energía en conjunto. Los vehículos urbanos ya están haciendo la transición a eléctricos, tanto que Cebon dice que dentro de los próximos 10 años “nos preguntaremos por qué diablos conducíamos camiones diésel en las ciudades”. Pero el transporte de mercancías de larga distancia es un desafío mucho más difícil, como explica Cebon: “Ya hay vehículos eléctricos disponibles para la mayoría de las aplicaciones, pero las baterías son pesadas y deben cargarse durante el día de logística para no agregar tiempo ni costos”, afirma. “Eso supone muchos desafíos y significa que los principales problemas que enfrenta la industria tienen que ver en realidad con el suministro de energía, la infraestructura de carga y la logística: no con los vehículos o la tecnología”. Actualmente, el Centro lidera el Joint Operators Logistics Trial (JOLT), un proyecto colaborativo diseñado para explorar cómo los operadores de transporte pueden avanzar de manera rápida y rentable hacia una norma de vehículos eléctricos para operaciones de transporte pesado de mercancías por carretera en el Reino Unido. El programa se basa en dos principios rectores: en primer lugar, al compartir datos con sus colaboradores, los socios maximizarán su aprendizaje; y en segundo lugar, al compartir activos de capital con sus colaboradores, los socios minimizarán sus costos. El objetivo es desarrollar los conocimientos y los modelos necesarios para reducir los riesgos de las operaciones de transporte de mercancías eléctricas y fundamentar las decisiones políticas y de inversión. Los operadores de flotas participantes están compartiendo sus experiencias de aprendizaje en un entorno precompetitivo para desarrollar una comprensión clara de cómo se pueden implementar los camiones eléctricos y la infraestructura de carga de manera más eficaz para satisfacer sus necesidades comerciales.  El proyecto ofrece acceso compartido a una flota de vehículos eléctricos, proporcionada por Volvo Trucks, Scania y DAF Trucks, y a cargadores móviles, proporcionados por el socio Evyve. Estos están siendo utilizados por socios logísticos, entre ellos John Lewis Partnership (uno de los minoristas más conocidos del Reino Unido), para probar una secuencia acordada previamente de pruebas de vehículos eléctricos en servicio. Se recopilan datos operativos de alta resolución durante cada período de prueba y se analizan, anonimizan y comparten con todos los socios como parte de un proceso de aprendizaje colectivo gestionado. La SRF también ha creado organizaciones de investigación asociadas con la misma estructura (ingeniería + logística + políticas; academia + industria + gobierno), que trabajan con las mejores universidades de la India, China, Sudamérica y Sudáfrica. Estos centros de investigación tienen la misma misión que la SRF. Los cinco grupos de investigación intercambian estudiantes y académicos y comparten herramientas y métodos, datos e ideas, además de llevar a cabo proyectos conjuntos y talleres internacionales. “Hemos desarrollado nuestro propio ecosistema internacional de amigos investigadores que pueden trabajar juntos en problemas y soluciones comunes: ayudar a descarbonizar el transporte de mercancías por carretera en todo el mundo”, afirma Cebon. Teniendo todo esto en mente, ¿qué tan factible es el objetivo de emisiones netas –o casi– cero del transporte de mercancías por carretera para 2050? Cebon es optimista. “La industria está haciendo un progreso real hacia la descarbonización”, afirma. “Con la tecnología de los vehículos eléctricos avanzando tan rápidamente, la industria tiene una plataforma básica que debería estar a la altura de la tarea de limpiar las emisiones. «Pero lo que hemos descubierto desde nuestro lanzamiento hace 12 años es que el transporte de mercancías por carretera solo se puede descarbonizar si se adopta una visión sistémica de la ingeniería, la logística, la energía y la infraestructura: modelando la forma en que interactúan, a medida que todos los sectores de la economía se descarbonizan simultáneamente. Esa capacidad está en nuestro ADN en el Centro para el Transporte de Mercancías por Carretera Sostenible, por lo que podemos hacer una contribución útil. “Tengo la esperanza de que la industria internacional del transporte por carretera alcance un nivel de emisiones cercano a cero para el año 2050”. Universidad de Cambridge. Traducido al español

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Las descripciones generales de IA en las búsquedas están llegando a más lugares del mundo

