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Categoría: Noticias Tecnológicas

Acelerar la IA para Cada Empresa

DGX NVIDIA ™ B300 es una solución de infraestructura de IA especialmente diseñada para satisfacer las demandas computacionales de la IA generativa. Desarrollado por Blackwell Ultra NVIDIA GPU, DGX B300 ofrece una inferencia de 11x y un aumento del rendimiento de entrenamiento de 4x que la generación anterior, todo en un nuevo factor de forma diseñado para encajar perfectamente en el centro de datos moderno. Compatible con MGX NVIDIA™ y los bastidores empresariales tradicionales y con software de pila completa, simplifican y agilizan la implementación de IA, lo que permite que cualquier empresa se ejecute como un hiperescalador. Explora NVIDIA DGX B300 Descubra cómo NVIDIA DGX B300 agiliza la implementación de IA al tiempo que proporciona la potencia computacional necesaria para manejar las cargas de trabajo de IA generativas. Lea la Hoja de datos  Implementaciones Empresariales Exitosas Lee cómo el Plataforma NVIDIA DGX y NeMo NVIDIA™ han empoderado a las empresas líderes. Descarga el Ebook  Características Una Fábrica de IA para la Era del Razonamiento Powerhouse en Tiempo Real para Inferencia y Entrenamiento Desarrollado por las GPU NVIDIA Blackwell Ultra, DGX B300 proporciona a las empresas una única plataforma para acelerar modelo de idioma grande (LLM) inferencia y entrenamiento. Al ofrecer 144 petaFLOPS de rendimiento de inferencia, cada empresa puede operar como un hiperescalador. Innovación Eficiente y Sostenible Con múltiples opciones de energía para elegir, NVIDIA DGX B300 está diseñado para ser el superordenador de IA más eficiente en energía, ofreciendo una eficiencia energética y un rendimiento inigualables por vatio. Estándar Revolucionario de Infraestructura NVIDIA DGX B300 ha sido rediseñado para el centro de datos moderno, desplegable en los racks NVIDIA MGX por primera vez. Este nuevo estándar de la industria está impulsando un cambio en la ingeniería del centro de datos, lo que facilita más que nunca obtener un rendimiento y eficiencia innovadores. Especificaciones NVIDIA DGX B300 Especificaciones GPU GPU NVIDIA Blackwell Ultra CPU Procesadores duales Intel® Xeon® Memoria Total de GPU 2.3TB Rendimiento 72 Entrenamiento FP8 de PFLOPS144 Inferencia FP4 de PFLOPS Redes 8x puertos OSFP que sirven 8x puerto único NVIDIA ConnectX-8 VPIHasta 800Gb/s NVIDIA InfiniBand/Ethernet2x puerto dual QSFP112 NVIDIA BlueField-3 DPUHasta 800Gb/s NVIDIA InfiniBand/Ethernet Red de Gestión 1GbE a bordo NIC con RJ451GbE RJ45 Controlador de gestión de zócalo host (BMC) Almacenamiento SO: 2x 1.9TB NVMe M.2Almacenamiento interno: 8x 3.84TB NVMe E1.S Consumo de Energía ~14kW Software NVIDIA DGX OS / NVIDIA Mission Control / NVIDIA AI Enterprise /Gerente de Comando Base de NVIDIA Soporta Red Hat Enterprise Linux / Rocky / Ubuntu Soporte Soporte de hardware y software estándar de negocios de tres años NVIDIA Blog. Traducido al español

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marzo 26, 2025

NVIDIA Blackwell Acelera el Software de Ingeniería Asistida por Computadora por Órdenes de Magnitud para Gemelos Digitales en Tiempo Real

