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Categoría: Noticias Tecnológicas

DJI lanza la serie O4 Air Unit para ofrecer una experiencia de vuelo en primera persona inigualable

La nueva solución de transmisión de video digital captura imágenes con un nivel de detalle incomparable, con un alcance extendido, baja latencia y alta resolución 9 de enero de 2025 – DJI, el líder mundial en drones civiles y tecnología creativa de cámaras, anuncia hoy la serie DJI O4 Air Unit, una solución de transmisión de video digital que ofrece un alcance impresionante, una latencia ultrabaja y un video nítido de 4K/60 fps. La unidad DJI O4 Air pesa solo 8,2 g y cuenta con un sensor de imagen de 1/2 pulgada capaz de capturar videos de 4K/60 fps, lo que ofrece portabilidad y versatilidad. Diseñada para la creación de contenido, la unidad DJI O4 Air Unit Pro cuenta con una capacidad de imagen mejorada con un sensor de imagen de 1/1,3 pulgadas capaz de grabar videos de 4K/120 fps. También admite características impresionantes como un modo de color D-Log M de 10 bits y un campo de visión ultra amplio de 155° 1 , capturando la vasta extensión del mundo con un detalle incomparable. “Los entusiastas de FPV estarán encantados con las impresionantes imágenes que pueden capturar con la serie O4 Air Unit”, afirmó Ferdinand Wolf, director de experiencia de producto de DJI. “La O4 Air Unit Pro ofrece una experiencia FPV robusta y de alto rendimiento, sin importar lo rápido que vueles, mientras que la O4 Air Unit ofrece flexibilidad en un formato liviano y adaptable, compatible con varios DJI Goggles y controles remotos FPV”. Libertad en vuelo con transmisión mejorada La serie DJI O4 Air Unit ayuda a los usuarios a alcanzar nuevas cotas en vuelos inmersivos. Para aquellos que disfrutan de la emoción de volar, la DJI O4 Air Unit es la solución de transmisión de vídeo digital 4K más pequeña y ligera disponible. Ofrece una distancia máxima de transmisión de 10 km 1 con una baja latencia de 20 ms 1 . Al acoplarla a un dron de 1 pulgada, se puede crear el dron de carreras más pequeño del mundo capaz de grabar en 4K. Mientras tanto, la DJI O4 Air Unit Pro satisface las necesidades de aquellos interesados ​​en crear obras maestras cinematográficas, eliminando la necesidad de una cámara de acción adicional. Su diseño de doble antena puede alcanzar una distancia máxima de transmisión de 15 kilómetros 1 , lo que permite vuelos más largos sin sacrificar la estabilidad del video. Equipado con el sistema de transmisión de video DJI O4, tiene una latencia ultrabaja de 15 milisegundos 1 . El sistema también selecciona automáticamente la frecuencia más estable, lo que garantiza la precisión ya sea volando sobre montañas o navegando en espacios interiores. Velocidad desatada en el cielo con el modo Carrera 1 El nuevo modo Carrera de la serie de unidades aéreas DJI O4 admite hasta ocho aeronaves compitiendo simultáneamente en una competencia de alta velocidad por los cielos, manteniendo una latencia baja de 20 ms y 15 ms.  Imágenes impresionantes, nítidas y llamativas  La serie O4 Air Unit utiliza codificación de video H.265, que admite transmisión de alta velocidad de cuadros a 1080p/100 fps, lo que garantiza imágenes claras y fluidas en tiempo real, independientemente de la velocidad de vuelo o el entorno. El modo de estabilización RockSteady permite vuelos de alta velocidad para mantener una captura de video estable y es compatible con el software Gyroflow para la post-estabilización sin conexión 1 . Ambos modelos admiten el modo lienzo y el OSD Betaflight, que se pueden usar para personalizar los datos en tiempo real y el diseño en la pantalla de las gafas para mejorar el control del vuelo. Las características exclusivas de la unidad aérea DJI O4 Pro incluyen: Compatibilidad con el ecosistema DJI La serie O4 Air Unit es compatible con las siguientes gafas y controles remotos 1 , lo que permite a los usuarios flexibilidad creativa y emocionantes experiencias de vuelo en primera persona: Precio y disponibilidad La serie de unidades aéreas DJI O4 está disponible para pedidos en store.dji.com y en los socios minoristas autorizados, y el envío comienza hoy en los siguientes modelos: Para obtener más información, consulte https://www.dji.com/global/o4-air-unit  1 Todos los datos se midieron en condiciones de laboratorio. Para obtener más información, consulte https://www.dji.com/global/o4-air-unit DJI News. Traducido al español

