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Categoría: La IA aplicada a la Educación

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La Universidad Nacional de China realiza la programación dinámica del robot de software magnético in situ con una ubicación perceptible

Recientemente, el Profesor Li Mujun, Profesor Asociado de la Escuela de Ingeniería Científica y Tecnológica de la Universidad de Ciencia y Tecnología y el Instituto de Humanógrafos, el Profesor Zhang Shiwu, y el Profesor Li Xianyang de la Escuela de Informática y Tecnología, propusieron un nuevo tipo de máquina de software de control magnético de reprogramación dinámica. A través del diseño de resonancia magnética aceptable combinada con materiales blandos variables, se realizó la reprogramación in situ de robots de software magnéticos individuales o múltiples, y se demostró su aplicación en tareas complejas, colaboración de múltiples máquinas y ensamblaje in situ. Logros a “Reprograma dinámico direccionable y perceptible de máquinas blandas ferromagnéticas” Publicado en la revista de renombre internacional 《Natural Newsletter》 (Nature Communications) en. Los robots de software controlados magnéticamente son ampliamente utilizados en biomedicina debido a su capacidad de control inalámbrico, multifuncionalidad y bioseguridad. Sin embargo, los robots de software magnético tradicionales se basan en el modo de magnetización fija, y sus funciones y adaptabilidad se limitan a una sola forma preestablecida. Al mismo tiempo, debido a la existencia de un campo magnético global, la forma de lograr la unidad selectiva y la colaboración conjunta entre sistemas de múltiples máquinas también ha sido la aplicación de robots de software de control magnético. En respuesta a los problemas anteriores, el equipo de investigación propuso una estrategia de control para la sinergia de campo multimagnético. A través del diseño flexible del circuito de resonancia, las áreas específicas del robot de calentamiento selectivo de campo magnético de alta frecuencia (50-400 kHz) se pueden usar para percibir el estado de transmisión de energía en tiempo real. Al mismo tiempo, se utiliza el material compuesto magnético variable de baja temperatura, y el campo magnético de pulso se utiliza para romper la fuerza inter-magnar de las partículas magnéticas. Bajo el campo magnético de baja programación de 40 mT, la dirección de magnetización puede ser reconstruida rápidamente por la fase sólido-líquido, y la fuerza de magnetización es mayor que el método tradicional. 104%. Esta estrategia de control puede completar la magnetización y la reconstrucción dentro del rango de temperatura de bioseguridad (30-70℃) para evitar quemaduras a alta temperatura en organismos. Figura 1. Diseño de máquina de software magnético de reprogramación dinámica La máquina de software de control magnético de reprogramación dinámica propuesta por el equipo de investigación ha mostrado ventajas significativas en aplicaciones de múltiples escenas, desde la deformación multimodal de una sola máquina hasta la conducción selectiva y colaboración de múltiples máquinas, desde la entrega de objetivos hasta experimentos biológicos, y ha logrado un avance en la aplicación de múltiples escenas. Con el fin de demostrar su capacidad para deformar múltiples modos, el equipo de investigación ha desarrollado un sistema de control magnético basado en el brazo mecánico y un robot de control magnético de ruedas miniaturizado.En el entorno gástrico, el robot de rueda puede lograr fármacos multi-objetivo a través del control de magnetización dinámica Liberación, localizar con precisión el área de la lesión, y realizar su aplicación en el tratamiento médico de precisión y la medicina de entrega objetivo. Además, a través de una estrategia de reprogramación dinámica, el equipo de investigación logró la conducción selectiva y la colaboración de sistemas de múltiples máquinas. en Experimentos biológicos en operación remota, El robot de diseño miniaturizado puede transportar diferentes reactivos para lograr un teñido selectivo en la escena del cultivo celular, marcando el esqueleto celular y el dispositivo celular por separado. También permite que el ensamblaje/desintegración dinámica entre múltiples robots forme una estructura compuesta que satisfaga las necesidades de la tarea (como un alargador que cruza la ranura), rompe el límite de tamaño único y mejora la escalabilidad del sistema. Figura 2. Aplicación multidisciplinaria de máquinas de software magnético reprogramables dinámicas Sun Yuxuan Postdoctoral, estudiante de doctorado Sun Boxi, y el estudiante de doctorado Cui Xiang, Escuela de Ciencias de la Computación y Tecnología, Departamento de Instrumentos de Precisión Mecánica y Precisión, Universidad China de Ciencia y Tecnología, son coautores de la tesis. El Profesor Asociado Li Mujun, el Profesor Zhang Shiwu y el Profesor Li Xianyang son coautores. El Profesor Li Weihua, Universidad de Wulongong, Australia, el Profesor He Li, Departamento de Ciencias de la Vida y Medicina, y el Primer Hospital Afiliado, Universidad China de Ciencia y Tecnología, es el coautor del artículo. La investigación fue apoyada por el Programa de Investigación y Desarrollo Clave Nacional del Ministerio de Ciencia y Tecnología, el Fondo de Ciencias Naturales de la Provincia de Anhui y el Fondo de Investigación del Programa de Doble Primera Clase de la Universidad China de Ciencia y Tecnología. Algunos experimentos fueron apoyados por plataformas como el Centro de Investigación y Fabricación Weiner de la Universidad China de Ciencia y Tecnología y el Centro de Experimentos de Ciencia Politécnica de la Universidad China de Ciencia y Tecnología. Enlace de papel: https://doi.org/10.1038/s41467-025-57454-w Universidad de Ciencia y Tecnología de China News. Traducido al español