Proveedores de Software Líderes que incluyen Ansys, Altair, Cadence, Siemens y Synopsys Adoptan NVIDIA Blackwell GTC—NVIDIA anunció hoy que los principales proveedores de software de ingeniería asistida por computadora (CAE), incluidos Ansys, Altair Cadencia, Siemens y Sinopsis, están acelerando sus herramientas de simulación hasta 50x con el NVIDIA Blackwell plataforma. Con un software tan acelerado, junto con NVIDIA CUDA-X™ las bibliotecas y los planos para optimizar aún más el rendimiento, industrias como la automotriz, aeroespacial, energética, manufacturera y ciencias de la vida pueden reducir significativamente el tiempo de desarrollo del producto, reducir costos y aumentar la precisión del diseño mientras se mantiene la eficiencia energética. “simulación física acelerada por CUDA en NVIDIA Blackwell ha mejorado a los gemelos digitales en tiempo real y está reimaginando todo el proceso de ingeniería,” dijo Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “Se acerca el día en que prácticamente todos los productos se crearán y cobrarán vida como un gemelo digital mucho antes de que se realice físicamente.” Soporte de Ecosistemas para NVIDIA BlackwellLos proveedores de software pueden ayudar a sus clientes a desarrollar gemelos digitales con interactividad en tiempo real y ahora acelerarlos con las tecnologías NVIDIA Blackwell. El creciente ecosistema que integra Blackwell en su software incluye Altair, Ansys, BeyondMath, Cadence, COMSOL, ENGYS, etc Flexcomputar, Hexágono, Nube Luminaria, M-Star, NAVASTO, una empresa de Autodesk, M-Star Concepto Neural, nTop, Reescalar, Siemens, Simscale, Synopsys y plataformas Volcano. Cadence está utilizando los sistemas acelerados por NVIDIA Grace Blackwell para ayudar a resolver uno de los mayores desafíos de la dinámica de fluidos computacional’ — la simulación de un avión completo durante el despegue y el aterrizaje. Utilizando el solucionador Cadence Fidelity CFD, Cadence ejecutó con éxito simulaciones de células multimillonarias en un solo servidor NVIDIA GB200 NVL72 en menos de 24 horas, lo que anteriormente habría requerido un clúster de CPU con cientos de miles de núcleos y varios días para completar. Este avance ayudará a la industria aeroespacial a avanzar hacia el diseño de aeronaves más seguras y eficientes, al tiempo que reduce la cantidad de costosas pruebas de túnel de viento requeridas, acelerando el tiempo de comercialización. Anirudh Devgan, presidente y CEO de Cadence, dijo, “la aceleración de NVIDIA Blackwell de la cartera Cadence.AI ofrece una mayor productividad y calidad de resultados para el diseño inteligente del sistema — reduciendo las tareas de ingeniería que tomaban horas o minutos y desbloqueando simulaciones que antes no eran posibles. Nuestra colaboración con NVIDIA impulsa la innovación en semiconductores, centros de datos, IA física y ciencias.” Sassine Ghazi, presidente y CEO de Synopsys, dijo, “En GTC, estamos presentando los últimos resultados de rendimiento observados en nuestra cartera líder al optimizar las soluciones de Synopsys para NVIDIA Blackwell para acelerar los flujos de trabajo de diseño de chips computacionalmente intensivos. La tecnología de Synopsys es de misión crítica para la productividad y las capacidades de los equipos de ingeniería, desde el silicio hasta los sistemas. Al aprovechar el poder de la computación acelerada de NVIDIA, podemos ayudar a los clientes a desbloquear nuevos niveles de rendimiento y ofrecer sus innovaciones aún más rápido Ajei Gopal, presidente y CEO de Ansys, dijo, “La estrecha colaboración entre Ansys y NVIDIA está acelerando la innovación a un ritmo sin precedentes. Al aprovechar el rendimiento computacional de las GPU NVIDIA Blackwell, en Ansys estamos capacitando a los ingenieros de Volvo Cars para abordar los desafíos de dinámica de fluidos computacional más complejos con una velocidad y precisión excepcionales — permitiendo más estudios de optimización y entregando vehículos de mayor rendimiento James Scapa, fundador y CEO de Altair, dijo, “La potencia de computación de las plataformas NVIDIA Blackwell, combinada con las herramientas de simulación de vanguardia de Altaira, brinda a los usuarios capacidades transformadoras. Esta combinación hace que las simulaciones basadas en GPU sean hasta 1.6 veces más rápidas en comparación con la generación anterior, ayudando a los ingenieros a resolver rápidamente los desafíos de diseño y brindando a las industrias el poder de crear productos más seguros y sostenibles a través de gemelos digitales en tiempo real y AI.” informado por la física Roland Busch, presidente y CEO de Siemens, dijo, “La combinación de la innovadora arquitectura Blackwell de NVIDIAia con gemelos digitales basados en la física de Siemens’ permitirá a los ingenieros reducir drásticamente los tiempos y costos de desarrollo mediante el uso de gemelos digitales interactivos y fotorrealistas. Esta colaboración nos permitirá ayudar a clientes como BMW a innovar más rápido, optimizar procesos y lograr niveles notables de eficiencia en diseño y fabricación.” Reescalar CAE Hub con NVIDIA BlackwellRescaleñas recién lanzadas Hub CAE permite a los clientes optimizar su acceso a las tecnologías NVIDIA y CUDA®– software acelerado desarrollado por los principales proveedores de software independientes. Rescale CAE Hub proporciona tecnologías informáticas e IA flexibles y de alto rendimiento en la nube con GPU NVIDIA y NVIDIA DGX™ Nube. Boom Supersonicésta, la compañía que construye el avión más rápido del mundo, utilizará el NVIDIA Omniverse Blueprint para gemelos digitales en tiempo real y solucionadores CFD acelerados por Blackwell en Rescale CAE Hub para diseñar y optimizar su nuevo avión de pasajeros supersónico. El ciclo de desarrollo de productos de la compañía, impulsado casi por completo por simulación, utilizará la plataforma Rescale acelerada por las GPU Blackwell para probar diferentes condiciones de vuelo y refinar los requisitos en un bucle continuo con simulación. La adopción del Rescale CAE Hub impulsado por las GPU Blackwell amplía la colaboración de Boom Supersonicals con NVIDIA. A través del NVIDIA PhysicsNeMo™ framework y la plataforma Rescale AI Physics, Boom Supersonic puede desbloquear 4 veces más exploraciones de diseño para su supersónico avióniteración de aceleración para mejorar el rendimiento y el tiempo de comercialización. NVIDIA Omniverse Blueprint Ahora Ampliamente Accesible para EmpresasEl NVIDIA Omniverse Blueprint para gemelos digitales en tiempo real, ahora generalmente disponible, también es parte del Rescale CAE Hub. El plan reúne NVIDIA CUDA-X bibliotecas, NVIDIA PhysicsNeMo AI y el Omniverso NVIDIA™ plataforma — y también está agregando la primera NVIDIA NIM™ microservicio para la aerodinámica externa, el estudio de cómo el aire se mueve alrededor de los objetos. Aprende más viendo

