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Categoría: Robótica y Automatización

Redes autónomas

Construir redes que sientan, piensen y actúen ¿Por qué migrar a redes autónomas? Las necesidades de sus clientes están cambiando rápidamente. Para satisfacer sus requisitos dinámicos, debe ofrecer una experiencia sin esperas (cumplimiento de pedidos instantáneo), sin intervención (entrega automatizada) y sin problemas (servicio impecable). Ingrese a la red autónoma. Aumente la autonomía de su red para anticipar las necesidades, resolver los problemas antes de que surjan y optimizar constantemente para obtener el máximo rendimiento. Ese es el futuro que Nokia está construyendo para usted con nuestro innovador enfoque «sentir, pensar, actuar». Sentido con observabilidad La capacidad de observación proporciona una mejor comprensión y conocimiento del contexto. Recopile datos detallados de cada rincón de su red y obtenga una visión integral de lo que está sucediendo. Piense con IA y aprendizaje automático Analice sus datos en tiempo real utilizando modelos de IA generativa e IA de vanguardia. Su red detectará anomalías, predecirá cuellos de botella y tomará decisiones inteligentes, todo por sí sola. Actúe con automatización de circuito cerrado Ahora es el momento de actuar. Su red implementará estas decisiones de forma autónoma y creará un ciclo de retroalimentación para la mejora continua y para ofrecer la mejor experiencia posible a sus clientes. Redes autónomas que perciben, piensan y actúan El marco de trabajo de red autónoma de TM Forum define los diferentes niveles de automatización de la red. El nivel 4 (altamente autónomo) y el nivel 5 (totalmente autónomo) representan el objetivo final de muchos CSP, donde su red anticipa sus necesidades y se autoconfigura para un rendimiento óptimo. Lea cómo Nokia puede llevar su red al siguiente nivel con aplicaciones de software seguras que cumplen con la intención comercial a escala a través de la observabilidad, la IA y la automatización de circuito cerrado. NOKIA. Traducido al español

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Próximamente: reconocimiento de voz sin conexión en tu teléfono

Ciencias de la Computación Actualmente, más de una de cada cuatro personas integra el reconocimiento de voz en su vida diaria. Un nuevo algoritmo desarrollado por un investigador de la Universidad de Copenhague y sus colegas internacionales permite interactuar con asistentes digitales como “Siri” sin necesidad de conexión a Internet. La innovación permite utilizar el reconocimiento de voz en cualquier lugar, incluso en situaciones en las que la seguridad es primordial. Un nuevo algoritmo elimina la necesidad de conexión a Internet cuando se utiliza el reconocimiento de voz en dispositivos pequeños como teléfonos inteligentes y asistentes digitales. Esto significa que será posible hablar con «Siri» en medio de la nada… o en el avión de regreso a casa. Foto: Getty Hablar con un ordenador era cosa de ciencia ficción. Hoy en día, decir “Oye Siri”, o Alexa, Google u otro asistente digital en un teléfono inteligente o en otro dispositivo interactivo se ha convertido en algo habitual . Sin embargo, en el futuro, el papel del reconocimiento de voz puede llegar a ser incluso más importante. Si bien los estudios sugieren que una de cada cuatro personas ya utiliza estas tecnologías de manera habitual, si las predicciones se cumplen, en 2025 la cantidad de dispositivos equipados con reconocimiento de voz superará a la población del planeta. Y la tecnología sigue evolucionando. Hasta ahora, el reconocimiento de voz dependía de que el dispositivo estuviera conectado a Internet, ya que los algoritmos que se suelen utilizar para este proceso requieren una gran cantidad de memoria de acceso aleatorio (RAM) temporal, que normalmente proporcionan los potentes servidores de los centros de datos. Prueba a poner tu smartphone en modo avión y comprueba hasta dónde llegan tus comandos de voz. Pero el cambio está en el aire. Un nuevo algoritmo desarrollado por el profesor Panagiotis Karras del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague, junto