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enero 13, 2025

La serie DJI Matrice 4 aporta inteligencia a las operaciones aéreas

Los nuevos drones empresariales Matrice 4T y Matrice 4E cuentan con detección inteligente con IA para operaciones más inteligentes y telémetro láser para mediciones precisas en tiempo real 8 de enero de 2025 – DJI, el líder mundial en drones civiles y tecnología creativa de cámaras, presenta hoy la serie DJI Matrice 4, la nueva serie insignia de drones empresariales compactos de la compañía. Estos nuevos drones compactos multisensor inteligentes, que se lanzaron junto con Matrice 4T y Matrice 4E, cuentan con capacidades avanzadas como detección inteligente y medición con telémetro láser. Con una plataforma informática de IA y capacidades de detección significativamente mejoradas, las operaciones de vuelo con estos drones serán aún más seguras y confiables que nunca. “Con la serie Matrice 4, DJI está marcando el comienzo de una nueva era en operaciones aéreas inteligentes. Al equipar nuestros drones empresariales líderes en la industria con IA, los equipos de búsqueda y rescate pueden salvar vidas más rápido”, afirmó Christina Zhang, directora sénior de Estrategia Corporativa de DJI. “Además, las funciones inteligentes de la serie Matrice 4 se elevarán a un nuevo nivel, lo que permitirá a los drones empresariales abordar mejor las crecientes demandas operativas en diferentes escenarios complejos”. Múltiples sensores inteligentes para imágenes detalladas de día o de noche y mapeo preciso  La serie DJI Matrice 4 cuenta con una cámara de teleobjetivo medio y una cámara de teleobjetivo. Con el teleobjetivo medio óptico de 70 mm (1/1,3 CMOS, 48 MP, f/2,8), se pueden identificar tornillos y grietas en inspecciones de alcance medio de cables eléctricos y puentes desde una distancia de 10 metros. Para inspecciones de mayor alcance, el teleobjetivo de 168 mm (1/1,5 CMOS, 48 MP, f/2,8) puede capturar detalles increíbles desde una distancia de hasta 250 metros. Además, el telémetro láser puede medir distancias desde 1.800 metros de distancia . El  DJI Matrice 4T  puede servir a diversas industrias, desde respuesta a emergencias y seguridad pública hasta gestión energética. La cámara térmica infrarroja admite el modo de alta resolución de hasta 1280 x 1024 píxeles, mientras que la luz auxiliar NIR puede iluminar distancias de 100 metros. Otros módulos notables incluyen una lente gran angular de 24 mm (1/1.3 CMOS, 48 MP, f/1.7) y un filtro de corte IR para imágenes nítidas de día y de noche. El DJI Matrice 4E  está diseñado para topografía, cartografía, construcción e inspecciones. Se puede realizar topografía aérea de alta velocidad desde múltiples ángulos con el objetivo gran angular de 24 mm (4/3 CMOS, 20 MP, f/2,8-f/11) con un obturador mecánico. Admite disparos rápidos a intervalos de 0,5 segundos en modos de fotografía ortofoto y oblicua con velocidades de vuelo de mapeo que alcanzan hasta 21 metros por segundo. Con Smart 3D Capture,  se pueden generar modelos aproximados y rutas de mapeo precisas  en el control remoto , lo que permite mediciones detalladas de edificios irregulares. También puede mostrar rutas espaciales virtuales y fotos de puntos de referencia, lo que mejora la evaluación de la seguridad del vuelo y el análisis del área de cobertura.  Soporte aéreo inteligente para misiones de búsqueda y rescate La serie Matrice 4 actúa como un segundo par de ojos durante las misiones de búsqueda y rescate. Se pueden detectar vehículos y embarcaciones rápidamente a distancia, incluso en terrenos difíciles. Los drones pueden volar con control de crucero, lo que permite que las búsquedas mantengan una velocidad constante y los pilotos puedan realizar múltiples tareas. Cuando se combina con la aplicación DJI Pilot 2, la serie Matrice 4 puede visualizar en un mapa qué área del terreno ya se ha observado en función del campo de visión de la cámara y sin necesidad de un punto de referencia obvio, lo que ayuda a garantizar que no se pase por alto ninguna zona.  Además, se pueden desarrollar nuevas aplicaciones para drones ahora que DJI ofrece herramientas de entrenamiento de modelos y acceso a capacidades informáticas integradas para desarrolladores externos certificados. Excelentes efectos visuales en entornos complejos La serie Matrice 4 incluye amplias mejoras en el modo nocturno, una función clave para las tareas de protección de la vida silvestre durante la noche y las misiones de búsqueda y rescate. Con aperturas más grandes y capacidades inteligentes para condiciones de poca luz, las cámaras de la serie Matrice 4T y Matrice 4E permiten un mejor rendimiento durante el anochecer y la iluminación nocturna. También cuentan con seis lentes ojo de pez de alta definición para condiciones de poca luz, lo que mejora significativamente el posicionamiento visual en condiciones de poca luz, lo que permite evitar obstáculos automáticamente, redirigir de manera inteligente y regresar de manera segura en entornos urbanos con poca luz. En caso de niebla, neblina o alta humedad, la eliminación de neblina electrónica puede mejorar la claridad de las imágenes de la serie Matrice 4 para adaptarse a diferentes entornos y requisitos operativos. Nuevos accesorios para eficiencia y adaptabilidad La serie Matrice 4 actualiza los accesorios para lograr una mayor eficiencia y operaciones adaptables. El DJI AL1 SpotLight puede iluminar claramente a los sujetos incluso a 100 metros de distancia, y es compatible con los modos siempre encendido y estroboscópico. También ofrece una cobertura mejorada en los modos de gran angular. Mientras tanto, el altavoz DJI AS1 ofrece un audio potente, que se transmite hasta 300 metros y alcanza los 114 decibeles a 1 metro.  Además de las operaciones de elevación, la estación multifuncional D-RTK 3 admite drones con una precisión de posicionamiento de nivel centimétrico, lo que amplía la transmisión de imágenes mediante relés de señal a altitudes elevadas y facilita la recopilación de datos de alta precisión en áreas sin red. Además, también se puede utilizar para marcar puntos de control terrestre. Vuelos más inteligentes y seguros para operaciones sin preocupaciones El módulo RTK desarrollado por DJI viene de serie en la serie Matrice 4 y proporciona una visibilidad completa para una mayor seguridad. La configuración estándar incluye una vista asistida por visión en 5 direcciones junto con una visión hacia abajo. Los pilotos pueden despegar en 15 segundos durante emergencias y actualizar los puntos de regreso a casa mediante

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enero 13, 2025

Por qué las empresas necesitan motores de consulta de IA para impulsar la IA de Agentic