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marzo 14, 2025

Hacer que las evaluaciones de aeródromos sean automáticas, remotas y seguras

ESTADOS UNIDOS. El ingeniero de la Fuerza Aérea y estudiante de doctorado Randall Pietersen está utilizando IA y tecnología de imágenes de próxima generación para detectar daños en el pavimento y municiones sin explotar. En 2022, Randall Pietersen, un ingeniero civil en los Estados Unidos. La Fuerza Aérea, emprendió una misión de entrenamiento para evaluar los daños en una pista de aeródromo, practicando el protocolo “base recovery” después de un ataque simulado. Durante horas, su equipo caminó sobre el área en equipo de protección química, transmitiendo por radio en geocoordenadas mientras documentaban daños y buscaban amenazas como municiones sin explotar. El trabajo es estándar para todos los ingenieros de la Fuerza Aérea antes de su despliegue, pero tuvo un significado especial para Pietersen, quien ha pasado los últimos cinco años desarrollando enfoques más rápidos y seguros para evaluar aeródromos como estudiante de maestría y ahora candidato a doctorado y miembro de MathWorks en el MIT. Para Pietersen, el trabajo intensivo en tiempo, minucioso y potencialmente peligroso subrayó el potencial de su investigación para permitir evaluaciones remotas de aeródromos. “Esa experiencia fue realmente reveladora,” dice Pietersen. “a Weiz se le ha dicho durante casi una década que se está trabajando en un nuevo sistema basado en drones, pero aún está limitado por la incapacidad de identificar municiones sin explotar; desde el aire, se parecen demasiado a rocas o escombros. Incluso las cámaras de ultra alta resolución simplemente no funcionan lo suficientemente bien. La evaluación rápida y remota del aeródromo aún no es la práctica estándar. Weirre todavía solo está preparado para hacer esto a pie, y ahí es donde entra mi investigación.” El objetivo de Pietersenen es crear sistemas automatizados basados en drones para evaluar los daños en los aeródromos y detectar municiones sin explotar. Esto lo ha llevado por una serie de caminos de investigación, desde el aprendizaje profundo hasta los pequeños sistemas aéreos sin tripulación y la imagen “hiperespectral”, que captura la radiación electromagnética pasiva en un amplio espectro de longitudes de onda. Las imágenes hiperespectrales se están volviendo más baratas, más rápidas y más duraderas, lo que podría hacer que la investigación de Pietersenens sea cada vez más útil en una variedad de aplicaciones que incluyen evaluaciones de agricultura, respuesta a emergencias, minería y construcción. Encontrar informática y comunidad Al crecer en un suburbio de Sacramento, California, Pietersen gravitó hacia las matemáticas y la física en la escuela. Pero también era un atleta de campo traviesa y un Eagle Scout, y quería una manera de unir sus intereses. “Me gustó el desafío multifacético que presentó la Academia de la Fuerza Aérea,”, dice Pietersen. “Mi familia no tiene un historial de servicio, pero los reclutadores hablaron sobre la educación holística, donde los académicos eran una parte, pero también lo eran la aptitud atlética y el liderazgo. Ese enfoque integral de la experiencia universitaria me atrajo.” Pietersen se especializó en ingeniería civil como estudiante universitario en la Academia de la Fuerza Aérea, donde comenzó a aprender a realizar investigaciones académicas. Esto requería que aprendiera un poco de programación de computadoras. “En mi último año, los laboratorios de investigación de la Fuerza Aérea tuvieron algunos proyectos relacionados con el pavimento que cayeron en mi alcance como ingeniero civil, recuerda” Pietersen. “Si bien mi conocimiento del dominio ayudó a definir los problemas iniciales, estaba muy claro que desarrollar las soluciones correctas requeriría una comprensión más profunda de la visión por computadora y la teledetección.” Los proyectos, que se ocuparon de las evaluaciones del pavimento de los aeródromos y la detección de amenazas, también llevaron a Pietersen a comenzar a usar imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático, que construyó cuando llegó al MIT para obtener sus maestrías y doctorado en 2020. “MIT fue una opción clara para mi investigación porque la escuela tiene una historia tan sólida de asociaciones de investigación y pensamiento multidisciplinario que te ayuda a resolver estos problemas no convencionales, dice” Pietersen. “No hay mejor lugar en el mundo que MIT para trabajos de vanguardia como este.” Para cuando Pietersen llegó al MIT, headd también abrazó deportes extremos como ultra maratones, paracaidismo y escalada en roca. Parte de eso surgió de su participación en competiciones de habilidades de infantería como estudiante universitario. Las competiciones de varios días son carreras centradas en el ejército en las que equipos de todo el mundo atraviesan montañas y realizan actividades graduadas como el cuidado táctico de víctimas de combate, orientación y puntería. “La multitud con la que corrí en la universidad estaba realmente interesada en esas cosas, por lo que fue una especie de consecuencia natural de la construcción de relaciones, dice” Pietersen. “Estos eventos te durarían 48 o 72 horas, a veces con un poco de sueño mezclado, y puedes competir con tus amigos y pasar un buen rato.” Desde que llegó al MIT con su esposa y sus dos hijos, Pietersen ha abrazado a la comunidad local e incluso ha trabajado como instructor de paracaidismo en interiores en New Hampshire, aunque admite que los inviernos de la Costa Este han sido difíciles para él y su familia. Pietersen fue remoto entre 2022 y 2024, pero no estaba investigando desde la comodidad de una oficina en casa. La capacitación que le mostró la realidad de las evaluaciones de aeródromos tuvo lugar en Florida, y luego fue desplegado en Arabia Saudita. Escribió una de sus publicaciones de la revista PhD desde una tienda de campaña en el desierto. Ahora de vuelta en el MIT y cerca de la finalización de su doctorado esta primavera, Pietersen está agradecido por todas las personas que lo han apoyado a lo largo de su viaje. “Ha sido divertido explorar todo tipo de disciplinas de ingeniería diferentes, tratar de resolver las cosas con la ayuda de todos los mentores del MIT y los recursos disponibles para trabajar en estos problemas realmente de nicho, dice” Pietersen. Investigación con un propósito En el verano de 2020, Pietersen realizó una pasantía en HALO Trust, una organización humanitaria que trabaja para limpiar minas

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marzo 13, 2025

Nuevo libro explora cómo las relaciones dan forma al aprendizaje en la era de la IA