con el lingüista Nassos Katsamanis del Centro de Investigación Athena en Grecia e investigadores de la Universidad Aalto en Finlandia y KTH en Suecia, permite que incluso dispositivos más pequeños, como los teléfonos inteligentes, decodifiquen el habla sin necesidad de una memoria sustancial o acceso a Internet. El código, presentado recientemente en un artículo científico , emplea una estrategia inteligente: «olvida» lo que no necesita en tiempo real. Datos: FonemasLos fonemas son las unidades de sonido más pequeñas de una lengua que no se pueden sustituir sin alterar el significado de lo que se dice. Según el Consejo de la Lengua Danesa, los fonemas son “sonidos del habla con funciones de diferenciación de significados”. Los algoritmos de reconocimiento de voz utilizan fonemas como unidades de datos para reconocer y procesar expresiones lingüísticas haciendo coincidir los sonidos hablados con el texto. “El reconocimiento de voz funciona básicamente haciendo coincidir los pequeños sonidos del habla que utilizamos para formar palabras y oraciones (conocidos como fonemas) con una biblioteca de sonidos correspondientes”, explica Panagiotis Karras. “Se calculan las probabilidades de las coincidencias y las combinaciones posteriores que forman nuestras palabras y oraciones. Se calculan las secuencias más probables y el software traduce estos sonidos en texto”. Los algoritmos actuales requieren más memoria cuanto más se habla, ya que todas las combinaciones alternativas deben permanecer abiertas hasta que se analiza el sonido final. El nuevo algoritmo elimina este problema. “El algoritmo concebido por Panos y desarrollado por nuestro equipo hace algo completamente nuevo”, afirma el co-desarrollador y coautor Nassos Katsamanis. “A diferencia del algoritmo estándar existente que se utiliza desde los primeros días del reconocimiento de voz, nuestro algoritmo solo almacena una fracción de los datos de procesamiento, que sirven como un conjunto de ‘coordenadas’. Con ellas, se puede reconstruir una secuencia completa, lo que hace posible el reconocimiento de voz con significativamente menos RAM”. De palabras clave a oraciones completas Esta maniobra puede parecer simple, pero implica un código completamente nuevo y único para el que los investigadores han solicitado una patente. Este algoritmo reduce la necesidad de memoria crítica sin sacrificar la calidad del reconocimiento. Y aunque requiere un poco más de tiempo y potencia computacional, los investigadores aseguran que la diferencia es insignificante en comparación con las capacidades musculares de los dispositivos modernos. Además, funciona sin conexión a Internet, lo que permite el reconocimiento de voz (y potencialmente la traducción de idiomas en tiempo real en el futuro, esperan los investigadores) en cualquier lugar, incluso en las profundidades de la selva amazónica. Más información: Un buscador de caminos lingüístico Para entender cómo las computadoras gestionan el reconocimiento de voz, imaginemos que resolvemos un laberinto con un lápiz. Los algoritmos tradicionales abordan el reconocimiento de voz de forma muy similar: exploran todos los caminos posibles y recuerdan cada callejón sin salida hasta que se memoriza el laberinto y se alcanza la meta. Este proceso supone una gran carga para la memoria temporal, ya que rastrea miles de probabilidades. El nuevo algoritmo de Panagiotis Karras utiliza un principio que reduce el problema a la mitad en cada paso. En lugar de recordar todo el laberinto, lleva un registro de los puntos clave y recalcula las rutas según sea necesario. En el reconocimiento de voz, estos puntos clave son fonemas, que se almacenan como «coordenadas» para reconstruir la secuencia óptima más tarde. Esto reduce drásticamente los requisitos de memoria al tiempo que mantiene la precisión. El método de referencia para este método es un algoritmo más antiguo llamado Viterbi. El proceso descrito anteriormente exige mucho espacio en la memoria RAM temporal de la computadora, ya que debe calcular y recordar la probabilidad de todas las posiciones posibles del laberinto en cada paso del recorrido. Esto puede hacer que el algoritmo tenga que llevar un registro de millones de probabilidades si el laberinto es lo suficientemente largo. El nuevo algoritmo de Panagiotis emplea un principio que reduce el problema a la mitad de forma continua. En cada tramo de su recorrido por el laberinto, solo recuerda el punto medio. El resultado es una necesidad significativamente menor de memoria temporal, ya que estos «puntos medios» se