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marzo 24, 2025

Huawei nombrada una opción preferida por los clientes en el Gartner® Peer Insights™ Voice of the Customer 2025

Huawei fue nombrada la opción preferida de los clientes en el informe Voz del Cliente de Gartner® Peer Insights™ 2025 para soluciones de software de respaldo y recuperación empresarial.  Según el informe de Gartner, a noviembre de 2024, Huawei obtuvo una puntuación del 99 % en «Recomendación» basada en 155 reseñas de su solución de protección de datos OceanProtect. Gartner Peer Insights es una plataforma gratuita de revisión y calificación por pares, diseñada para quienes toman decisiones sobre software y servicios empresariales. Las revisiones se organizan por productos en mercados activos que se alinean con los mercados de investigación de Gartner, definidos como Cuadrante Mágico™ o Mercados definidos por la Guía de Mercado, o mercados definidos por GPI. Estos mercados se abren a discreción del equipo de GPI y no requieren investigación publicada para abrir el espacio en Peer Insights. Gartner Peer Insights reconoce a los proveedores que cumplen o superan tanto la puntuación promedio del mercado en Experiencia General como en Interés y Adopción del Usuario mediante la distinción Customers’ Choice. Durante este reconocimiento por pares, Huawei OceanProtect ha recibido reseñas de clientes globales de diversos sectores, como finanzas, manufactura, energía, medios de comunicación, salud, educación y telecomunicaciones. Huawei OceanProtect obtuvo una calificación general de 4.9 y un 99% de recomendación, basada en 155 reseñas hasta noviembre de 2024. Al comentar sobre el reconocimiento, Li Yongjian, presidente de Huawei Data Protection Domain, afirmó: «Priorizaremos la atención al cliente y brindaremos soluciones integrales de protección de datos para crear una línea de defensa rápida, eficiente y resiliente para la resiliencia de los datos en el futuro». Para obtener más información sobre los productos y soluciones de protección de datos Huawei OceanProtect, visite el sitio web oficial de Huawei OceanProtect: https://e.huawei.com/en/products/storage/oceanprotect Gartner, Voz del Cliente para Soluciones de Software de Copia de Seguridad y Recuperación Empresarial, por colaboradores pares, 26 de febrero de 2025 GARTNER es una marca registrada y marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus filiales en EE. UU. e internacionalmente. MAGIC QUADRANT y PEER INSIGHTS son marcas registradas de Gartner, Inc. y/o sus filiales y se utilizan aquí con su autorización. Todos los derechos reservados. El contenido de Gartner Peer Insights se compone de las opiniones de usuarios finales individuales basadas en sus propias experiencias y no debe interpretarse como una declaración de hechos ni representa la opinión de Gartner ni de sus filiales. Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio descrito en este contenido ni ofrece garantías, expresas o implícitas, con respecto a este contenido, sobre su exactitud o integridad, incluidas las garantías de comerciabilidad o idoneidad para un fin determinado. Huawei News. Traducido al español

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marzo 24, 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