Con AI Overviews in Search, es más fácil que nunca para las personas encontrar la información que necesitan y descubrir sitios relevantes en la web, lo que abre más oportunidades para conectarse con editores, empresas y creadores. Desde su lanzamiento en mayo y su expansión más allá de los EE. UU. en agosto , los comentarios que hemos recibido sobre AI Overviews han sido muy positivos. Las personas prefieren usar la función de búsqueda con AI Overviews y encuentran que sus resultados de búsqueda son más útiles. Ahora, en nuestra mayor expansión hasta el momento, estamos lanzando AI Overviews en más de 100 países y haciéndolos accesibles en más idiomas, lo que lo ayudará a buscar de una manera completamente nueva, sin importar qué preguntas tenga en mente. Ampliación de AI Overviews a más de 100 países A partir de esta semana, AI Overviews comenzará a implementarse en más de 100 países y territorios de todo el mundo. Con esta última expansión, AI Overviews tendrá más de mil millones de usuarios globales cada mes. Como parte de esta actualización, también ampliamos la compatibilidad con otros idiomas. Si te encuentras en un país con AI Overviews, ahora puedes obtenerlas en cualquiera de los idiomas admitidos actualmente, incluidos inglés, hindi, indonesio, japonés, portugués y español. Por ejemplo, si estás en Estados Unidos y hablas español, ahora puedes ver AI Overviews en tu idioma preferido. Conectando con lo mejor de la web Ayudar a las personas a descubrir contenido de editoriales, empresas y creadores sigue siendo fundamental en nuestro enfoque con AI Overviews en la Búsqueda. Desde mayo, hemos introducido formas más destacadas de mostrar enlaces a sitios web relevantes dentro de AI Overviews, con una visualización de enlaces a la derecha en la computadora de escritorio y una experiencia similar en dispositivos móviles, a la que se puede acceder tocando los íconos del sitio en la esquina superior derecha. Y a principios de este mes, lanzamos enlaces en línea que aparecen directamente dentro del texto de AI Overviews. En nuestras pruebas, estas actualizaciones generaron un aumento en el tráfico a los sitios web de apoyo en comparación con los diseños anteriores. Como siempre, los anuncios seguirán apareciendo en espacios dedicados a lo largo de la página, con etiquetas claras para distinguir entre resultados orgánicos y patrocinados. Y como compartimos a principios de este mes , los anuncios en AI Overviews ahora están disponibles en consultas relevantes para usuarios de dispositivos móviles en los EE. UU., por lo que podemos conectar mejor a las personas con los productos y las marcas que son útiles para sus búsquedas. Las descripciones generales de IA son solo una de las formas en que ampliamos los tipos de preguntas que puedes hacer en Google y facilitamos la exploración de contenido en línea. Para obtener más información, lee más sobre las últimas actualizaciones impulsadas por IA en la Búsqueda . Google. S. V. Traducido al español

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Enseñanza y experimentación: un nuevo proyecto de Stanford ayuda a los educadores a comprender y utilizar la IA en sus aulas

Un nuevo espacio de creación físico y digital brinda soporte para aplicaciones de IA en la enseñanza y el aprendizaje. Brandi Cannon, ex profesora de ciencias de secundaria y actual estudiante de doctorado en la Escuela de Posgrado en Educación de Stanford (GSE), es la profesora asistente de la clase de educación en ciencias del Programa de Formación Docente de Stanford . Cannon y Bryan Brown, profesor de la clase y miembro del equipo docente de Stanford Accelerator for Learning, saben que en la actualidad es fundamental para ellos incorporar la inteligencia artificial al plan de estudios. Pero Cannon era cautelosa a la hora de introducir herramientas de IA para la enseñanza y el aprendizaje sin una vía de acceso para que los candidatos a docentes comprendieran cómo funciona la IA y cómo utilizarla de forma segura y reflexiva. Cannon decidió visitar el nuevo AI Tinkery. El proyecto AI Tinkery, que se lanzó este otoño en el Stanford Accelerator for Learning, ayuda a los educadores a explorar cómo la IA puede apoyar su práctica docente. A lo largo de una serie de reuniones individuales, Jessica Ann, la gerente de AI Tinkery, compartió recursos que Cannon podía utilizar, varios desarrollados por Classroom-Ready Resources About AI For Teaching (CRAFT) y el Center to Support Excellence in Teaching (CSET). Decidieron que los estudiantes usaran tarjetas para desarrollar sus propias definiciones de IA, realizaran una actividad práctica con ejemplos de casos de uso de IA en el aula y crearan un organizador gráfico para desarrollar sus posturas personales sobre IA. Cannon se fue del proyecto Tinkery con un plan de lección de 30 minutos listo para usar para presentar la IA a los candidatos a docentes. Entonces, ¿qué es un ‘Tinkery’? La IA es uno de los