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Los robots ayudan a entregar regalos

Este año, el proyecto de innovación exigió a los estudiantes de la ETH que desarrollaran robots en forma de kit capaces de entregar regalos por las chimeneas de casas del tamaño de una maqueta. Los diez mejores equipos competirán entre sí en la final el 17 de diciembre. El proyecto de innovación es un proyecto de ingeniería basado en proyectos. Los estudiantes de grado de ingeniería mecánica pasan por un proceso de desarrollo de producción en el tercer semestre. Trabajan en todos los pasos de forma independiente, desde la idea inicial hasta la construcción de un producto completamente funcional. Este año, el proyecto tiene un toque navideño. 550 estudiantes, divididos en 95 equipos, han recibido el mismo kit con el que construir robots autónomos que deben ser capaces de cubrir una ruta determinada. Tienen cuatro minutos para entregar cinco regalos por cada una de ocho chimeneas. Los robots tienen que realizar estas tareas sin ayuda externa, es decir, trabajando completamente por sí mismos. En el vídeo puedes descubrir todo sobre los objetivos de aprendizaje del proyecto de innovación, la cantidad de trabajo que implica y lo que motiva a los estudiantes. ETH Zürich. Traducido al español

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Robots minúsculos para la administración selectiva de medicamentos

En el futuro, la administración de fármacos terapéuticos exactamente en el lugar donde se necesitan dentro del cuerpo podría ser tarea de robots en miniatura. No pequeños robots humanoides de metal ni robots que imitan la biología; piense en diminutas esferas con forma de burbuja. Estos robots tendrían una larga y complicada lista de requisitos. Por ejemplo, tendrían que sobrevivir en fluidos corporales, como los ácidos estomacales, y ser controlables, de modo que pudieran ser dirigidos con precisión a sitios específicos. También deberían liberar su carga médica solo cuando alcancen su objetivo, y luego ser absorbibles por el cuerpo sin causar daño. Ahora, un equipo dirigido por Caltech ha desarrollado microrobots que cumplen con todos esos requisitos. Utilizando los robots, el equipo logró administrar terapias que redujeron el tamaño de los tumores de vejiga en ratones. Un artículo que describe el trabajo aparece en la revista Science Robotics . «Hemos diseñado una única plataforma que puede abordar todos estos problemas», afirma Wei Gao , profesor de ingeniería médica en Caltech, investigador del Heritage Medical Research Institute y coautor del nuevo artículo sobre los robots, a los que el equipo llama microrobots acústicos biorreabsorbibles (BAM). «En lugar de introducir un fármaco en el cuerpo y dejar que se difunda por todas partes, ahora podemos guiar nuestros microrobots directamente al lugar del tumor y liberar el fármaco de forma controlada y eficiente», afirma Gao. El concepto de micro o nanorobots no es nuevo. Se han estado desarrollando versiones de estos durante las últimas dos décadas. Sin embargo, hasta ahora, sus aplicaciones en sistemas vivos han sido limitadas porque es extremadamente difícil mover objetos con precisión en biofluidos complejos como la sangre, la orina o la saliva, dice Gao. Los robots también tienen que ser biocompatibles y biorreabsorbibles, lo que significa que no dejan nada tóxico en el cuerpo. Los microrobots desarrollados por Caltech son microestructuras esféricas hechas de un hidrogel llamado diacrilato de polietilenglicol. Los hidrogeles son materiales que comienzan en forma líquida o de resina y se vuelven sólidos cuando la red de polímeros que se encuentra en