Cómo las empresas del mundo real se están transformando con AI — con más de 140 nuevas historias

más de 140 nuevas historias de clientes, que aparecen en cursiva al comienzo de cada sección de listas de clientes. La publicación se actualizará regularmente con nuevas historias. Uno de los aspectos más destacados de mi carrera siempre ha sido conectarme con clientes y socios en todas las industrias para aprender cómo están utilizando la tecnología para impulsar sus negocios. En los últimos 30 años, weiz ha visto cuatro cambios importantes de plataforma, desde el servidor del cliente a Internet y la web a dispositivos móviles y en la nube hasta ahora — el próximo cambio importante de plataforma a IA.   A medida que el cambio de plataforma actual hacia la IA continúa ganando impulso, Microsoft está trabajando para comprender cómo las organizaciones pueden generar un valor comercial duradero. Recientemente encargamos un estudio con IDC, La Oportunidad de Negocio de la IA, para descubrir nuevas ideas sobre el valor comercial y ayudar a guiar a las organizaciones en su viaje de transformación de IA. El estudio encontró que por cada $1 organizaciones invierten en IA generativa, se están dando cuenta de un promedio de $3.70 a cambio — y descubrieron ideas sobre el potencial futuro de la IA para remodelar los procesos comerciales e impulsar el cambio en todas las industrias. Echa un vistazo a las 5 principales tendencias de IA para ver desde IDC y Microsoft Hoy, más del 85% de las Fortune 500 están utilizando soluciones de Microsoft AI para dar forma a su futuro. Al trabajar con organizaciones grandes y pequeñas, en todas las industrias y geografías, hemos visto que la mayoría de las iniciativas de transformación están diseñadas para lograr uno de los cuatro resultados comerciales:   En este blog, Weizve recopiló más de 400 de nuestros ejemplos favoritos de la vida real de cómo las organizaciones están adoptando las capacidades de IA probadas de Microsoft para impulsar el impacto y dar forma al cambio de plataforma actual hacia la IA. Hoy, Weizve agregó nuevas historias de clientes que utilizan nuestras capacidades de IA al comienzo de cada sección. Weizll actualiza regularmente esta historia con más. Esperamos que encuentre uno o dos ejemplos que puedan inspirar su propio viaje de transformación. Enriquecer las experiencias de los empleados La IA generativa está transformando realmente la productividad y el bienestar de los empleados. Nuestros clientes nos dicen que al automatizar tareas repetitivas y mundanas, los empleados son liberados para sumergirse en un trabajo más complejo y creativo. Este cambio no solo hace que el entorno laboral sea más estimulante, sino que también aumenta la satisfacción laboral. Impulsa la innovación, proporciona información procesable para una mejor toma de decisiones y apoya oportunidades personalizadas de capacitación y desarrollo, todo lo cual contribuye a un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal. Los clientes de todo el mundo han reportado mejoras significativas en la productividad de los empleados con estas soluciones de IA: Nuevas Historias: Reinventar el compromiso del cliente Weimos ha visto excelentes ejemplos de cómo la IA generativa puede automatizar la creación de contenido, asegurando que haya materiales frescos y atractivos listos para funcionar. Personaliza las experiencias de los clientes al reducir los números, aumentando las tasas de conversión. Hace que las operaciones sean más fluidas, ayudando a los equipos a lanzar campañas más rápido. Además, impulsa la innovación, creando experiencias que deleitan a los clientes al tiempo que aligeran la carga para el personal. Abrazar la IA generativa es clave para las organizaciones que desean reinventar los compromisos de los clientes, mantenerse a la vanguardia del juego e impulsar la innovación y la eficiencia. Nuevas Historias: Reformando el proceso de negocio La transformación de las operaciones es otra forma en que la IA generativa está fomentando la innovación y mejorando la eficiencia en diversas funciones comerciales. En marketing, puede crear contenido personalizado para atraer realmente a diferentes audiencias. Para la gestión de la cadena de suministro, puede predecir las tendencias del mercado para que las empresas puedan optimizar sus niveles de inventario. Los departamentos de recursos humanos pueden acelerar el proceso de contratación, mientras que los servicios financieros pueden usarlo para la detección de fraudes y evaluaciones de riesgos. Con la IA generativa, las empresas no solo están refinando sus procesos actuales, sino que también están descubriendo nuevas y emocionantes oportunidades de crecimiento. Nuevas Historias: Doblando la curva sobre la innovación La IA generativa está revolucionando la innovación al acelerar los procesos creativos y el desarrollo de productos. Ayuda a las empresas a crear nuevas ideas, diseñar prototipos e iterar rápidamente, reduciendo el tiempo que lleva llegar al mercado. En la industria automotriz, está diseñando vehículos más eficientes, mientras que en productos farmacéuticos, está elaborando nuevas moléculas de medicamentos, reduciendo años de tiempos de I&D. En educación, transforma la forma en que los estudiantes aprenden y logran sus objetivos. Aquí hay más ejemplos de cómo las empresas están adoptando la IA generativa para dar forma al futuro de la innovación. Nuevas Historias:  CTA: IDC InfoBrief: patrocinado por Microsoft, 2024 Business Opportunity of AI, IDC# US52699124, noviembre de 2024 Microsoft Blog. A. T.