Los motores de consulta de IA procesan, almacenan y recuperan de manera eficiente grandes volúmenes de datos para mejorar las entradas del modelo de IA generativo. Los datos son el combustible de las aplicaciones de IA, pero la magnitud y la escala de los datos empresariales a menudo hacen que su uso eficaz sea demasiado costoso y lleve demasiado tiempo. Según Global DataSphere 1 de IDC , las empresas generarán 317 zettabytes de datos al año en 2028 (incluida la creación de 29 zettabytes de datos únicos), de los cuales el 78 % serán datos no estructurados y el 44 % serán audio y video. Debido al volumen extremadamente alto y a los diversos tipos de datos, la mayoría de las aplicaciones de IA generativa utilizan una fracción de la cantidad total de datos que se almacenan y generan. Para que las empresas prosperen en la era de la IA, deben encontrar una forma de aprovechar todos sus datos. Esto no es posible con las técnicas tradicionales de procesamiento de datos y computación. En cambio, las empresas necesitan un motor de consulta de IA. ¿Qué es un motor de consulta de IA? En términos simples, un motor de consultas de IA es un sistema que conecta aplicaciones de IA, o agentes de IA, con datos. Es un componente fundamental de la IA basada en agentes , ya que funciona como un puente entre la base de conocimiento de una organización y las aplicaciones impulsadas por IA, lo que permite respuestas más precisas y sensibles al contexto. Los agentes de IA forman la base de un motor de consulta de IA, donde pueden recopilar información y trabajar para ayudar a los empleados humanos. Un agente de IA recopilará información de muchas fuentes de datos, planificará, razonará y tomará medidas. Los agentes de IA pueden comunicarse con los usuarios o pueden trabajar en segundo plano, donde siempre estarán disponibles los comentarios y la interacción de los humanos. En la práctica, un motor de consulta de IA es un sistema sofisticado que procesa eficientemente grandes cantidades de datos, extrae y almacena conocimiento y realiza una búsqueda semántica sobre ese conocimiento, que la IA puede recuperar y utilizar rápidamente. Los motores de consulta de IA liberan inteligencia en datos no estructurados El motor de consulta de inteligencia artificial de una empresa tendrá acceso al conocimiento almacenado en muchos formatos diferentes, pero poder extraer inteligencia de datos no estructurados es uno de los avances más significativos que permite. Para generar información, los motores de consulta tradicionales se basan en consultas estructuradas y fuentes de datos, como bases de datos relacionales. Los usuarios deben formular consultas precisas utilizando lenguajes como SQL, y los resultados se limitan a formatos de datos predefinidos. Por el contrario, los motores de consulta de IA pueden procesar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los formatos de datos no estructurados más comunes son los archivos PDF, los archivos de registro, las imágenes y los vídeos, y se almacenan en almacenes de objetos, servidores de archivos y sistemas de archivos paralelos. Los agentes de IA se comunican con los usuarios y entre ellos mediante lenguaje natural. Esto les permite interpretar la intención del usuario, incluso cuando es ambigua, accediendo a diversas fuentes de datos. Estos agentes pueden ofrecer resultados en un formato conversacional, de modo que los usuarios puedan interpretar los resultados. Esta capacidad permite obtener más información e inteligencia de cualquier tipo de datos, no solo de aquellos que encajan perfectamente en filas y columnas. Por ejemplo, empresas como DataStax y NetApp están construyendo plataformas de datos de IA que permiten a sus clientes tener un motor de consulta de IA para sus aplicaciones de próxima generación. Características principales de los motores de consulta de IA Los motores de consulta de IA poseen varias capacidades cruciales: La generación aumentada por recuperación es un componente de los motores de consulta de IA. RAG utiliza el poder de los modelos de IA generativos para actuar como una interfaz de lenguaje natural para los datos, lo que permite que los modelos accedan e incorporen información relevante de grandes conjuntos de datos durante el proceso de generación de respuestas. Con RAG, cualquier empresa u otra organización puede convertir su información técnica, manuales de políticas, videos y otros datos en bases de conocimiento útiles. Un motor de consulta de IA puede entonces basarse en estas fuentes para respaldar áreas como las relaciones con los clientes, la capacitación de los empleados y la productividad de los desarrolladores. Se encuentran en investigación y desarrollo técnicas adicionales de recuperación de información y formas de almacenar conocimiento, por lo que se espera que las capacidades de un motor de consulta de IA evolucionen rápidamente. El impacto de los motores de consulta de IA Al utilizar motores de consulta de IA, las empresas pueden aprovechar al máximo el poder de los agentes de IA para conectar a sus fuerzas de trabajo con grandes cantidades de conocimiento empresarial, mejorar la precisión y la relevancia de las respuestas generadas por IA, procesar y utilizar fuentes de datos previamente sin explotar y crear volantes de IA impulsados ​​por datos que mejoren continuamente sus aplicaciones de IA. Algunos ejemplos incluyen un asistente virtual de IA que brinda experiencias de servicio al cliente personalizadas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, un agente de IA para buscar y resumir videos, un agente de IA para analizar vulnerabilidades de software o un asistente de investigación de IA. Al cerrar la brecha entre los datos sin procesar y las aplicaciones impulsadas por IA, los motores de consulta de IA crecerán y desempeñarán un papel crucial a la hora de ayudar a las organizaciones a extraer valor de sus datos. NVIDIA Blueprints puede ayudar a las empresas a comenzar a conectar la IA a sus datos. Obtenga más información sobre NVIDIA Blueprints y pruébelos en el catálogo de API de NVIDIA. NVIDIA Blog. S de N. Traducido al español

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enero 11, 2025

NVIDIA anuncia las familias de modelos Nemotron para impulsar la inteligencia artificial con agentes