mayores interrogantes de los últimos dos años para educadores, administradores escolares y líderes de distrito. Un informe reciente concluyó que el 92 % de los docentes y líderes educativos vieron demanda de orientación sobre el uso de la IA en el aula, y fue la segunda prioridad más alta en tecnología educativa, después de la ciberseguridad, para los tomadores de decisiones de educación estatales. La IA para la enseñanza y el aprendizaje, particularmente con jóvenes, es un tema tan urgente que el Departamento de Educación de los EE. UU. creó un informe de ideas y recomendaciones menos de un año después del lanzamiento de ChatGPT. La tecnología dominó las conversaciones en la conferencia ASU+GSV de este año , a pesar de la adición de una reunión de educadores de IA de dos días antes del evento. Entra en escena AI Tinkery. Inspirado en el concepto de un espacio de creación, un espacio físico que apoya la exploración, el juego, la experimentación y la iteración hacia una solución a un problema, Tinkery ofrece una experiencia denominada “phygital” (física y digital) que permite a los educadores explorar lo que quieren y necesitan saber sobre la IA. Karin Forssell, fundadora y directora de GSE Makery , también es la fundadora y directora de la nueva AI Tinkery. “Ambos espacios son prácticos, pero en AI Tinkery hay que trabajar con el teclado”, explicó. Ubicado en un rincón colorido del primer piso del Centro de Investigación Educativa de Stanford (CERAS) y en línea , AI Tinkery ofrece acceso a herramientas de IA, investigación y casos de uso en las aulas; orientación para un uso eficaz y ético; y oportunidades para construir una comunidad y compartir ideas con otros educadores. Sobre todo, es un espacio de aprendizaje informal destinado a despertar la imaginación y permitir la experimentación. «No solo vienes al espacio para aprender sobre IA, vienes al espacio para experimentar con ella», dijo Ann. AI Tinkery da la bienvenida a educadores de todo tipo: maestros de escuelas primarias y secundarias, instructores universitarios, asistentes de cátedra, investigadores educativos y estudiantes que desarrollan nuevas herramientas de aprendizaje de IA. “El objetivo es crear un espacio colaborativo donde la comunidad aprenda y comparta con los demás”, afirmó Ann. Ann y Forssell recopilan recursos de Stanford y de fuera de él para atender a los visitantes de AI Tinkery, incluida una gran cantidad de investigaciones emergentes sobre IA y aprendizaje en todas las disciplinas; planes de lecciones y orientación pedagógica de CRAFT, CSET, Stanford Center for Teaching and Learning y Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI); y acceso a la tecnología a través de Stanford IT AI Playground . «Nuestro objetivo es ampliar estos recursos y conectar a las personas con ellos», dijo Ann. Ann y los mentores de AI Tinkery, estudiantes de Stanford contratados para trabajar en el espacio, se desempeñan como bibliotecarios que ayudan a los visitantes a navegar por esta plétora de información. Trabajan con los educadores para determinar qué herramienta podría ser útil en un escenario de clase determinado y sugieren actividades existentes o planes de lecciones que podrían funcionar. Si no se les ocurre nada de inmediato, saben dónde buscar y a quién preguntar. La programación inicial de AI Tinkery incluye horas de puertas abiertas, acceso para explorar herramientas que normalmente tienen un muro de pago, talleres dirigidos por expertos de todo el campus y sesiones de apoyo individuales. El equipo también ha visitado las aulas de Stanford para impartir lecciones puntuales. Próximamente, AI Tinkery organizará “Tinker Time”, una sesión mensual práctica para experimentar con una herramienta de IA específica; demostraciones de productos de la industria; e intercambios de educadores virtuales dirigidos por profesores. Dando forma al futuro de la IA para el aprendizaje A medida que la tecnología de IA evoluciona, también lo hará la forma en que los docentes la utilizan. “En AI Tinkery, fomentamos conversaciones enriquecedoras sobre lo que es posible con estas nuevas tecnologías”, dijo Forssell. “Involucramos a una amplia gama de estudiantes y los ayudamos a todos a acercarse a las respuestas a sus propias preguntas”. “Este no es un espacio para hablar de IA”, dijo Ann. “Es un espacio para hablar con otros educadores y hacer preguntas difíciles sobre las implicaciones de esta tecnología y descubrir cómo funcionará en el aula”. Forssell destacó que AI Tinkery está diseñado para ser flexible y adaptable a la naturaleza iterativa de la enseñanza y

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El profesor adaptó el tutor de IA al curso de física. La participación se duplicó.