En su libro inaugural, la Directora Ejecutiva de Stanford Accelerator for Learning, Isabelle Hau, examina por qué las relaciones están en crisis en nuestra sociedad infundida de tecnología – y qué se puede hacer al respecto. Cuando piensas en tu maestro favorito, probablemente no recuerdes qué calificaciones te dieron – recuerdas cómo te hicieron sentir. Tal vez te entusiasmaron con un libro o un experimento científico, te mostraron que te preocupabas durante un momento difícil o te dieron un consejo que se quedó. Un nuevo libro de Isabelle Hau, directora ejecutiva de Stanford Accelerator for Learning, explora la ciencia detrás de por qué las relaciones son clave para el aprendizaje y el desarrollo, desde los primeros años hasta la edad adulta. En Amor por Aprender: El Poder Transformativo del Cuidado y la Conexión en la Educación TempranaHau explica por qué las relaciones están en crisis en nuestra sociedad individualista e infundida por la tecnología, y qué se puede hacer al respecto. Hablamos con Hau sobre la importancia de nutrir, amar las relaciones y cómo los temas de las librerías se conectan con el trabajo del Acelerador. ¿Cuáles son las tres principales conclusiones que espera que los lectores obtengan del libro? La primera conclusión clave es que las relaciones – conectándose con otros de manera positiva y saludable – realmente importan. La mayoría de los padres y educadores saben intuitivamente que las relaciones de crianza son importantes. Lo que quizás no sepan es que las relaciones impulsan el desarrollo del cerebro y los resultados académicos y emocionales sociales posteriores en los niños. Investigación ha demostrado que los niños que experimentan relaciones de crianza tienden a tener un hipocampo más grande, una región del cerebro crítica para la memoria, el aprendizaje y la regulación emocional. Las relaciones – o la ausencia de ellas – dan forma a la capacidad de un niño para aprender, conectarse y prosperar de por vida. La segunda conclusión es que nuestras sociedades están construidas para que nuestros círculos de relaciones se contraigan. En 2020, por ejemplo 44 Por ciento de los jóvenes de secundariainformó que no tiene una fuente de relaciones de apoyo – adultos o compañeros, una reducción a la mitad respecto a una década antes. Tenemos familias que son más pequeñas; tenemos menos juego porque nos enfocamos más en los logros académicos y la preparación para la universidad; y ese enfoque está comenzando en grupos de edad más tempranos, lo que lleva a menos amistades. Entonces tenemos tecnología en nuestras vidas, que puede ser una fuerza para el bien en términos de aumentar nuestros círculos de relaciones, o ser lo contrario, aislándonos aún más. A medida que la inteligencia artificial da forma cada vez más a la educación y la interacción humana, es esencial priorizar la inteligencia relacional para que la IA mejore, en lugar de reemplazar, los profundos lazos humanos que son fundamentales para el bienestar y el aprendizaje. Una tercera gran conclusión sería más esperanzadora, que hay muchas tendencias positivas que están en marcha para cambiar esos paradigmas, ya sea que estén sucediendo dentro de las escuelas o en nuestras comunidades. Están surgiendo modelos escolares innovadores, nuevas políticas y herramientas tecnológicas relacionales, todas enfocadas en aumentar las relaciones. Los Estados están adoptando políticas sobre el juego y los modelos de escuelas comunitarias. Hay mucha inspiración de la que podemos sacar. Su libro destaca la importancia del amor y las relaciones en el desarrollo infantil. Al mismo tiempo, los puntajes de lectura y matemáticas han bajado. ¿Ves una tensión entre centrarse en las relaciones y centrarse en lo académico?  ¡Hay cero tensión! En realidad, es una falsa dicotomía en nuestra comprensión de la inteligencia, donde pensamos que “soft” y “hard” habilidades son mutuamente excluyentes. Necesitamos relaciones para que nuestros cerebros se desarrollen y para que aprendamos. Esos conceptos no son mutuamente excluyentes; en realidad se están conduciendo entre sí. Para que los niños puedan desempeñarse en matemáticas y lectura, aprenden mejor si están seguros y si sienten que están nutridos. Incluso hay investigación mostrar que un niño, al ver Sesame Street, aprende más si un adulto está presente. Reciente investigación de Patricia Kuhl en la Universidad de Washington también sugiere que los bebés que están en presencia de otro bebé aprendan más y vocalicen más. Y cuanto mayor es el número de otros bebés a los que está expuesto un bebé, ¡más aprenden! Nuestros cerebros son sociales y aprendemos socialmente. Has citado mucha investigación. ¿Puede comentar cómo la investigación ayudó a guiar sus conclusiones?  El libro está muy investigado porque quería asegurarme de que lo que estaba observando en mi trabajo estuviera fundamentado en la investigación. Además, quería asegurarme de que el libro elevara toda la investigación fenomenal que está sucediendo desde múltiples áreas de la ciencia, incluida la neurociencia, la neurobiología y la ciencia del aprendizaje, que convergen en la importancia de las relaciones amorosas en el aprendizaje. Estaba más interesado en la última ciencia de vanguardia. Tengo una sección completa, por ejemplo, sobre el concepto de sincronía neuronal, cuando la actividad cerebral de varias personas se correlaciona con el tiempo. Nuestro fenomenal colega en la Stanford Graduate School of Education, Bruce McCandliss, un afiliado de la facultad de Accelerator, está estudiando esto ahora mismo en Escuela Synapse, una escuela TK-8 en Menlo Park, California. Hay otros colegas que estudian esto en animales y en humanos, mostrando cómo aprendemos a través de estar en grupos y a través de la sincronía cerebral con otros, lo que creo que es un área realmente interesante de la neurociencia. ¿Cómo informó su trabajo en el Acelerador la escritura del libro? En el libro, hablo de una serie de ejemplos que forman parte del Acelerador de Stanford para el Aprendizaje. Por ejemplo, hago referencia al Proyecto de Vidrio Autismodirigido por los afiliados de la facultad Dennis Wall y Nick Haber y Filmar Interacciones para Fomentar el Desarrollo (FIND), dirigido por Phil Fisher, director de la facultad del Centro de Stanford sobre la Primera Infancia, una iniciativa del Acelerador. Ambos utilizan la tecnología para mejorar las conexiones humanas. También

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marzo 12, 2025

Construyendo IA para Todos: Por Qué la Inclusión es Crítica en la Forma de la IA Ética