Disponibles como microservicios NVIDIA NIM, los modelos de lenguaje grande abiertos de Llama Nemotron y los modelos de lenguaje de visión Cosmos Nemotron pueden potenciar los agentes de IA en cualquier sistema acelerado. La inteligencia artificial está entrando en una nueva era (IA agencial), en la que equipos de agentes especializados pueden ayudar a las personas a resolver problemas complejos y automatizar tareas repetitivas. Con agentes de IA personalizados, las empresas de todos los sectores pueden generar inteligencia y lograr una productividad sin precedentes. Estos agentes de IA avanzados requieren un sistema de múltiples modelos de IA generativos optimizados para funciones y capacidades de IA de agentes. Esta complejidad significa que la necesidad de modelos potentes, eficientes y de nivel empresarial nunca ha sido mayor. Para proporcionar una base para la IA empresarial basada en agentes, NVIDIA anunció hoy la familia Llama Nemotron de modelos de lenguaje abierto de gran tamaño ( LLM ). Desarrollados con Llama, los modelos pueden ayudar a los desarrolladores a crear e implementar agentes de IA en una variedad de aplicaciones, que incluyen soporte al cliente, detección de fraudes y optimización de la gestión de inventario y la cadena de suministro de productos. Para ser eficaces, muchos agentes de IA necesitan habilidades lingüísticas y la capacidad de percibir el mundo y responder con la acción adecuada. Con los nuevos modelos de lenguaje de visión (VLM) de NVIDIA Cosmos Nemotron y los microservicios NVIDIA NIM para búsqueda y resumen de videos , los desarrolladores pueden crear agentes que analicen y respondan a imágenes y videos de máquinas autónomas, hospitales, tiendas y almacenes, así como eventos deportivos, películas y noticias. Para los desarrolladores que buscan generar videos con reconocimiento de física para robótica y vehículos autónomos, NVIDIA anunció hoy por separado los modelos básicos del mundo de NVIDIA Cosmos . Los modelos Nemotron de Open Llama optimizan la eficiencia y precisión computacional para los agentes de IA Desarrollados con los modelos básicos de Llama (una de las colecciones de modelos de código abierto comercialmente viables más populares, descargada más de 650 millones de veces), los modelos NVIDIA Llama Nemotron proporcionan bloques de construcción optimizados para el desarrollo de agentes de IA. Esto se basa en el compromiso de NVIDIA de desarrollar modelos de vanguardia, como Llama 3.1 Nemotron 70B , ahora disponible a través del catálogo de API de NVIDIA . Los modelos de Llama Nemotron se podan y entrenan con las últimas técnicas y conjuntos de datos de alta calidad de NVIDIA para lograr capacidades de agente mejoradas. Se destacan en el seguimiento de instrucciones, el chat, la invocación de funciones, la codificación y las matemáticas, y están optimizados para ejecutarse en una amplia gama de recursos informáticos acelerados de NVIDIA. “La inteligencia artificial (IA) con agentes es la próxima frontera del desarrollo de la IA, y aprovechar esta oportunidad requiere una optimización integral en todo un sistema de LLM para ofrecer agentes de IA eficientes y precisos”, afirmó Ahmad Al-Dahle, vicepresidente y director de GenAI en Meta. “A través de nuestra colaboración con NVIDIA y nuestro compromiso compartido con los modelos abiertos, la familia NVIDIA Llama Nemotron desarrollada sobre Llama puede ayudar a las empresas a crear rápidamente sus propios agentes de IA personalizados”. Se espera que los principales proveedores de plataformas de agentes de IA, incluidos SAP y ServiceNow, estén entre los primeros en utilizar los nuevos modelos Llama Nemotron. “Los agentes de IA que colaboran para resolver tareas complejas en múltiples líneas de negocio permitirán alcanzar un nivel completamente nuevo de productividad empresarial, más allá de los escenarios de IA generativa actuales”, afirmó Philipp Herzig, director de IA de SAP. “A través de Joule de SAP, cientos de millones de usuarios empresariales interactuarán con estos agentes para lograr sus objetivos más rápido que nunca. La nueva familia de modelos abiertos Llama Nemotron de NVIDIA fomentará el desarrollo de múltiples agentes de IA especializados para transformar los procesos empresariales”. “Los agentes de IA permiten a las organizaciones lograr más con menos esfuerzo, lo que establece nuevos estándares para la transformación empresarial”, afirmó Jeremy Barnes, vicepresidente de IA de plataforma en ServiceNow. “El rendimiento y la precisión mejorados de los modelos abiertos Llama Nemotron de NVIDIA pueden ayudar a crear servicios de agentes de IA avanzados que resuelvan problemas complejos en todas las funciones, en cualquier industria”. Los modelos NVIDIA Llama Nemotron utilizan NVIDIA NeMo para la destilación, la poda y la alineación. Con estas técnicas, los modelos son lo suficientemente pequeños como para ejecutarse en una variedad de plataformas informáticas y, al mismo tiempo, brindan una alta precisión y un mayor rendimiento del modelo. La familia de modelos Llama Nemotron estará disponible como modelos descargables y como microservicios NVIDIA NIM que se pueden implementar fácilmente en nubes, centros de datos, PC y estaciones de trabajo. Ofrecen a las empresas un rendimiento líder en la industria con una integración confiable, segura y sin inconvenientes en sus flujos de trabajo de aplicaciones de IA con agentes. Personalice y conéctese al conocimiento empresarial con NVIDIA NeMo Las familias de modelos Llama Nemotron y Cosmos Nemotron vienen en tamaños Nano, Super y Ultra para brindar opciones de implementación de agentes de IA en cualquier escala. Las empresas también pueden personalizar los modelos para sus casos de uso y dominios específicos con los microservicios NVIDIA NeMo para simplificar la curación de datos, acelerar la personalización y evaluación de modelos y aplicar medidas de protección para mantener las respuestas encaminadas. Con NVIDIA NeMo Retriever , los desarrolladores también pueden integrar capacidades de generación aumentada de recuperación para conectar modelos a sus datos empresariales. Además, con NVIDIA Blueprints para inteligencia artificial con agentes , las empresas pueden crear rápidamente sus propias aplicaciones utilizando las herramientas de inteligencia artificial avanzadas de NVIDIA y la experiencia de desarrollo integral. De hecho, NVIDIA Cosmos Nemotron, NVIDIA Llama Nemotron y NeMo Retriever potencian el nuevo NVIDIA Blueprint para búsqueda y resumen de videos , anunciado por separado hoy. NeMo, NeMo Retriever y NVIDIA Blueprints están disponibles con la plataforma de software NVIDIA AI Enterprise . Disponibilidad Los modelos Llama Nemotron y Cosmos Nemotron estarán disponibles próximamente como interfaces de programación de aplicaciones