Los hallazgos preliminares inspiran a otras grandes clases de Harvard a probar el enfoque este otoño. Piense en un curso típico de física en la universidad: toma de notas con rapidez, tareas difíciles, estudio para exámenes difíciles. Ahora imagine tener acceso a un tutor que responde preguntas a cualquier hora, nunca se cansa y nunca juzga. ¿Podría aprender más? ¿Quizás hasta el doble? Esa es la conclusión inesperada de un  estudio de Harvard  que examinó los resultados de aprendizaje de los estudiantes en un  curso de física grande y popular  que trabajaron con un chatbot de inteligencia artificial diseñado a medida el otoño pasado. En comparación con un entorno de aula de «aprendizaje activo» más típico en el que los estudiantes aprenden en grupo con un instructor humano, la versión con soporte de IA resultó ser sorprendentemente más efectiva. El estudio estuvo a cargo del profesor  Gregory Kestin  y la profesora titular  Kelly Miller , quienes analizaron los resultados de aprendizaje de 194 estudiantes matriculados el otoño pasado en el  curso de Ciencias Físicas 2 de Kestin  , que es física para estudiantes de ciencias de la vida. Los resultados finales están pendientes de publicación. Antes del estudio, el equipo recurrió a su experiencia en enseñanza y contenido para elaborar instrucciones que el tutor de IA debía seguir en cada lección para que se comportara como un instructor experimentado.  “Comenzamos el estudio con mucha curiosidad por saber si nuestro tutor de IA podría ser tan eficaz como los instructores presenciales”, dijo Kestin, quien también se desempeña como director asociado de educación científica. “Y ciertamente no esperaba que los estudiantes encontraran la lección impulsada por IA más interesante”.  Pero eso es exactamente lo que sucedió: el tutor de IA no solo pareció ayudar a los estudiantes a aprender más material, sino que los estudiantes también informaron tener significativamente más compromiso y motivación para aprender cuando trabajaban con IA.  “Fue impactante y súper emocionante”, dijo Miller, considerando que PS2 ya está “muy, muy bien enseñado”.  «Han estado haciendo esto durante mucho tiempo y ha habido muchas iteraciones de esta pedagogía específica basada en la investigación. Es una operación muy estricta», agregó Miller.  El experimento muestra la ventaja de utilizar la tutoría de IA como primera introducción sustancial de los estudiantes a material desafiante, escribieron los investigadores en su artículo. Si la IA puede utilizarse para enseñar eficazmente material introductorio a los estudiantes fuera de clase, esto permitiría dedicar «un valioso tiempo de clase» a desarrollar «habilidades de orden superior, como la resolución avanzada de problemas, el aprendizaje basado en proyectos y el trabajo en grupo», continuaron. Aunque están entusiasmados por el potencial de la IA para revolucionar la educación, Kestin y Miller son conscientes de sus posibles usos indebidos. “Si bien la IA tiene el potencial de potenciar el aprendizaje, también podría debilitarlo si no tenemos cuidado”, dijo Kestin. “Los tutores de IA no deberían ‘pensar’ por los estudiantes, sino ayudarlos a desarrollar habilidades de pensamiento crítico. Los tutores de IA no deberían reemplazar la instrucción en persona, sino ayudar a todos los estudiantes a prepararse mejor para ella, y posiblemente de una manera más atractiva que nunca”. El estudio, aprobado por la Junta de Revisión Institucional, se llevó a cabo en el otoño de 2023. Casi 200 estudiantes dieron su consentimiento para participar en el estudio, que involucró a dos grupos, cada uno de los cuales experimentó dos lecciones en semanas consecutivas. Durante la primera semana, el Grupo 1 participó en una lección en el aula de aprendizaje activo guiada por un instructor, mientras que el Grupo 2 participó en una lección con apoyo de IA en casa que siguió un diseño paralelo basado en investigaciones; las condiciones se invirtieron la semana siguiente.  Los investigadores creen que la capacidad de los estudiantes de recibir retroalimentación personalizada y seguir su propio ritmo con el tutor de IA son ventajas en comparación con el aprendizaje en clase. Los autores del estudio compararon los avances en el aprendizaje de cada tipo de lección mediante pruebas previas y posteriores para medir el dominio del contenido. También preguntaron a los estudiantes qué tan comprometidos se sentían con cada tipo de instrucción, cuánto disfrutaban de cada tipo, qué tan motivados estaban y cómo evaluarían su «mentalidad de crecimiento».  