su interior se reticula o se endurece. Esta estructura y composición permiten que los hidrogeles retengan grandes cantidades de líquido, lo que hace que muchos de ellos sean biocompatibles. El método de fabricación aditiva también permite que la esfera exterior transporte la carga terapéutica a un lugar objetivo dentro del cuerpo. Para desarrollar la receta del hidrogel y fabricar las microestructuras, Gao recurrió a Julia R. Greer , profesora de Ciencia de los Materiales, Mecánica e Ingeniería Médica de la cátedra Ruben F. y Donna Mettler, del Caltech, directora de la Fundación Fletcher Jones del Instituto de Nanociencia Kavli y coautora correspondiente del artículo. El grupo de Greer tiene experiencia en litografía de polimerización de dos fotones (TPP), una técnica que utiliza pulsos extremadamente rápidos de luz láser infrarroja para reticular selectivamente polímeros fotosensibles según un patrón particular de una manera muy precisa. La técnica permite construir una estructura capa por capa, de una manera que recuerda a las impresoras 3D, pero en este caso, con mucha mayor precisión y complejidad de forma. El grupo de Greer logró «escribir», o imprimir, microestructuras de aproximadamente 30 micrones de diámetro, aproximadamente el diámetro de un cabello humano. «Esta forma particular, esta esfera, es muy complicada de escribir», dice Greer. «Hay que conocer ciertos trucos del oficio para evitar que las esferas se colapsen sobre sí mismas. No sólo pudimos sintetizar la resina que contiene toda la biofuncionalización y todos los elementos necesarios desde el punto de vista médico, sino que pudimos escribirlas en una forma esférica precisa con la cavidad necesaria». En su forma final, los microrobots incorporan nanopartículas magnéticas y el fármaco terapéutico dentro de la estructura externa de las esferas. Las nanopartículas magnéticas permiten a los científicos dirigir los robots a un lugar deseado utilizando un campo magnético externo. Cuando los robots alcanzan su objetivo, permanecen en ese lugar y el fármaco se difunde pasivamente. Gao y sus colegas diseñaron el exterior de la microestructura para que fuera hidrófila (es decir, atraída por el agua), lo que garantiza que los robots individuales no se aglomeren a medida que se desplazan por el cuerpo. Sin embargo, la superficie interna del microrrobot no puede ser hidrófila porque necesita atrapar una burbuja de aire, y las burbujas son fáciles de colapsar o disolver. Para construir microrobots híbridos que sean hidrófilos en su exterior e hidrófobos, o repelente al agua, en su interior, los investigadores idearon una modificación química en dos pasos. Primero, unieron moléculas de carbono de cadena larga al hidrogel, haciendo que toda la estructura fuera hidrófoba. Luego, los investigadores utilizaron una técnica llamada grabado con plasma de oxígeno para eliminar algunas de esas estructuras de carbono de cadena larga del exterior, dejando el exterior hidrófilo y el interior hidrófobo. «Esta fue una de las innovaciones clave de este proyecto», afirma Gao, quien también es becario Ronald y JoAnne Willens. «Esta modificación asimétrica de la superficie, donde el interior es hidrófobo y el exterior es hidrófilo, realmente nos permite utilizar muchos robots y aún así atrapar burbujas durante un período prolongado de tiempo en biofluidos, como la orina o el suero». De hecho, el equipo demostró que las burbujas pueden durar varios días con este tratamiento, frente a los pocos minutos que serían posibles de otra manera. La presencia de burbujas atrapadas también es crucial para mover los robots y para realizar un seguimiento de ellos con imágenes en tiempo real. Por ejemplo, para permitir la propulsión, el equipo diseñó la esfera del microrrobot para que tuviera dos aberturas en forma de cilindro: una en la parte superior y otra a un lado. Cuando los robots se exponen a un campo de ultrasonidos, las burbujas vibran, lo que hace que el fluido circundante se aleje de los robots a través de la abertura, propulsándolos a través del fluido. El equipo de Gao descubrió que el uso de dos aberturas les daba a los robots la capacidad de moverse no solo en varios biofluidos viscosos,