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marzo 10, 2025

Smart Connect está de vuelta con nuevas características de moto ai

Los consumidores necesitan que sus dispositivos se hablen entre sí de una manera intuitiva, para que puedan aprovechar al máximo su día.  El año pasado, Motorola y Lenovo establecieron un ecosistema digital unificado para crear una experiencia multidispositivo sin fisuras Conexión Inteligente. Más de 9 millones de usuarios mensuales incorporan Smart Connect en su rutina, apoyándose en funciones básicas como la conectividad de pantalla Miracast, Smart Clipboard y App Streaming para aprovechar al máximo su contenido y aumentar su eficiencia. Hoy, Smart Connect está de vuelta con nuevas actualizaciones y Características de IA para hacer que los procesos sean aún más suaves. Flujo ininterrumpido impulsado por moto ai Desde el principio, Smart Connect ha habilitado el fluido integración de dispositivos cruzados y gestión de archivos. Ahora, moto ai está elevando estas experiencias para dispositivos seleccionados. Por lo tanto, cuando los usuarios desean realizar un ensayo de presentación rápida mientras viajan, pueden activarse moto ai para obtener lo que necesitan. Con un simple comando de voz o texto, pueden enviar el contenido de sus teléfonos a la TV1 o extenderlo a su PC o tableta.2 De esta manera, los usuarios pueden disfrutar de la productividad, el entretenimiento y la conectividad de múltiples dispositivos sin tener que levantar un dedo. Con Búsqueda de IA, los consumidores pueden usar lenguaje natural a resurja documentos como un extracto bancario, un contrato de alquiler o una factura de hotel almacenada en la tableta Lenovo YOGA Tab Plus (16GB). Digamos que un usuario regresa de un viaje de negocios de una semana y debe enviar su informe de gastos. Pueden olvidarse de ordenar manualmente varias carpetas o archivos. En cambio, simplemente le piden a Smart Connect que “tome los recibos de mi restaurante” de una manera natural, como si estuvieran hablando con un amigo. Smart Connect recupera la información en segundos, ahorrando tiempo y energía a los consumidores.  Todos los gadgets de un vistazo con compatibilidad de dispositivo ampliada Los usuarios también pueden recurrir a la nuevo panel personalizable eso les muestra todos sus dispositivos compatibles, incluyendo su moto tag, moto buds y PC, en un solo lugar. Esto hace que sea aún más fácil administrar, agregar o desconectar dispositivos y verificar la duración de la batería. Los consumidores pueden salir de la casa sintiéndose seguros, sabiendo que tienen lo que necesitan. Además, la última actualización ofrece integración de terceros, dando a más usuarios de Android la libertad de experimentar las características seleccionadas de Smart Connect y el flujo de trabajo continuo. Disponibilidad El último Smart Connect estará disponible en las próximas semanas en cualquier PC con Windows (10 o más tarde) a través de la tienda de Microsoft, y en tabletas Lenovo y dispositivos Motorola a través de Google Play Store.