Según el análisis preliminar del estudio, los avances en el aprendizaje de los estudiantes del grupo con tutoría de IA fueron aproximadamente el doble que los de los estudiantes del grupo con tutoría presencial. Los investigadores creen que la capacidad de los estudiantes de recibir retroalimentación personalizada y de seguir su propio ritmo con el tutor de IA son ventajas en comparación con el aprendizaje presencial.  En varios contextos de clase, “los estudiantes que tienen una formación muy sólida en el material pueden estar menos interesados ​​y, a veces, se aburren”, dijo Miller. “Y los estudiantes que no tienen la formación adecuada a veces tienen dificultades para seguir el ritmo. Por lo tanto, el hecho de que este [tutor de IA] pueda apoyar esa diferencia es probablemente el factor más importante”. Esto es especialmente valioso cuando a los estudiantes se les presentan por primera vez conceptos y problemas sobre temas que solo algunos estudiantes han visto antes, dijeron los investigadores.  Miller destacó que el tutor de IA fue personalizado con ingeniería de indicaciones basada en investigación y “andamiaje” para garantizar que las lecciones fueran precisas y bien estructuradas. Kestin comenzó a crear el sitio web que alberga el tutor de PS2 el verano anterior, poco después de que ChatGPT hiciera su debut mundial. El  marco  está construido sobre la interfaz de programación de aplicaciones GPT y está estructurado de manera que las conversaciones, incluida la personalidad del tutor de IA y la calidad de la retroalimentación, estén previamente examinadas. Por lo tanto, en lugar de adoptar el comportamiento predeterminado de ChatGPT, el tutor personalizado proporciona a los usuarios información guiada por indicaciones ricas en contenido que se han refinado y colocado en el marco.  Una vez construido el marco, fue fácil comenzar a personalizarlo para otros cursos y materias, dijo

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Un nuevo método computacional podría cambiar las reglas del juego en el rastreo de los contaminadores de los ríos

Un nuevo método computacional desarrollado por investigadores de la Universidad de Oxford y el Imperial College de Londres utiliza una técnica innovadora para rastrear las fuentes de contaminación de los ríos. En un estudio de caso, el modelo identificó la fuente de un pesticida neonicotinoide nocivo (prohibido para uso agrícola) en un hábitat de arroyo calcáreo poco común. En los últimos meses, ha habido protestas a nivel nacional contra las compañías de agua que permiten que la contaminación de los ríos por aguas residuales supere los límites aceptables. Esto, combinado con la contaminación procedente de fertilizantes y productos químicos agrícolas, ha provocado que solo el 14% de los ríos de Inglaterra alcancen actualmente un estado ecológico «bueno». Pero hasta la fecha, no ha habido ningún método sólido para identificar las fuentes probables de contaminación de los ríos, lo que hace que sea casi imposible abordar el problema de manera eficaz. «El primer paso para mitigar la contaminación de un río es determinar dónde está el problema. Estos nuevos métodos matemáticos «inversos» proporcionan una forma objetiva de determinar dónde y cómo los contaminantes ingresan a las redes fluviales a partir de los datos de monitoreo únicamente.» El codirector del estudio,  el Dr. Alex Lipp  (Departamento de Ciencias de la Tierra y Merton College, Universidad de Oxford) Un estudio reciente de investigación coescrito por científicos de la Universidad de Oxford ofrece ahora un nuevo enfoque que utiliza un «modelo inverso», que trabaja a la inversa a partir de las observaciones de contaminación en los ríos y las rastrea hasta su fuente probable. Esto contrasta con los métodos actuales de «modelización prospectiva», que parten de un conjunto supuesto de fuentes de contaminación y avanzan hacia adelante para estimar la distribución y el alcance final de los contaminantes. Sin embargo, este método tiene varios defectos críticos, a saber, que las fuentes potenciales deben conocerse de antemano y que a menudo se basa en grandes suposiciones y datos inciertos. El doctor Alex Lipp (Departamento de Ciencias de la Tierra y Merton