La IA tiene el potencial de resolver los desafíos más apremiantes del mundo, pero solo si refleja la diversidad de la La IA tiene el potencial de resolver los desafíos más apremiantes del mundo, pero solo si refleja la diversidad de la sociedad a la que busca servir. Como un espejo para la humanidad, esta tecnología puede amplificar los sesgos existentes o ayudar a desmantelarlos. La diferencia radica en cómo se forma y quién lo está dando forma. Este es el desafío que impulsa la iniciativa Mujeres y IA de Lenovoovo. Marine Rabeyrin, directora del grupo, cree que acelerar la acción sobre el desarrollo inclusivo de la IA no es solo un desafío tecnológico, es social. “El sesgo de género afecta a la mitad de la población, pero nunca ha sido fundamental para la conversación sobre las posibles preocupaciones de la IA,”, dice. “A medida que avanza la tecnología, tenemos una poderosa oportunidad; no solo para abordar los riesgos, sino para ‘desbias’ los sistemas que dan forma a nuestro mundo, desde conjuntos de datos hasta modelos de toma de decisiones. Al actuar ahora, podemos garantizar que la IA impulse el progreso, no los prejuicios.” Mientras celebramos el Día Internacional de la Mujer bajo el tema Acelerar la Acción, la urgencia se ilustra con un número simple. Las mujeres representan solo el 22% de la fuerza laboral mundial de IA – un claro recordatorio de por qué el cambio puede esperar. Amplificando la Lucha Contra el Bias en la IA Desde informes de noticias sobre algoritmos de reclutamiento que favorecen a los hombres hasta evaluaciones de crédito que penalizan a las mujeres, los sistemas de IA sesgados representan un verdadero desafío para la inclusión si no se controlan. El Liga de la Justicia Algorítmica (AJL), dirigido por el Dr. Joy Buolamwini, está combatiendo estos temas, con iniciativas como la , que anima a las empresas a hacer un compromiso público para limitar el abuso de la tecnología de reconocimiento facial. Esto es después de que la investigación de AJLls reveló una tasa de error del 34.7% para el reconocimiento facial en mujeres de piel oscura en comparación con el 0.8% para hombres de piel clara. En una línea similar, el Dr. Timnit Gebru, a través del Instituto de Investigación de IA Distribuida (DAIR), ha demostrado cómo los grandes modelos lingüísticos marginan a las comunidades subrepresentadas y está pidiendo una mayor transparencia en el desarrollo de la IA. Marine Rabeyrin, quien encabezó la implementación de la promesa de Cercle InterLls Women & AI, reflexiona sobre el progreso de la compañía hacia prácticas de IA más inclusivas. Desde que firmó la promesa en 2021, Lenovo ha logrado avances significativos. Inicialmente centrado en la gobernanza, se construyó un marco sólido con el establecimiento de un Comité de IA Responsable de Lenovo y el nombramiento de un Director de Seguridad e IA, Doug Fisher. “Hoy, con el apoyo de la Oficina de Diversidad de Productos de Lenovo, cada solución de IA se somete a una evaluación para el cumplimiento del sesgo ético y de género, agrega Marine. Elevar la Conciencia e Invertir en el Futuro Construir un futuro donde la IA sirva a todos requiere tanto cambios sistémicos como esfuerzos de base. Más allá del fortalecimiento de la gobernanza y la rendición de cuentas, la expansión de la cartera de talento femenino es crucial para garantizar que la tecnología refleje las necesidades de todas las comunidades. Sin una variedad de perspectivas en su desarrollo, la IA corre el riesgo de perpetuar el sesgo social. Al aumentar la participación femenina, podemos garantizar que estos sistemas sirvan mejor a todos los grupos demográficos, promoviendo un futuro más sostenible. Al asociarse con Impact AI, Cercle InterL presentó un Kit gratuito de Concientización sobre Género en IA para universidades en 2024, que ofrece un curso de tres horas, patrocinado en inglés por Lenovo, para crear conciencia sobre el tema. Marine enfatiza la importancia de la visibilidad y la tutoría. “las carreras de IA no son solo para científicos de datos,”, dice ella. “Mostrar los diversos roles disponibles en el sector ayuda a las mujeres a encontrar su lugar en STEM.” La Fundación Lenovo apoya aún más programas como STEMETTES en el Reino Unido y Becomtech en Francia, ayudando a aumentar la participación de las mujeres en las carreras de STEM. Al mostrar oportunidades en el campo y conectar a las mujeres jóvenes con modelos a seguir, estas iniciativas empoderan a la próxima generación y, en última instancia, promueven una fuerza laboral más diversa. Acelerando la Acción Juntos Marine sigue siendo optimista sobre el potencial de IA, enfatizando que los rápidos avances vienen con oportunidades para dar forma a su impacto. “la innovación de IA se está acelerando, pero también lo es nuestra comprensión de su impacto,”, dice. “Cuanto más descubramos su potencial, mejor podremos darle forma, refinarlo y dirigirlo, asegurando que siga siendo una fuerza para good”. En este Día Internacional de la Mujer, Acelerar la Acción es más que un tema – es un llamado para garantizar que a medida que la IA da forma a nuestro futuro, lo haga de manera inclusiva y ética. Al amplificar diversas voces y mantener la tecnología con los más altos estándares, podemos crear IA que realmente funcione para todos. Lenovo News. Traducido al español