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Compartir nuevas investigaciones, modelos y conjuntos de datos de Meta FAIR

Hoy, nos complace publicar algunas de las últimas investigaciones, códigos, modelos y conjuntos de datos de Meta Fundamental AI Research (FAIR).  Comida para llevar A medida que continuamos trabajando para alcanzar nuestro objetivo de lograr una inteligencia artificial avanzada, queremos compartir nuestro progreso con la comunidad de investigación para que puedan aprovechar nuestro trabajo. Hoy, nos complace publicar algunas de las últimas investigaciones, códigos, modelos y conjuntos de datos de Meta Fundamental AI Research (FAIR). Los artefactos que estamos compartiendo hoy se centran en la creación de agentes más capaces, solidez y seguridad, e innovaciones arquitectónicas que permiten a los modelos aprender nueva información de manera más eficaz y escalar más allá de los límites actuales. En esta versión, compartimos una demostración y un código para Meta Video Seal, un modelo de código abierto para la creación de marcas de agua en videos que se basa en el popular trabajo Meta Audio Seal que compartimos el año pasado. También compartimos una variedad de otros artefactos, incluido un modelo de base para controlar el comportamiento de agentes virtuales encarnados, un método para escalar capas de memoria que permitirá obtener más información factual y un código para ayudar a que los modelos se vuelvan más inteligentes socialmente. Hay mucho más para explorar en esta publicación con un total de nueve proyectos y artefactos listos para que las personas los descarguen y comiencen a usarlos hoy. Este trabajo respalda nuestra larga y probada trayectoria de compartir ciencia abierta y reproducible con la comunidad. Al compartir públicamente nuestro trabajo de investigación inicial, esperamos inspirar iteraciones y, en última instancia, ayudar a avanzar la IA de una manera responsable. Como siempre, esperamos ver lo que la comunidad creará con estas nuevas versiones y continuar el diálogo sobre cómo podemos avanzar todos juntos en la IA de manera responsable y construir por el bien común. Meta Motivo El aprendizaje por refuerzo no supervisado implica el entrenamiento previo de modelos para resolver una amplia gama de tareas posteriores en entornos complejos. La mayoría de los métodos requieren conjuntos de datos de interacción muy bien seleccionados y, a menudo, dependen de pérdidas no supervisadas que conducen a políticas que pueden no alinearse bien con las tareas objetivo. Hoy, compartimos Meta Motivo, un modelo de base conductual único en su tipo que controla los movimientos de un agente humanoide encarnado virtual para realizar tareas complejas. Meta Motivo se entrena con un algoritmo novedoso que aprovecha un conjunto de datos de movimientos sin etiquetar para fundamentar el aprendizaje de refuerzo no supervisado con el fin de aprender comportamientos similares a los humanos, al tiempo que se conservan las capacidades de inferencia de disparo cero. La novedad técnica clave de nuestro algoritmo es aprender una representación que se puede utilizar para incorporar estados, movimientos y recompensas en el mismo espacio latente. Como resultado, Meta Motivo puede resolver una amplia gama de tareas de control de cuerpo completo, incluido el seguimiento de movimientos, el logro de la postura objetivo y la optimización de recompensas, sin ningún entrenamiento o planificación adicional. Meta Motivo logra un rendimiento competitivo en comparación con los métodos específicos de la tarea y supera el aprendizaje de refuerzo no supervisado de última generación y las líneas base basadas en modelos, al tiempo que exhibe comportamientos más parecidos a los humanos. El modelo también muestra un sorprendente nivel de robustez ante cambios en el entorno, como la gravedad, el viento o perturbaciones directas, a pesar de no haber sido entrenado para ellos. En el futuro, creemos que esta investigación podría allanar el camino para agentes completamente encarnados en el