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enero 11, 2025

Cómo probar un chip de computadora cuántica

Únase a Jerry Chow y Daniela Bogorin de IBM Quantum en un recorrido por el laboratorio de caracterización de IBM Quantum, que prueba chips cuánticos antes de implementarlos en los sistemas de IBM. Únase a Jerry Chow y Daniela Bogorin de IBM Quantum en un recorrido por el laboratorio de caracterización de IBM Quantum, que prueba chips cuánticos antes de implementarlos en los sistemas de IBM. En las profundidades de la sede de IBM Research en Yorktown Heights, Nueva York, hay un laboratorio que está probando algunos de los equipos de computación cuántica más avanzados del mundo. Está encerrado detrás de escáneres de retina y acceso con identificación especial. En su interior, los investigadores están trabajando en una pregunta importante: una vez que se ha construido un nuevo chip de computadora cuántica, ¿cómo se prueba para ver si funciona como se esperaba? La computación cuántica es un paradigma informático completamente nuevo, que involucra unidades de procesamiento cuántico (QPU) compuestas por chips cuánticos que deben enfriarse hasta casi cero absoluto para funcionar. IBM somete sus chips cuánticos a una serie de pruebas para asegurarse de que estén listos para su implementación. Todos los chips cuánticos diseñados y fabricados por IBM que terminan en nuestros sistemas, ya sea para nuestros propios centros de datos cuánticos o para nuestros socios en todo el mundo , pasan por nuestro laboratorio de caracterización cuántica de IBM para su prueba. Jerry Chow, IBM Fellow y director de sistemas cuánticos, nos mostró recientemente el laboratorio donde se prueban nuestros chips cuánticos, como Eagle y Heron , junto con los sistemas que los alimentan, antes de su implementación. Chow nos explicó la evolución de la tecnología subyacente que permite a los investigadores de su equipo probar y escalar con precisión el rendimiento de los procesadores cuánticos. Durante nuestra visita, también conocimos a la investigadora cuántica de IBM Daniela Bogorin, quien nos mostró el refrigerador de dilución que alberga los chips cuánticos durante las pruebas, mientras el equipo verifica métricas como la frecuencia de cúbits, la coherencia de cúbits y el ajuste del acoplador para garantizar que cada nuevo procesador funcione como se espera. Los investigadores utilizan refrigeradores de dilución para enfriar los chips cuánticos superconductores hasta las temperaturas ultra frías que requieren para su funcionamiento. El refrigerador mantiene los chips cuánticos a una temperatura de solo 15 milikelvin, considerablemente más fría que el vacío del espacio. Una vez que estos chips hayan pasado la prueba de Bogorin y su equipo, se pueden enviar al sistema en el que se instalarán, o se aprende algo nuevo y el equipo puede iterar a partir de ahí. Únase a nosotros para echar un vistazo al laboratorio y ver cómo es probar un sistema cuántico de vanguardia. IBM Blog. M. M. Traducido al español

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enero 5, 2025

La infraestructura es importante: cómo los centros de datos preparados para la IA pueden impulsar la innovación