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marzo 11, 2025

Utah avanzará en la Educación de IA, Entrenamiento

Una nueva iniciativa de educación de IA en el estado de Utah, desarrollada en colaboración con NVIDIA, está destinada a avanzar en el compromiso de los estados con la capacitación de la fuerza laboral y el crecimiento económico. La asociación público-privada tiene como objetivo equipar a las universidades, colegios comunitarios y programas de educación de adultos en todo Utah con los recursos para desarrollar habilidades en IA generativa. “AI continuará creciendo en importancia, afectando a todos los sectores de la economía de Utah,” dijo Spencer Cox, gobernador de Utah. “Necesitamos preparar a nuestros estudiantes y profesores para esta revolución. Trabajar con NVIDIA es un camino ideal para ayudar a garantizar que Utah esté posicionado para el crecimiento de la IA a corto y largo plazo.” Como parte de la nueva iniciativa, los educadores de Utah puede obtener la certificación a través de la Programa de Embajadores de la Universidad del Instituto de Aprendizaje Profundo de NVIDIA. El programa ofrece kits de enseñanza de alta calidad, amplio contenido de talleres y acceso a estaciones de trabajo aceleradas por GPU NVIDIA en la nube. Al empoderar a los educadores con las últimas habilidades y tecnologías de IA, la iniciativa busca crear una ventaja competitiva para todo el sistema de educación superior de Utah. “Creemos que la educación en IA es más que un camino hacia la innovación — es una base para resolver algunos de los desafíos más apremiantes del mundo,” dijo Manish Parashar, director de la Universidad de Utah Instituto de Computación e Imagen Científica (SCI), que conduce el Iniciativa de IA Responsable One-U. “Al equipar a estudiantes e investigadores con las herramientas para explorar, comprender y crear con IA, les capacitamos para poder impulsar avances en medicina, ingeniería y más allá La iniciativa comenzará con el Sistema de Educación Superior de Utah (USHE) y varias otras universidades en el estado, incluyendo la Universidad de Utah, la Universidad Estatal de Utah, la Universidad del Valle de Utah, la Universidad Estatal de Weber, la Universidad Tecnológica de Utah, la Universidad del Sur de Utah, Snow College y Salt Lake Community College. Configurar Estudiantes y Profesionales para el Éxito La iniciativa de educación de IA de Utah beneficiará a los estudiantes que ingresan al mercado laboral y a los profesionales que trabajan al ayudarlos a expandir sus habilidades más allá de los cursos de educación comunitaria o de adultos. Las agencias estatales de Utah están explorando cómo los programas de pasantías y aprendizaje pueden ofrecer a los estudiantes experiencia práctica con habilidades de IA, ayudando a cerrar la brecha entre la educación y las necesidades de la industria. Esta iniciativa se alinea con los objetivos más amplios de Utah de fomentar una fuerza laboral experta en tecnología y posicionar al estado como líder en innovación y aplicación de IA. A medida que la IA continúa evolucionando y ganando prevalencia en todas las industrias, el enfoque proactivo de Utah para equipar a educadores y estudiantes con recursos y capacitación ayudará a preparar a su fuerza laboral para el futuro de la tecnología, agudizando su ventaja competitiva. NVIDIA Blog. L. S. Traducido al español

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marzo 11, 2025

AI Empowerment School Hospital Guidance System, Betantha Wisdom Medicine Agregar Nueva Aplicación

Los editores presionaron: Al comienzo del Año Nuevo en 2025, el modelo nacional de pre-entrenamiento representado por DeepSeek explotó toda la red, y varias industrias han desencadenado una tendencia de investigación, uso e implementación competitivos.  Sobre la base del seguimiento a largo plazo y la atención al modelo de pre-formación que representa la dirección de desarrollo de la tecnología avanzada, el Sistema de Información de la Red de la Universidad de Pekín ha llevado a cabo un gran número de intentos prácticos innovadores en conjunto con la gobernanza de la operación escolar y la enseñanza de la investigación científica. El “ Beidaqi ”, que estaba en línea en 2024, adoptó el modelo DeepSeek con una visión avanzada; en septiembre de 2024, el investigador del Instituto de Investigación Informática Wang Xing Zhao Dongyan fue invitado a hacer “ prospectos de aplicación de modelos de lenguaje pre-entrenamiento y análisis de seguridad ” informe especial; principios de enero de 2025 Invite al ingeniero de R&D de DeepSeek Wang Bingzuan “ a adoptar la inteligencia artificial general ” intercambio especial… La integración de la innovación tecnológica, la adhesión a la orientación de la demanda, la búsqueda de escenarios de cuasi aplicación y la habilitación del desarrollo empresarial son los principios que se adhieren constantemente al desarrollo autónomo y la introducción externa del sistema Beida News. A finales de 2024, el sistema de portal inteligente “ Yunyunton” construido por BNT basado en la localización y localización de microcréditos corporativos fue una manifestación concreta de la implementación de este principio. En 2025, en el momento de la primavera de Yanyuan, la terquedad del árbol de paja, el negocio de mensajería de red y el gran modelo de acceso a escenas específicas lanzaron nuevas iniciativas. El sistema de orientación inteligente AI del Hospital Universitario Beida comenzó la inspección pública en el campus. El Sistema de Guía Inteligente de IA es el proyecto anual de cartas en línea de la Oficina de Noticias de Beida. Casualmente, el equipo de responsabilidad del proyecto y el equipo de soporte técnico también son los primeros proyectos sobresalientes y ganadores personales sobresalientes de la Universidad de Beijing en 2024. Es la plataforma construida por la evaluación de este proyecto que ha facilitado el intercambio y la construcción de varias unidades y disciplinas en la escuela, y ha logrado resultados como el sistema de guía inteligente de IA. “Tos, falta de aliento, ¿qué sujeto colgar? ” “Ácido lágico, dolor de espalda, ¿qué sujeto colgar? ” “Mareos, dolor de cabeza, ¿qué sujeto colgar? ” “Hinchazón estomacal, dolor abdominal, ¿qué sujeto colgar? ” ¿Tienes tales problemas? No es cómodo venir al hospital para ver a un médico, pero no sé qué departamento elegir para registrarse. ¡No se preocupe, en los últimos días, estas preguntas médicas que han plagado a los estudiantes de Master Bei ahora tienen soluciones eficientes! ¡El Hospital de la Universidad del Norte ha lanzado una nueva guía inteligente de la función del tesoro médico ——AI para comenzar las pruebas en el campus! Portal en el campus-servicios hospitalarios escolares-módulo de referencia inteligente Mientras estén en la red del campus del norte, los maestros y los estudiantes ingresan sus propios síntomas a través de las palabras, y el sistema inteligente responderá rápidamente. Pueden recomendar con precisión los departamentos ambulatorios adecuados, y pueden saltar a la interfaz registrada para lograr realmente el registro sintomático “. El tratamiento médico no se confunde ”. Interfaz de aplicación En comparación con el modelo de guía tradicional, la guía inteligente de IA ha logrado una actualización integral. Los Enlaces Inteligentes de IA se basan en modelos de vanguardia y técnicas de procesamiento del lenguaje natural para comprender con precisión los síntomas del paciente, recomendar los departamentos más adecuados y mejorar en gran medida la precisión de la consulta para evitar perder el tiempo por el número incorrecto del paciente. Al mismo tiempo, el sistema utiliza un potente análisis de datos y algoritmos inteligentes.Según los síntomas del paciente y la información de múltiples fuentes, se puede brindar orientación profesional en unos pocos segundos para acortar el tiempo de espera del paciente, mejorar la eficiencia de la visita y proporcionar orientación inteligente para el tratamiento médico del paciente. El Sistema de Guía Inteligente de IA está compuesto por el equipo de Wei Fangzhen (Sección de Información del Hospital de la Universidad del Norte) y el equipo de Dong Bin (Profesor del Centro Internacional de Investigación de Matemáticas de Beijing en la Universidad de Pekín, Director Adjunto del Centro Internacional de Investigación de Aprendizaje Automático y Decano Asociado del Instituto Changsha de Computación y Economía Digital en la Universidad de Pekín). El proyecto recibió apoyo de construcción del “ Northern University Network Letter Project ” alojado por Internet Office, y recibió la cooperación total del centro de computación en términos de plataformas blandas y de hardware, seguridad de datos y soporte técnico relacionado. El módulo AI Intelligent Guidance System es el primer rompecabezas del Sistema Médico Inteligente del Hospital Beida. De acuerdo con el plan del sistema médico inteligente, el sistema inteligente de pre-examen, el sistema inteligente de recolección de antecedentes de enfermedades, el asistente inteligente de diagnóstico y tratamiento de Aisha, etc., se introducirán en el futuro, lo que puede cubrir todo el proceso de los pacientes desde la consulta hasta el diagnóstico, el examen, el tratamiento y el seguimiento. La introducción en línea del sistema de referencia inteligente de IA es una innovación importante del hospital escolar en el campo de la medicina inteligente. Mejorará significativamente la experiencia de los maestros y estudiantes en el tratamiento médico y hará que el tratamiento médico sea más eficiente y conveniente. Durante la operación de prueba del sistema, el acceso http://zhdz.pku.edu.cn/ Puede probar la guía inteligente de IA y dar la bienvenida sinceramente a los maestros y estudiantes para que proporcionen opiniones valiosas. Proporcione comentarios a pkuh-wfz@pku.edu.cn. ¡Ven y prueba, amigos! Enlace especial: Dinámica de Trabajo de Webin Universidad de PEKING. News. Y. R. Traducido al español