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marzo 3, 2025

Automatizar el soporte de la red de TI con watsonx y Juniperials Mist AI

Esto presenta una oportunidad única para todos nosotros: aprender, adaptarnos y prosperar en este nuevo mundo impulsado por la IA. Dentro de IBM CIOals Network Engineering, hemos visto de primera mano el profundo impacto de la IA en nuestro viaje de productividad. Nuestras funciones están siendo transformadas por la IA generativa, y está claro que los empleados pueden utilizar la IA para mejorar y aumentar su desempeño laboral. Esto presenta una oportunidad única para todos nosotros: aprender, adaptarnos y prosperar en este nuevo mundo impulsado por la IA. Esta semana, IBM y Juniper Networks, líder en redes seguras AI-Native Networking, anunciaron planes para una nueva colaboración centrada en soluciones de gestión de redes empresariales basadas en IA. Las nuevas soluciones incluyen la automatización del soporte de TI y la mejora del rendimiento de la red, basándose en el uso interno de IBM de Mist AI y watsonx para integrar las capacidades de IA con la infraestructura de red. Juniper e IBM también planean introducir información basada en la ubicación y diagnósticos de red más amplios para ayudar a mejorar la experiencia del usuario final y ofrecer soporte automatizado a escala. IBM y Juniper Networks trabajan actualmente juntos en dos proyectos internos: Servicios para huéspedes de IBM IBM y Juniper Networks están revolucionando la forma en que los usuarios resuelven los problemas de la red WiFi de los huéspedes con su solución «IBM Guest Services». En el pasado, estos problemas requerían que el usuario enviara una solicitud de soporte y esperara una respuesta de Helpdesk de TI, solo para descubrir que el problema era algo simple que podrían haberse solucionado.  A menudo, los usuarios abandonarían el proceso y usarían su teléfono móvil. El proceso no solo consumía mucho tiempo, sino que también era frustrante para los usuarios y costoso para HelpDesk. Al integrar Juniperials Mist AI con IBM in watsonx Orchestrate, IBM habilitó la solución de problemas proactiva impulsada por IA que va mucho más allá de un chatbot estándar. La solución puede determinar si los problemas se derivan de las credenciales del usuario, las interrupciones de la red o los problemas del dispositivo, proporcionando soporte personalizado a cada usuario en tiempo real. Este es un salto transformador en el soporte de red, liberando recursos de TI y capacitando a los usuarios con resoluciones instantáneas y precisas. Trabajar con el conjunto de productos Mist ha permitido a IBM implementar rápidamente una solución Guest WiFi muy elegante que se ha integrado en watsonx. “Esto me ha permitido implementar años’ conocimientos técnicos en elementos procesables que los usuarios finales pueden seguir,” dijo Tom Davison, Miembro Senior del Personal Técnico, Ingeniería de Redes, “reduciendo nuestro apoyo del personal de servicio de asistencia a cero.”  Kenn Roberson, Senior Developer, Network Engineering, explica la metodología para IBM Guest: “Utilizamos watsonx para la interacción y la interfaz para el chat inteligente. Utilizando una combinación de API externas definidas por openapi, los desarrolladores pudieron integrar las habilidades y los flujos de habilidades de Watson Orchestrate para mejorar las interacciones de los usuarios y simplificar la reutilización de funciones externas Éxito hasta la fecha   Hasta ahora, 44 campus de IBM han implementado IBM Guest Services.  Se estima que 13,000 invitaciones únicas de “Guest” se han administrado automáticamente desde el lanzamiento. Dan McBride, Senior Partner, IBM Consulting compartió, “La nueva solución IBM Guest WiFi ha mejorado materialmente la conectividad para varios cientos de nuestro equipo, donde las computadoras portátiles de los clientes tenían restricciones con la mayoría de los visitantes WiFi. El equipo de CIO fue proactivo en la comprensión del desafío que tuvimos y, posteriormente, en el desarrollo de una solución que funcione sin problemas Expansiones futuras Se avecinan capacidades mejoradas, que incluyen información basada en la ubicación y diagnósticos de red más amplios para elevar aún más la experiencia del usuario y ofrecer soporte automatizado de vanguardia a escala.  En 2025, IBM ampliará estas soluciones a todas las ubicaciones globales. A medida que avanzamos, es crucial abordar la adopción de la IA con una mentalidad estratégica. Esto significa permitir que los empleados de IBM y nuestros socios tengan información y recursos para comunicar de manera efectiva conceptos complejos de IA, fomentando una mejor colaboración y resultados. También significa integrar la IA en nuestra tecnología para mejorar el compromiso e impulsar el interés de la audiencia. Se trata de algo más que eficiencia La importancia de la IA en las experiencias de red no se puede subestimar. Se trata de algo más que eficiencia; se trata de crear una experiencia de red más atractiva, intuitiva y personalizada. Al adoptar la IA y fomentar una cultura de aprendizaje continuo, podemos desbloquear nuevas oportunidades, impulsar la innovación y mantenernos a la vanguardia en el panorama empresarial competitivo. IBM News. P. E. Traducido al español