No es posible desarrollar IA sin una infraestructura de alto rendimiento: escuche a los expertos de la industria hablar sobre el papel fundamental de la infraestructura en el futuro de la IA Los datos son el combustible de la IA, y el éxito de esta depende de ellos. Durante años, las empresas se han enfrentado a volúmenes de datos cada vez mayores y a una mayor complejidad de los mismos. Si bien casi todas las empresas están ansiosas por ponerse al día con la IA, muchas sienten que no están listas para aprovechar su potencial. [1] La infraestructura es una pieza importante de ese rompecabezas, ya que la IA requiere la infraestructura más confiable, segura, interconectada y de alto rendimiento del mercado. La mejor manera de que las empresas aprovechen eficazmente todos sus datos para la IA es emplear una infraestructura de última generación y de alto rendimiento que pueda satisfacer sus necesidades tanto actuales como futuras. Esto normalmente requiere distintos tipos de centros de datos , según la fase del flujo de trabajo de la IA. Y todos ellos deberían estar interconectados para una transferencia de datos fluida y rápida. Los centros de datos de hiperescala son la mejor opción para los proveedores de servicios que entrenan sus propios modelos de lenguaje de gran tamaño, ya que ofrecen una enorme potencia computacional y capacidad de almacenamiento para grandes conjuntos de datos. Los centros de datos de coubicación son perfectos para cargas de trabajo empresariales que requieren una capacidad de tamaño mediano, como el entrenamiento de modelos de IA privados y la realización de ajustes de modelos. Las instalaciones de coubicación pueden abordar de forma única la privacidad y la soberanía de los datos para conjuntos de datos propietarios, al tiempo que brindan interconexión a los ecosistemas de IA. Los centros de datos de borde son la mejor opción para las cargas de trabajo de recuperación, generación aumentada (RAG) e inferencia, ya que puede elegir las ubicaciones más cercanas a sus comunidades de usuarios. La mayoría de las empresas necesitarán una combinación de estas soluciones, todas trabajando juntas para lograr sus objetivos de IA. Además, la infraestructura preparada para IA requiere acceso a energía confiable y eficiente, técnicas de enfriamiento avanzadas y conectividad segura en toda la implementación de IA. El indicador Equinix – VOL 2 Los expertos de la industria comparten sus ideas sobre cómo las empresas pueden preparar sus estrategias de datos para el futuro y estar preparadas para la IAVisita hoy Para continuar la conversación sobre la infraestructura preparada para la IA, pedimos a cuatro expertos de la industria que compartieran sus opiniones sobre el papel de los centros de datos preparados para la IA en el futuro de la IA. Esto es lo que tenían para decir: Elija los centros de datos adecuados y no olvide la energía y la refrigeración “Sabemos que la IA no es solo un proceso que ocurre en un lugar. Es una serie de procesos interconectados que ocurren en todo el mundo. Por lo tanto, además de necesitar acceso a energía eficiente y refrigeración avanzada, también necesita una plataforma interconectada de centros de datos preparados para IA para satisfacer las necesidades de todas sus cargas de trabajo de IA”. — Tiffany Osias, vicepresidenta de servicios de coubicación, Equinix Escuche más de Tiffany en este video:Una infraestructura sólida y bien planificada es esencial para la preparación de la IA “La infraestructura desempeña un papel fundamental para que las empresas estén preparadas para la IA, ya que proporciona la base necesaria para el rendimiento, la escalabilidad y la seguridad. El desafío es que los centros de datos tradicionales no están equipados para gestionar los requisitos de la IA. Esto incluye el uso de una arquitectura de alto rendimiento para gestionar las demandas de datos, satisfacer los requisitos de energía y refrigeración y tener acceso a una infraestructura de instalaciones probada que les permita moverse rápidamente. Una infraestructura sólida y bien planificada es esencial para la preparación de la IA y tener la infraestructura adecuada permite a las empresas gestionar sus recursos y capacidades sin limitaciones”. — Chris Campbell, director sénior de soluciones de inteligencia artificial de World Wide Technology Prepararse para la IA significa repensar su infraestructura digital “Para prepararse para el impacto de la IA en los negocios digitales, las organizaciones deben repensar su infraestructura digital para respaldar las aplicaciones de próxima generación que hacen un uso intensivo de los datos. Los centros de datos preparados para la IA son esenciales, ya que los diseños tradicionales carecen de la capacidad para manejar las necesidades de alto consumo de energía de los aceleradores de GPU y las CPU avanzadas. La flexibilidad en la implementación de arquitecturas híbridas, multicloud y de borde también es fundamental, haciendo hincapié en las interconexiones de alto ancho de banda y baja latencia para respaldar aplicaciones distribuidas y usuarios de manera efectiva”. — Dave McCarthy, vicepresidente de servicios de infraestructura de borde y nube de IDC La supercomputación está acelerando el cambio hacia un mundo en el que la IA es lo primero “Nuestro clúster de supercomputación es más que una infraestructura: es un catalizador para acelerar la transición hacia un mundo en el que la IA es lo primero. Al tomar el control total de nuestra capacidad de computación, podemos innovar más rápido, optimizar los recursos y ampliar los límites del potencial de la IA. Esta inversión no se trata solo de resolver los desafíos de hoy, sino de impulsar los avances del mañana. Hemos construido una base escalable, flexible y sólida para liderar un panorama en rápida evolución”. — Karim Beguir, cofundador y director ejecutivo de InstaDeep Diseñar una infraestructura que sea la base de la innovación Para que la IA tenga éxito, las empresas deben diseñar una infraestructura de TI escalable, resistente y flexible que pueda hacer frente a los exigentes requisitos de rendimiento de la IA. Sin duda, los requisitos de la IA seguirán evolucionando, así que ¿por qué no construir una base de IA preparada para el futuro con centros de datos preparados para la IA? Equinix Blog.