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marzo 11, 2025

3 Preguntas: Visualizar la investigación en la era de la IA

Felice Frankel discute las implicaciones de la IA generativa al comunicar la ciencia visualmente. Durante más de 30 años, la fotógrafa científica Felice Frankel ha ayudado a profesores, investigadores y estudiantes del MIT a comunicar su trabajo visualmente. A lo largo de ese tiempo, ha visto el desarrollo de varias herramientas para apoyar la creación de imágenes convincentes: algunas útiles y otras antitéticas al esfuerzo de producir una representación confiable y completa de la investigación. En un artículo de opinión reciente publicado en Naturaleza la revista Frankel discute el uso creciente de la inteligencia artificial generativa (GenAI) en las imágenes y los desafíos e implicaciones que tiene para comunicar la investigación. En una nota más personal, se pregunta si todavía habrá un lugar para un fotógrafo de ciencias en la comunidad de investigación. P: Youatve mencionó que tan pronto como se toma una foto, la imagen puede considerarse “manipulada.” Hay formas en que ha manipulado sus propias imágenes para crear una imagen que comunique con más éxito el mensaje deseado. ¿Dónde está la línea entre la manipulación aceptable e inaceptable? A: En el sentido más amplio, las decisiones tomadas sobre cómo enmarcar y estructurar el contenido de una imagen, junto con las herramientas utilizadas para crear la imagen, ya son una manipulación de la realidad. Necesitamos recordar que la imagen es simplemente una representación de la cosa, y no de la cosa misma. Se deben tomar decisiones al crear la imagen. El problema crítico es no manipular los datos, y en el caso de la mayoría de las imágenes, los datos son la estructura. Por ejemplo, para una imagen que hice hace algún tiempo, eliminé digitalmente la placa de Petri en la que crecía una colonia de levadura, para llamar la atención sobre la impresionante morfología de la colonia. Los datos en la imagen son la morfología de la colonia. No manipulé esos datos. Sin embargo, siempre indico en el texto si he hecho algo a una imagen. Discuto la idea de la mejora de la imagen en mi manual, “Los Elementos Visuales, Fotografía.” P: ¿Qué pueden hacer los investigadores para asegurarse de que su investigación se comunique correcta y éticamente? A: Con el advenimiento de la IA, veo tres temas principales relacionados con la representación visual: la diferencia entre la ilustración y la documentación, la ética en torno a la manipulación digital y la necesidad continua de que los investigadores se capaciten en comunicación visual. Durante años, he estado tratando de desarrollar un programa de alfabetización visual para las clases actuales y futuras de investigadores de ciencia e ingeniería. El MIT tiene un requisito de comunicación que aborda principalmente la escritura, pero ¿qué pasa con lo visual, que ya no es tangencial a la presentación de una revista? Apuesto a que la mayoría de los lectores de artículos científicos van directamente a las figuras, después de leer el resumen.  Necesitamos exigir a los estudiantes que aprendan cómo mirar críticamente un gráfico o imagen publicada y decidir si hay algo extraño con ella. Necesitamos discutir la ética de “nudging” una imagen para mirar de cierta manera predeterminada. Describo en el artículo un incidente cuando un estudiante alteró una de mis imágenes (sin preguntarme) para que coincida con lo que el estudiante quería comunicar visualmente. No lo permití, por supuesto, y me decepcionó que no se considerara la ética de tal alteración. Necesitamos desarrollar, al menos, conversaciones en el campus y, mejor aún, crear un requisito de alfabetización visual junto con el requisito de escritura. P: La IA generativa no va a desaparecer. ¿Qué ves como el futuro para comunicar la ciencia visualmente? A: Para el Naturaleza artículo, decidí que una forma poderosa de cuestionar el uso de la IA en la generación de imágenes era con el ejemplo. Utilicé uno de los modelos de difusión para crear una imagen utilizando el siguiente mensaje: “Crea una foto de nano cristales de Moungi Bawendiiks en viales sobre un fondo negro, fluorescentes en diferentes longitudes de onda, dependiendo de su tamaño, cuando se excitan con luz UV.” Los resultados de mi experimentación con IA a menudo eran imágenes de dibujos animados que apenas podían pasar como realidad — y mucho menos documentación —, pero habrá un momento en que lo serán. En conversaciones con colegas en comunidades de investigación y ciencias de la computación, todos están de acuerdo en que debemos tener estándares claros sobre lo que está y lo que no está permitido. Y lo más importante, nunca se debe permitir un visual GenaI como documentación. Pero las imágenes generadas por IA, de hecho, serán útiles para fines ilustrativos. Si un visual generado por IA se envía a una revista (o, para el caso, se muestra en una presentación), creo que el investigador DEBE MIT News. M. M. K. Traducido al español