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marzo 3, 2025

El modelo de IA descifra el código en proteínas que les dice a dónde ir

Los investigadores del Instituto Whitehead y CSAIL crearon un modelo de aprendizaje automático para predecir y generar la localización de proteínas, con implicaciones para comprender y remediar enfermedades. Las proteínas son los caballos de batalla que mantienen nuestras células funcionando, y hay muchos miles de tipos de proteínas en nuestras células, cada una realizando una función especializada. Los investigadores saben desde hace tiempo que la estructura de una proteína determina lo que puede hacer. Más recientemente, los investigadores están llegando a apreciar que una localización de proteínas también es crítica para su función. Las células están llenas de compartimentos que ayudan a organizar a sus muchos habitantes. Junto con los conocidos orgánulos que adornan las páginas de los libros de texto de biología, estos espacios también incluyen una variedad de compartimentos dinámicos sin membrana que concentran ciertas moléculas para realizar funciones compartidas. Saber dónde se localiza una proteína determinada y con quién se co-localiza, puede ser útil para comprender mejor esa proteína y su papel en la célula sana o enfermapero los investigadores han carecido de una forma sistemática de predecir esta información. Mientras tanto, la estructura de la proteína se ha estudiado durante más de medio siglo, culminando en la herramienta de inteligencia artificial AlphaFold, que puede predecir la estructura de la proteína a partir de un código de aminoácidos de proteínas, la cadena lineal de bloques de construcción dentro de ella que se pliega para crear su estructura. AlphaFold y modelos como este se han convertido en herramientas ampliamente utilizadas en la investigación. Las proteínas también contienen regiones de aminoácidos que no se pliegan en una estructura fija, sino que son importantes para ayudar a las proteínas a unirse a compartimentos dinámicos en la célula. El profesor del MIT Richard Young y sus colegas se preguntaron si el código en esas regiones podría usarse para predecir la localización de proteínas de la misma manera que otras regiones se usan para predecir la estructura. Otros investigadores han descubierto algunas secuencias de proteínas que codifican la localización de proteínas, y algunos han comenzado a desarrollar modelos predictivos para la localización de proteínas. Sin embargo, los investigadores no sabían si una localización de proteínas en cualquier compartimento dinámico podría predecirse en función de su secuencia, ni tenían una herramienta comparable a AlphaFold para predecir la localización.  Ahora, Young, también miembro del Instituto Whitehead para la Investigación Biológica; Henry Kilgore, postdoctorado de laboratorio joven; Regina Barzilay, Profesora Distinguida de la Escuela de Ingeniería para la IA y la Salud en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación del MIT e investigadora principal en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL); y sus colegas han construido un modelo de este tipo, que llaman ProtGPS. En un artículo publicado en 6 De febrero en el diario Cienciacon los primeros autores Kilgore y los estudiantes graduados de laboratorio de Barzilay Itamar Chinn, Peter Mikhael e Ilan Mitnikov, el equipo interdisciplinario estrena su modelo. Los investigadores muestran que ProtGPS puede predecir a cuál de los 12 tipos conocidos de compartimentos se localizará una proteína, así como si una mutación asociada a la enfermedad cambiará esa localización. Además, el equipo de investigación desarrolló un algoritmo generativo que puede diseñar nuevas proteínas para localizar compartimentos específicos. “Mi esperanza es que este sea un primer paso hacia una plataforma poderosa que permita a las personas que estudian proteínas investigar,” Young dice, “y que nos ayude a comprender cómo los humanos se convierten en los organismos complejos que son, cómo las mutaciones interrumpen esos procesos naturales y cómo generar hipótesis terapéuticas y diseñar medicamentos para tratar la disfunción en una célula Los investigadores también validaron muchas de las predicciones de modelos con pruebas experimentales en células. “Realmente me emocionó poder pasar del diseño computacional hasta probar estas cosas en el laboratorio,” dice Barzilay. “Hay muchos documentos interesantes en esta área de la IA, pero el 99.9 por ciento de ellos nunca se prueban en sistemas reales. Gracias a nuestra colaboración con el laboratorio Young, pudimos probar y realmente aprender qué tan bien está nuestro algoritmo.” Desarrollando el modelo Los investigadores entrenaron y probaron ProtGPS en dos lotes de proteínas con localizaciones conocidas. Descubrieron que podía predecir correctamente dónde terminan las proteínas con alta precisión. Los investigadores también probaron qué tan bien podría predecir ProtGPS los cambios en la localización de proteínas en función de las mutaciones asociadas a la enfermedad dentro de una proteína. Se ha encontrado que muchas mutaciones — cambios en la secuencia de un gen y su proteína correspondiente — contribuyen o causan enfermedades según los estudios de asociación, pero las formas en que las mutaciones conducen a los síntomas de la enfermedad siguen siendo desconocidas. Descubrir el mecanismo de cómo una mutación contribuye a la enfermedad es importante porque entonces los investigadores pueden desarrollar terapias para arreglar ese mecanismo, prevenir o tratar la enfermedad. Young y sus colegas sospecharon que muchas mutaciones asociadas a la enfermedad podrían contribuir a la enfermedad al cambiar la localización de proteínas. Por ejemplo, una mutación podría hacer que una proteína no pueda unirse a un compartimento que contenga socios esenciales. Probaron esta hipótesis alimentando a ProtGOS con más de 200,000 proteínas con mutaciones asociadas a enfermedades, y luego pidiéndole que predijera dónde se localizarían esas proteínas mutadas y midiera cuánto cambió su predicción para una proteína dada de la versión normal a la mutada. Un gran cambio en la predicción indica un cambio probable en la localización. Los investigadores encontraron muchos casos en los que una mutación asociada a la enfermedad parecía cambiar la localización de proteínas. Probaron 20 ejemplos en células, usando fluorescencia para comparar dónde en la célula terminó una proteína normal y la versión mutada de la misma. Los experimentos confirmaron las predicciones de ProtGPSs. En conjunto, los hallazgos respaldan la sospecha de los investigadores de que la localización errónea puede ser un mecanismo poco apreciado de la enfermedad, y demuestran el valor de ProtGPS como una herramienta para comprender la