College, Universidad de Oxford) , uno de los responsables del estudio , afirmó: «El primer paso para mitigar la contaminación de un río es determinar dónde está el problema. Estos nuevos métodos matemáticos «inversos» proporcionan una forma objetiva de determinar dónde y cómo los contaminantes entran en las redes fluviales a partir de los datos de seguimiento únicamente». La nueva técnica se probó en el río Wandle, un arroyo calcáreo en el suroeste de Londres que ha provocado indignación local por el reciente vertido de aguas residuales . Recientemente, se detectó el pesticida neonicotinoide imidacloprid en el río Wandle a pesar de que su uso en los campos del Reino Unido es ilegal desde 2018. Utilizando el nuevo modelo inverso, los investigadores concluyeron que, en su gran mayoría, el imidacloprid presente en el río Wandle proviene de una pequeña parte del río que contiene el desagüe de una planta de tratamiento de aguas residuales. El coautor principal, el Dr. Gareth Roberts (Departamento de Ciencias de la Tierra e Ingeniería, Imperial College London), dijo: «Esto respalda la idea de que el imidacloprid en nuestros ríos puede tener su origen en su uso como medicamento para mascotas , ingresando a los sistemas de alcantarillado después de ser arrastrado por los desagües y evadiendo su eliminación en las instalaciones de tratamiento de aguas residuales». Llamado a los ciudadanos a convertirse en «guardianes del río» Habiendo demostrado el poder del enfoque de modelado inverso, el Dr. Lipp está interesado en verlo ampliado y, en última instancia, convertirse en una parte clave del futuro del monitoreo de la calidad del agua. «Una aplicación de este enfoque que me interesa mucho es el análisis de datos de ciencia ciudadana», añadió el Dr. Lipp. «Los grupos de campañas ciudadanas generan con frecuencia fantásticos conjuntos de datos de alta densidad sobre contaminantes como el fósforo y el nitrato en los ríos, y este enfoque inverso podría utilizarse para convertir estos datos en información útil». El río Wandle. Crédito: Whiteway, Getty Images.Los datos de los ciudadanos ya se han utilizado como parte de las campañas nacionales en favor de los ríos. Por ejemplo, los análisis de calidad del agua realizados por científicos ciudadanos de River Action detectaron altos niveles de bacterias E. coli a lo largo del río Támesis antes de la Henley Royal Regatta . Este nuevo enfoque de modelización podría ayudar a los «guardianes de los ríos» voluntarios a tomar medidas más específicas contra los contaminadores. El director ejecutivo de River Action, James Wallace, afirmó: «Los infractores reincidentes, como las compañías de agua y la agricultura a escala industrial, a menudo intentan eludir la responsabilidad, culpando a otros por el lodo que dejan entrar libremente en nuestros ríos. Pero los enfoques de modelización como este nuevo algoritmo podrían, en última instancia, empoderar a una legión de científicos ciudadanos de todo el Reino Unido para señalar las fuentes de contaminación, sin dejar a los perpetradores ningún lugar donde esconderse». ‘La Agencia de Medio Ambiente debe explorar ahora más el potencial de los nuevos métodos y la ciencia ciudadana en sus procesos contra los contaminadores y las sanciones subsiguientes, junto con una financiación gubernamental adecuada en el próximo presupuesto para empoderar al regulador para hacer cumplir la ley. Mejorar el poder de monitoreo de la contaminación envía un mensaje poderoso: contaminar es bajo tu propio riesgo y no para obtener ganancias’. Marcando la diferencia con los datos Los infractores reincidentes, como las compañías de agua y la agricultura a escala industrial, a menudo intentan eludir la responsabilidad, culpando a otros por el lodo que dejan entrar libremente en nuestros ríos. Pero los enfoques de modelización como este nuevo algoritmo podrían, en última instancia, empoderar a una legión de científicos ciudadanos en todo el Reino Unido para identificar las fuentes de contaminación, sin dejar a los perpetradores donde esconderse. Director ejecutivo de  River Action  , James Wallace El nuevo estudio se basa en el enfoque basado en datos del Dr. Lipp para abordar la «crisis de los ríos». En 2023, con su colaborador Jonathan Dawe, del British Antarctic Survey, desarrolló www.sewagemap.co.uk , un sitio web gratuito y

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