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enero 4, 2025

De allí a aquí, de aquí a allá: la infraestructura está en todas partes

En un mundo digital, los centros de datos se han convertido en la infraestructura crítica que permite a las organizaciones cumplir su propósito. La infraestructura de TI se ha vuelto algo común. A medida que se acerca el final de 2024, fuera del sector de TI ya se entiende ampliamente que los centros de datos desempeñan un papel vital en la vida cotidiana. Proporcionan una infraestructura crítica que permite todo, desde compras en línea y transacciones financieras hasta atención médica, comunicación digital, redes sociales, servicios de emergencia, transporte y mucho más. Si bien los centros de datos existen desde hace mucho tiempo, los necesitamos más que nunca en el mundo actual impulsado por los datos. Tal vez recuerdes esta cita del popular libro infantil Un pez, dos peces, pez rojo, pez azul del Dr. Seuss: “De allí para aquí, de aquí para allá, hay cosas divertidas por todas partes”. Pues bien, en 2024, la infraestructura de TI está en todas partes. Hay miles de centros de datos en todo el mundo, en casi todos los países, en casi todos los continentes, que hacen posible innumerables funciones críticas de la vida diaria y de los negocios. Gracias a la digitalización, los datos se han convertido en uno de los bienes más importantes de nuestro mundo. Para la mayoría de las organizaciones, es su recurso más valioso y preciado. Por eso, cuando las empresas colocan su infraestructura informática, de almacenamiento y de redes en un centro de datos, saben que le están confiando algo vital. Solo con la ayuda de los centros de datos pueden cumplir su propósito y alcanzar sus objetivos comerciales. IDC MarketScape nombra a Equinix líder en servicios de centros de datos Lea esta evaluación competitiva de los proveedores en el espacio para obtener más información sobre las capacidades y la estrategia de la plataforma de Equinix.DESCARGAR AHORA Cómo está cambiando el mundo de la infraestructura En el ámbito tecnológico, las cosas tienden a moverse muy rápido, y eso ha sido así en los últimos años en el caso de los centros de datos. La IA está generando nuevas eficiencias y nuevas formas de creación de valor para las empresas. Está acelerando la innovación en todas las industrias. La cantidad de datos que se generan y procesan para la IA requiere una gran potencia de cálculo. A medida que aumenta exponencialmente el volumen de datos que se mueven ahora a través de los centros de datos, también lo hace la necesidad de potencia de cálculo. Como resultado, los centros de datos se ven obligados a innovar en la forma de ofrecer la potencia de procesamiento, el almacenamiento de datos y la conectividad necesarios. Si bien la demanda de centros de datos está creciendo, también lo hace el interés mundial en la sostenibilidad ambiental y la eficiencia energética. Estas preocupaciones siguen siendo una prioridad para las empresas, incluso a medida que amplían sus iniciativas de inteligencia artificial. Por lo tanto, los centros de datos también están innovando en formas de aumentar la eficiencia e invertir en energía renovable. La necesidad de más energía está acelerando la innovación en energía renovable, y la industria está explorando más opciones de energía eólica, solar, hidroeléctrica, de celdas de combustible de hidrógeno y nuclear para alimentar los centros de datos. Estas tendencias no son las únicas que influyen en los centros de datos. La inteligencia artificial y el acceso a la energía renovable han sido sin duda los temas más destacados este año, pero la informática de borde, las arquitecturas multicloud, la redundancia geográfica, la seguridad y privacidad de los datos y la creciente dependencia de las asociaciones están dando forma a la industria de los centros de datos y a la forma en que las organizaciones piensan sobre la infraestructura y la distribución de las cargas de trabajo. Las asociaciones son más vitales que nunca para el éxito empresarial, y encontrar nubes, proveedores de SaaS, proveedores de servicios de red y, por supuesto, centros de datos de confianza es una gran prioridad. Colocar infraestructura en los lugares adecuados Si bien estas tendencias dan forma al futuro de la infraestructura digital , las organizaciones locales están tomando decisiones importantes sobre la estrategia de ubicación de los centros de datos y la distribución de las cargas de trabajo. El lugar donde se ubica la infraestructura o una determinada carga de trabajo puede tener un gran impacto en el rendimiento de las aplicaciones, los costos, la eficiencia y mucho más. No puede haber una estrategia universal sobre cómo distribuir adecuadamente los recursos de infraestructura y las cargas de trabajo, ya que las necesidades de cada empresa son diferentes. Tal vez esa sea una de las razones por las que tenemos tantas formas de hablar sobre la ubicación de la infraestructura de TI en la industria de los centros de datos. A escala global, la infraestructura está prácticamente en todas partes. Cuando analizamos la ubicación de la infraestructura de una organización determinada, podemos considerar términos como: La realidad es que hoy en día la mayoría de las empresas implementan una variedad de soluciones de infraestructura en distintos lugares. Las arquitecturas distribuidas son la norma, al igual que los modelos híbridos de múltiples nubes. Al elegir centros de datos, la redundancia geográfica es importante para garantizar la continuidad del negocio ante posibles desastres relacionados con el clima y el tiempo. Las empresas también necesitan estar cerca de sus socios del ecosistema para intercambiar valor. Además, hay que tener en cuenta las cargas de trabajo específicas: las empresas están pensando detenidamente en qué datos necesitan controlar y proteger más y qué cargas de trabajo deben estar en el borde, cerca de sus comunidades de usuarios. La soberanía de los datos también es un factor: las normativas de algunos lugares exigen mantener los datos en el país donde se generan. Hay cargas de trabajo que requieren una latencia ultrabaja, como los juegos en línea o las operaciones financieras. Y si se trabaja con IA, es fundamental que el centro de datos tenga acceso a la energía y a las capacidades de

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enero 4, 2025

Experimente la Conferencia de IA de GTC

GTC regresará a San José del 17 al 21 de marzo de 2025. Únase a miles de desarrolladores, innovadores y líderes empresariales para experimentar cómo la IA y la computación acelerada están ayudando a la humanidad a resolver nuestros desafíos más complejos. Desde la conferencia principal imprescindible del CEO de NVIDIA, Jensen Huang, hasta más de 500 sesiones inspiradoras, más de 300 exhibiciones, capacitación técnica práctica y toneladas de eventos de networking únicos, GTC es el lugar para explorar ejemplos del mundo real de IA y sus beneficios. Aplicaciones de IA en el mundo real Para desarrolladores y profesionales técnicos Los desarrolladores asisten a GTC para desarrollar nuevas habilidades técnicas, conectarse con colegas y aprender de los líderes en sus campos. Desde capacitación práctica hasta sesiones técnicas exhaustivas, GTC ofrece un entorno único para mejorar su experiencia, enfrentar desafíos del mundo real y mantenerse competitivo en una industria que evoluciona rápidamente. Para líderes empresariales Los líderes empresariales reconocen el importante impacto que la IA está teniendo en las industrias, desde la mejora de las experiencias de los clientes hasta la innovación de productos. Con una amplia gama de sesiones y oportunidades de networking, GTC ofrece información exclusiva que puede ayudar a su empresa a prosperar en la era de la IA. Conozca la IA en acción Vuelve a visitarnos para ver los últimos y sorprendentes oradores que hemos agregado. La lista completa estará disponible en enero. Jensen Huang Director ejecutivo y fundador   NVIDIA Ian Buck Vicepresidente de Hiperescala y Computación HPC NVIDIA Rama Akkiraju Vicepresidente de IA/ML para TI NVIDIA Bill Dally Científico jefe y vicepresidente sénior de investigación NVIDIA Sanja Fidler Vicepresidente de Investigación en Inteligencia Artificial NVIDIA Reverendo Lebaredian Vicepresidente de Omniverse y Tecnología de Simulación NVIDIA Yejin Choi Director de Investigación Senior NVIDIA Esteban Jones Arquitecto CUDA NVIDIA Patrocinadores Elite del GTC 2025 Patrocinadores Diamante del GTC 2025 Aprenda, conéctese e inspírese Obtenga capacitación y certificación en GTC ¿Quieres desarrollar habilidades clave en IA, ciencia de datos o computación acelerada? Obtén capacitación práctica dirigida por instructores expertos de NVIDIA y obtén la certificación técnica de NVIDIA paravalidar tu experiencia. Explorar Formación NVIDIA News. Traducido al español

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diciembre 29, 2024

El estudio de seguridad de HP Wolf revela brechas de seguridad en las plataformas que amenazan a las organizaciones en cada etapa del ciclo de vida de los dispositivos