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febrero 27, 2025

Presentamos Azure AI Foundry Labs: un centro para las últimas investigaciones y experimentos de IA en Microsoft

Hoy lanzamos Azure AI Foundry Labs , un centro para desarrolladores, empresas emergentes y empresas que buscan explorar innovaciones revolucionarias de la investigación de Microsoft. Foundry Labs combina investigación de vanguardia con aplicaciones del mundo real para permitir que desarrolladores y creadores de todas las industrias descubran nuevas posibilidades, resuelvan problemas complejos y compartan conocimientos para dar forma al futuro de la IA.  El último avance de inteligencia artificial de Microsoft, Muse , un modelo de acción humana y mundial (WHAM) pionero en su tipo , disponible hoy en Azure AI Foundry , es el último ejemplo de cómo llevar innovación de investigación de vanguardia a nuestra plataforma de inteligencia artificial para que la utilicen los clientes. Con Azure AI Foundry Labs , nos complace presentar nuevos recursos para nuestros últimos proyectos basados ​​en investigaciones que permiten a los desarrolladores explorar, participar y experimentar. Los proyectos en modelos y marcos de trabajo de agentes incluyen: Entonces versus ahora En los primeros tiempos de la tecnología de los sistemas de posicionamiento global (GPS), el GPS tardó aproximadamente una década en pasar de ser un instrumento especializado de uso militar a un uso cotidiano por parte de los consumidores. Lo que comenzó como una innovación de nicho en la década de 1970 no se convirtió en una tecnología verdaderamente generalizada hasta finales de la década de 1990 y principios de la de 2000, cuando los receptores GPS se convirtieron en características estándar en automóviles, teléfonos móviles y dispositivos portátiles. Diez años pueden parecer una curva de adopción razonable, hasta que se observa la rapidez con la que se están produciendo innovaciones en la IA en la actualidad. En los últimos años, el ritmo de los avances en IA se ha acelerado drásticamente. Hemos sido testigos de un cambio desde la presentación de un nuevo modelo cada 4 o 6 meses hasta la publicación de avances cada 4 o 6 días. La cantidad de computación utilizada para entrenar modelos de IA se ha multiplicado por diez cada 12 meses, lo que ha impulsado tanto la investigación como la comercialización. Y el tiempo de obtención del producto, desde la investigación básica hasta la implementación del producto a gran escala, ha pasado de años a meses.  A esta velocidad, las ideas y los prototipos deben repetirse, validarse e implementarse más rápido que nunca. Esta rápida evolución exige nuevas ideas sobre cómo vincular la investigación con la aplicación. Acelerando la investigación para generar impacto Azure AI Foundry Labs destaca la colaboración a largo plazo entre los equipos de investigación e ingeniería de Microsoft y ofrece un único punto de acceso para que los desarrolladores y la comunidad de IA en general experimenten con nuevos modelos, exploren los últimos marcos y estén a la vanguardia de la innovación. Los desarrolladores pueden crear prototipos mediante la investigación experimental en Azure AI Foundry Labs, colaborar con investigadores y equipos de ingeniería compartiendo comentarios y ayudar a acelerar el tiempo de comercialización de algunas de las tecnologías más prometedoras.  El próximo capítulo  La brecha entre los avances y el impacto nunca ha sido tan pequeña. Lo que antes llevaba años ahora lleva semanas, y lo que antes se limitaba a los laboratorios de investigación ahora se ejecuta en dispositivos que tenemos en nuestros bolsillos. Azure AI Foundry Labs existe para reducir aún más esta brecha, para garantizar que cada avance en la investigación de IA llegue a los desarrolladores, creadores e innovadores que pueden transformarlo en un impacto en el mundo real.  Laboratorios de Azure AI Foundry Conectando investigación y aplicación. Descubra más No se trata solo de compartir investigaciones, sino de acelerar el ciclo de innovación en sí. Ya seas desarrollador, investigador, fundador de una startup o desarrollador de empresas, Azure AI Foundry Labs te brinda acceso directo a los avances más innovadores de la IA. Las herramientas y los modelos disponibles en la actualidad son solo el comienzo.  Visita Azure AI Foundry Labs para comenzar a construir el futuro. Microsoft Blog. A. Ll.

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febrero 20, 2025

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