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marzo 8, 2025

Un nuevo marco de criptografía para estudios genómicos seguros

Desarrollado a partir de la investigación EPFL, en colaboración con MIT y Yale, la combinación de computación segura y algoritmos distribuidos abre una nueva era para las colaboraciones de datos en investigación médica. Los avances en inteligencia artificial generativa y aprendizaje automático, capacitados en conjuntos de datos a gran escala en múltiples instituciones, tienen el potencial de revolucionar la medicina. Sin embargo, los datos son difíciles de recopilar. Está aislado en hospitales individuales, prácticas médicas y clínicas de todo el mundo. Los riesgos de privacidad derivados de la divulgación de datos médicos también son una preocupación seria, por lo que las regulaciones existentes de intercambio de datos han limitado en gran medida el alcance de las colaboraciones de datos para la investigación médica. Existen herramientas criptográficas para la computación segura, pero no son prácticas o no implementan métodos actuales de vanguardia. Ahora, un enfoque desarrollado por EPFL se ha demostrado con éxito a escala y se está implementando en toda Europa. Secure federated genome-wide association studies o SF-GWAS es una combinación de marcos de computación seguros y algoritmos distribuidos que permite estudios eficientes y precisos sobre datos privados en poder de múltiples entidades al tiempo que garantiza la confidencialidad de los datos. Un estudio sobre cinco conjuntos de datos, incluida una cohorte del Biobanco del Reino Unido de 410,000 individuos, ha mostrado una mejora en el orden de magnitud en el tiempo de ejecución en comparación con los métodos anteriores. “En muchos casos no es posible centralizar los datos por razones prácticas o legales o simplemente porque las personas no están dispuestas a compartirlos. Entonces, el objetivo es extraer información sin compartir los datos,” dijo Jean-Pierre Hubaux, Director Académico de EPFLf Centro de Confianza Digital (C4DT), afiliado a la Escuela de Ciencias de la Computación y la Comunicación. “Nos desarrollamos un prototipo hace varios años, pero lo que faltaba era la demostración de que funciona a escala con conjuntos de datos de tamaño real. Esto ahora se ha hecho en colaboración con MIT y Yale con nuestra última investigación que muestra que es posible extraer información de conjuntos de datos que permanecen distribuidos geográficamente, sin pérdida de precisión significativa en términos de resultados; Esto abre una nueva era en términos de colaboraciones de datos, ” continuó. SF-GWAS combina dos conceptos clave. Primero, se necesita un enfoque federado para asegurar la computación, lo que significa que cada conjunto de datos se mantiene en el sitio de origen respectivo. Esto minimiza los costos computacionales al evitar grandes transferencias de datos entre sitios y permite el uso de operaciones criptográficas eficientes que protegen la salida computacional parcial generada en cada sitio. En segundo lugar, introduce un diseño algorítmico eficiente para apoyar la ejecución federada de varias tuberías GWAS de extremo a extremo. “Suena contradictorio, pero nuestro enfoque comparte datos sin compartir,” explicó Hubaux. “Aprovecha la existencia de los conjuntos de datos sin tener que transferirlos y es esencialmente un valor adicional a los datos, una motivación adicional para trabajar juntos sin perder el control.” SF-GWAS ya se ha instalado en cinco hospitales universitarios de Suiza; Actualmente se está implementando en varios hospitales italianos y para redes europeas de cáncer Tune Insight, el spin-off de EPFL liderando este trabajo. La compañía también está en conversaciones con instituciones médicas en otros países. Además de desbloquear la investigación médica a escala para definir y optimizar la política de salud pública, lo que simplemente no es posible en un mundo de silos, Hubaux cree que SF-GWAS tendrá un valioso beneficio secundario. Actualmente, los conjuntos de datos se distribuyen de facto en todo el mundo, sentados en discos duros y cintas aquí y allá, porque tradicionalmente ha sido tan complicado transferir datos. El registro de datos médicos también se aplica de manera diferente en diferentes lugares. Hubaux llama a esto “prehistoric” y dice que, como resultado, los conjuntos de datos están muy subutilizados. “Estamos configurando un sistema de valores para asegurarnos de que los datos futuros sean interoperables, que se registren de la misma manera lugar a lugar, de lo contrario será basura, basura. Es costoso y la transición llevará tiempo, pero hemos desarrollado las herramientas para facilitarlo y hay una evolución en marcha, dijo ” Hubaux. “La voluntad de trabajar a escala es un cambio de cultura y espero que este sea un círculo virtuoso: las personas se sienten alentadas a ser más rigurosas en términos de la forma en que almacenan y estructuran sus datos para garantizar la interoperabilidad porque si no lo hacen, su institución puede ser excluida del resto de la comunidad. Esto es realmente un beneficio secundario – mejor calidad general de salud y datos médicos.” Enlace al documento completo: https://rdcu.be/ea16o EPFL News. T. P. Traducido al español

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marzo 6, 2025

Summit explora el papel de la IA centrada en el ser humano en el ecosistema de aprendizaje