Metaverso, lo que conduciría a NPC más realistas, la democratización de la animación de personajes y nuevos tipos de experiencias inmersivas. Sello de vídeo meta Si bien las herramientas de IA pueden ayudar a acercar al mundo, es importante que implementemos salvaguardas para mitigar los riesgos de imitación, manipulación y otras formas de uso indebido que pueden socavar sus beneficios. La marca de agua a posteriori es un paso crucial hacia una mejor trazabilidad del contenido y los modelos de IA. Hoy lanzamos Meta Video Seal, un marco integral de última generación para la marca de agua neuronal en videos. Video Seal agrega una marca de agua (con un mensaje oculto opcional) a los videos que es imperceptible a simple vista y que luego se puede descubrir para determinar el origen de un video. La marca de agua ha demostrado ser resistente a los esfuerzos comunes de edición de videos, como el desenfoque o el recorte, así como a los algoritmos de compresión que se usan comúnmente al compartir contenido en línea. Estamos lanzando públicamente el modelo Video Seal bajo una licencia permisiva, junto con un artículo de investigación, un código de capacitación y un código de inferencia. También hay disponible una demostración para probar el modelo de forma interactiva. Junto con Video Seal, también estamos lanzando Meta Omni Seal Bench, una tabla de clasificación dedicada a la marca de agua neuronal que cubre varias modalidades, lo que permite a la comunidad de investigación probar y agregar fácilmente su propio trabajo en el campo. También estamos relanzando nuestro modelo Meta Watermark Anything bajo una licencia permisiva y organizaremos un taller sobre marcas de agua en ICLR en 2025. Esta investigación es un testimonio de nuestro compromiso con la IA responsable. Esperamos que otros investigadores y desarrolladores se unan a nuestros esfuerzos integrando capacidades de marca de agua al crear modelos de IA generativos. Watermark Anything, Video Seal y Audio Seal (nuestros trabajos anteriores sobre marcas de agua de audio post-hoc) ya están disponibles para descargar y listos para integrarse. Guía y código base de Flow Matching, una versión Meta FAIR Flow Matching es un paradigma generativo de última generación para muchas modalidades, incluida la generación de imágenes, videos, audio, música, estructuras 3D como proteínas y más. Nuestro método ya ha reemplazado la difusión clásica en muchas aplicaciones generativas en Meta, incluidas Meta Movie Gen , Meta Audiobox y Meta Melody Flow , y en toda la industria en trabajos

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Hacia el omniverso: cómo la simulación basada en OpenUSD y la generación de datos sintéticos impulsan el aprendizaje de los robots

Herramientas como NVIDIA Isaac Sim mejoran la generación de datos sintéticos, mejorando el rendimiento del modelo de IA y acelerando el desarrollo de la robótica.  Compartir Nota del editor: esta publicación es parte de Into the Omniverse , una serie centrada en cómo los desarrolladores, los profesionales 3D y las empresas pueden transformar sus flujos de trabajo utilizando los últimos avances en OpenUSD y NVIDIA Omniverse . Las tecnologías de simulación escalables están impulsando el futuro de la robótica autónoma al reducir el tiempo y los costos de desarrollo. Universal Scene Description (OpenUSD) ofrece un marco de datos escalable e interoperable para desarrollar mundos virtuales donde los robots pueden aprender a ser robots. Con las simulaciones basadas en OpenUSD de SimReady , los desarrolladores pueden crear escenarios ilimitados basados ​​en el mundo físico. Y NVIDIA Isaac Sim está avanzando en la simulación robótica basada en IA de percepción . Isaac Sim es una aplicación de referencia creada en la plataforma NVIDIA Omniverse para que los desarrolladores simulen y prueben robots controlados por IA en entornos virtuales basados ​​en la física. En AWS re:Invent, NVIDIA anunció que Isaac Sim ahora está disponible en instancias G6e de Amazon EC2 impulsadas por GPU NVIDIA L40S . Estas potentes instancias mejoran el rendimiento y la accesibilidad de Isaac Sim, lo