El informe destaca los desafíos de ciberseguridad que enfrentan las organizaciones a lo largo del ciclo de vida de sus dispositivos terminales, desde fallas en las auditorías de proveedores hasta contraseñas de BIOS débiles, miedo a realizar actualizaciones (FOMU), una epidemia de dispositivos perdidos o robados por $8,6 mil millones y un creciente desperdicio electrónico. PALO ALTO, California, 12 de diciembre de 2024 – HP Inc. (NYSE: HPQ) publicó hoy un nuevo informe que destaca las implicaciones de gran alcance para la ciberseguridad que tiene no proteger los dispositivos en cada etapa de su ciclo de vida. Los hallazgos muestran que la seguridad de la plataforma (proteger el hardware y el firmware de PC, portátiles e impresoras) a menudo se pasa por alto, lo que debilita la postura de ciberseguridad en los próximos años. El informe, basado en un estudio global de más de 800 tomadores de decisiones de TI y seguridad (ITSDM) y más de 6000 empleados que trabajan desde cualquier lugar (WFA), muestra que la seguridad de la plataforma es una preocupación creciente: el 81 % de los ITSDM está de acuerdo en que la seguridad del hardware y el firmware debe convertirse en una prioridad para garantizar que los atacantes no puedan explotar los dispositivos vulnerables. Sin embargo, el 68 % informa que la inversión en seguridad de hardware y firmware a menudo se pasa por alto en el costo total de propiedad (TCO) de los dispositivos. Esto genera costosos dolores de cabeza en materia de seguridad, gastos generales de gestión e ineficiencias en el futuro. Los hallazgos clave de las cinco etapas del ciclo de vida del dispositivo incluyen:  «Comprar PC, portátiles o impresoras es una decisión de seguridad que tiene un impacto a largo plazo en la infraestructura de puntos finales de una organización. La priorización, o la falta de ella, de los requisitos de seguridad de hardware y firmware durante la adquisición puede tener ramificaciones a lo largo de toda la vida útil de una flota de dispositivos (desde una mayor exposición al riesgo hasta un aumento de los costes o una experiencia de usuario negativa) si los requisitos de seguridad y capacidad de gestión se establecen demasiado bajos en comparación con el estado del arte disponible», advierte Boris Balacheff, director de tecnología de investigación e innovación en seguridad de HP Inc. Balacheff continúa: «Es esencial que las infraestructuras de dispositivos de los usuarios finales se vuelvan resistentes a los riesgos cibernéticos. Esto comienza con la priorización de la seguridad del hardware y el firmware y la mejora de la madurez de la forma en que se gestionan a lo largo de todo el ciclo de vida de los dispositivos de toda la flota». De la fábrica a la punta de los dedos: los descuidos en el proceso de selección de proveedores y las limitaciones de incorporación y configuración afectan la seguridad del dispositivo a lo largo de su ciclo de vida. Los hallazgos resaltan la creciente necesidad de que la TI y la seguridad sean parte del proceso de adquisición de nuevos dispositivos, para establecer los requisitos y verificar las afirmaciones de seguridad de los proveedores: Los profesionales de TI también están preocupados por las limitaciones de su capacidad para integrar y configurar dispositivos hasta el nivel de hardware y firmware sin problemas. “Siempre necesitará elegir proveedores de tecnología en los que pueda confiar. Pero cuando se trata de la seguridad de los dispositivos que sirven como puntos de entrada a su infraestructura de TI, no se debe confiar ciegamente”, comenta Michael Heywood, director de seguridad de la información empresarial, seguridad cibernética de la cadena de suministro en HP Inc. “Las organizaciones necesitan pruebas sólidas: informes técnicos, documentación detallada, auditorías periódicas y un proceso de validación riguroso para garantizar que se cumplan las demandas de seguridad y que los dispositivos se puedan incorporar de forma segura y eficiente”. Desafíos y frustraciones en torno a la gestión, el monitoreo y la reparación continuos de los dispositivos El 71% de los ITSDM afirman que el aumento de los modelos de trabajo desde cualquier lugar ha dificultado la gestión de la seguridad de la plataforma, lo que afecta la productividad de los trabajadores y crea comportamientos riesgosos: Monitorear y solucionar las amenazas de hardware y firmware para evitar que los actores de amenazas accedan a datos confidenciales y sistemas críticos es vital. Sin embargo, el 79 % de los ITSDM afirman que su comprensión de la seguridad de hardware y firmware está por detrás de su conocimiento de la seguridad de software. Además, carecen de herramientas maduras que les brinden la visibilidad y el control que desean para administrar la seguridad de hardware y firmware en sus flotas: “La reparación posterior a una vulneración es una estrategia perdedora cuando se trata de ataques de hardware y firmware”, advierte Alex Holland, investigador principal de amenazas en el Laboratorio de seguridad de HP. “Estos ataques pueden otorgar a los adversarios un control total sobre los dispositivos, incrustándose profundamente en los sistemas. Las herramientas de seguridad tradicionales son ciegas a estas amenazas, ya que tienden a centrarse en las capas del sistema operativo y del software, lo que dificulta la detección.Es casi imposible. Prevenir o contener estos ataques en primer lugar es fundamental para mantenerse a la vanguardia, o de lo contrario las organizaciones corren el riesgo de una amenaza que no pueden ver y que no pueden eliminar”. Segunda vida y desmantelamiento: cómo las preocupaciones por la seguridad de los datos están provocando una epidemia de desechos electrónicos Las preocupaciones sobre la seguridad de la plataforma también están impidiendo la capacidad de las organizaciones de reutilizar, reciclar o revender dispositivos al final de su vida útil: Para complicar aún más las cosas, muchos empleados utilizan dispositivos de trabajo antiguos. Esto no solo impide que los dispositivos se reutilicen, sino que también genera riesgos de seguridad de datos en relación con los dispositivos huérfanos que aún pueden contener datos corporativos. “Los equipos de TI están acumulando dispositivos al final de su

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diciembre 29, 2024

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