La tercera Cumbre de Educación AI+Education de Stanford reunió a investigadores, líderes de K-12, educadores y tecnólogos para compartir ideas de vanguardia y discutir cómo la IA está dando forma a la enseñanza y el aprendizaje. La inteligencia artificial puede resumir texto, encontrar errores en el código y crear imágenes. Incluso puede grabar y resumir paneles en una conferencia.* Se están desarrollando nuevas herramientas y casos de uso mientras hablamos, cada modelo más potente que el anterior. ¿Qué significa esta realidad para los maestros y estudiantes? En su tercera instancia, el AI+Cumbre de Educación organizado por el Acelerador de Aprendizaje de Stanford y el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano (HAI) de Stanford reunió a investigadores, educadores, desarrolladores de tecnología y formuladores de políticas para conversaciones fundamentales sobre cómo dar forma a un ecosistema de aprendizaje próspero con tecnologías de IA centradas en el ser humano. La convocatoria mostró aplicaciones de vanguardia basadas en la investigación de la IA en el aprendizaje y facilitó el diálogo sobre cómo garantizar que la IA sirva a la educación de manera ética, responsable y equitativa. La cumbre se guió por grandes preguntas: ¿Cuál es el futuro del aprendizaje al que aspiramos? ¿Qué nos hace exclusivamente humanos? ¿Cómo centramos a la humanidad en nuestros ecosistemas de aprendizaje e IA? ¿Cómo puede la investigación apoyar mejor un futuro brillante de aprendizaje? La conferencia contó con cuatro paneles de expertos y dos rondas de charlas de velocidad seguidas de discusiones en grupos pequeños para que los asistentes de todos los sectores compartan ideas, oportunidades y desafíos. Durante la hora del almuerzo, IA y educación beneficiarios de la subvención de semillas financiado por el Acelerador y HAI compartió carteles con sus proyectos de investigación en curso. Los Aceleradores AI Tinkery alojó una ventana emergente y el IA Generativa para el Centro de Educación presentó una demostración de su nuevo repositorio de investigación, una herramienta para que los líderes educativos exploren los últimos estudios sobre IA y educación. Las siguientes son algunas ideas de la cumbre. Cómo la IA está transformando la educación Victor Lee, profesor asociado de educación en Stanford y director de la facultad de AI+Education en el Acelerador, planteó la cuestión de lo que significa ser “AI alfabetizado,” y las implicaciones para las escuelas. Lee ha estudiado cómo los estudiantes de secundaria están utilizando actualmente la IA, como verificar la gramática y apoyar el trabajo grupal. También encuestó a los maestros sobre sus necesidades de desarrollo profesional relacionadas con la IA, descubriendo que los maestros quieren entender cómo usar la IA para enseñar, cómo enseñar sobre la IA y cómo funciona realmente la IA. Con la legislación emergente en torno a la alfabetización en IA, como un nueva factura de California al exigir que se incorpore al plan de estudios, Lee hizo hincapié en la necesidad de desarrollar un lenguaje y un marco comunes, que abarquen las perspectivas de los usuarios, desarrolladores y críticos. “Esta va a ser una conversación activa. Necesitamos descubrir lo que todos en la escuela deberían saber sobre la IA, y me gustaría alentarlo a que lo resolvamos pronto, dijo Lee. Michael Frank, Profesor Benjamin Scott Crocker de Biología Humana en Stanford, es un psicólogo y científico cognitivo que desarrolla modelos de lenguaje para comprender mejor cómo los niños aprenden y se desarrollan. Suyo Proyecto BabyView utiliza cámaras principales para recopilar datos sobre la entrada y el procesamiento del lenguaje de los niños, y luego utiliza los datos para entrenar y evaluar modelos de IA. El trabajo de Frankan se está expandiendo para recopilar información sobre el desarrollo infantil a nivel mundial a través de un proyecto llamado Intercambio de Redes de Variabilidad de Aprendizaje (LEVANTE), un marco para recopilar datos abiertos, lingüística y culturalmente adaptables que luego se pueden usar para perfeccionar aún más la herramienta. “Podemos usar modelos de IA como nuestros modelos científicos para impulsar la ciencia del desarrollo infantil, pero solo podemos hacerlo si tenemos datos que representan la entrada de los niños y conjuntos de datos amplios y diversos que nos ayudan a evaluar esas líneas, dijo ” Frank. Emma Brunskill, profesora asociada de informática y afiliada de la facultad del Acelerador, discutió el potencial de AI para acelerar el ritmo de la investigación educativa. Brunskill y su equipo están probando formas en que la IA podría ayudar a acelerar la innovación, lo que a menudo lleva décadas, simulando y optimizando las intervenciones educativas y evaluándolas con expertos humanos. Uso responsable y dilemas éticos Si bien la IA tiene un potencial transformador para el aprendizaje, las conversaciones diarias enfatizaron la necesidad de un diseño reflexivo y consideraciones éticas. Rob Reich, el Profesor McGregor-Girand de Ética Social de Ciencia y Tecnología, destacó la tensión entre el uso de la IA para la automatización, el reemplazo de las habilidades humanas, versus el aumento, la facilitación y la mejora de las habilidades humanas. Argumentó que el desarrollo de herramientas de IA con el objetivo de imitar a los humanos está desactualizado y equivocado, y en cambio, el enfoque debe estar en cómo la IA puede amplificar y cultivar la inteligencia humana. “Veo esto básicamente como un desafío de diseño,” dijo Reich. Erin Mote, directora ejecutiva de InnovateEDU, lidera el trabajo centrado en la seguridad, la privacidad, la seguridad y la transparencia en los sistemas de IA. Cuando se trata de IA y educación, descubrió que la privacidad es la principal preocupación para los responsables políticos, los padres y las comunidades. Mote hizo hincapié en la necesidad de claridad y responsabilidad en cuyo trabajo es proteger los datos y la privacidad de los estudiantes, así como un enfoque intencional en mitigar el sesgo en las herramientas de IA para la educación. Líderes estatales y de distrito al timón Los líderes de la política educativa de Nueva York, Carolina del Norte y Washington compartieron cómo se están acercando a la revolución de la IA. Tara Carrozza, directora de iniciativas de aprendizaje digital para las Escuelas Públicas de la Ciudad de Nueva York, el distrito escolar más grande de los Estados Unidos, compartió

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marzo 5, 2025

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