que hace que las simulaciones robóticas de alta calidad sean más escalables y eficientes. Estos avances en Isaac Sim marcan un salto significativo para el desarrollo de la robótica. Al permitir pruebas realistas y entrenamiento de modelos de IA en entornos virtuales, las empresas pueden reducir el tiempo de implementación y mejorar el rendimiento de los robots en una variedad de casos de uso. Avances en la simulación robótica con generación de datos sintéticos Empresas de robótica como Cobot, Field AI y Vention utilizan Isaac Sim para simular y validar el rendimiento de los robots, mientras que otras, como SoftServe y Tata Consultancy Services, utilizan datos sintéticos para generar modelos de IA para diversas aplicaciones robóticas. La evolución del aprendizaje de los robots ha estado estrechamente relacionada con la tecnología de simulación. Los primeros experimentos en robótica dependían en gran medida de ensayos que exigían mucho trabajo y recursos. La simulación es una herramienta crucial para la creación de entornos físicamente precisos en los que los robots pueden aprender mediante ensayo y error, refinar algoritmos e incluso entrenar modelos de IA utilizando datos sintéticos. La IA física describe modelos de IA que pueden comprender e interactuar con el mundo físico. Representa la próxima ola de máquinas y robots autónomos , como automóviles sin conductor, manipuladores industriales, robots móviles, humanoides e incluso infraestructuras dirigidas por robots, como fábricas y almacenes. La simulación robótica , que forma la segunda computadora en la solución de tres computadoras , es una piedra angular del desarrollo de la IA física que permite a los ingenieros e investigadores diseñar, probar y refinar sistemas en un entorno virtual controlado. Un enfoque que prioriza la simulación reduce significativamente el costo y el tiempo asociados con la creación de prototipos físicos y al mismo tiempo mejora la seguridad al permitir probar robots en escenarios que de otro modo podrían ser poco prácticos o peligrosos en la vida real. Con un nuevo flujo de trabajo de referencia , los desarrolladores pueden acelerar la generación de conjuntos de datos 3D sintéticos con IA generativa mediante microservicios NIM de OpenUSD . Esta integración optimiza el proceso desde la creación de escenas hasta el aumento de datos, lo que permite un entrenamiento más rápido y preciso de los modelos de IA de percepción. Los datos sintéticos pueden ayudar a abordar el desafío de los datos limitados, restringidos o no disponibles que se necesitan para entrenar varios tipos de modelos de IA, especialmente en visión artificial. El desarrollo de modelos de reconocimiento de acciones es un caso de uso común que puede beneficiarse de la generación de datos sintéticos. Para aprender a crear un conjunto de datos de video de reconocimiento de acciones humanas con Isaac Sim, consulte el blog técnico sobre cómo escalar modelos de reconocimiento de acciones con datos sintéticos . Las simulaciones 3D ofrecen a los desarrolladores un control preciso sobre la generación de imágenes, lo que elimina las alucinaciones. Simulación robótica para humanoides Los robots humanoides son la próxima ola de inteligencia artificial corporizada, pero presentan un desafío en la intersección de la mecatrónica, la teoría del control y la inteligencia artificial. La simulación es crucial para resolver este desafío al proporcionar una plataforma segura, rentable y versátil para entrenar y probar humanoides. Con NVIDIA Isaac Lab , un marco unificado de código abierto para el aprendizaje de robots basado en Isaac Sim, los desarrolladores pueden entrenar políticas de robots humanoides a escala mediante simulaciones. Los principales fabricantes de robots comerciales están adoptando Isaac Lab para gestionar movimientos e interacciones cada vez más complejos. El proyecto GR00T de NVIDIA , una iniciativa de investigación activa para hacer posible el ecosistema de robots humanoides de los constructores, es pionero en flujos de trabajo como GR00T-Gen para generar tareas de robots y entornos listos para la simulación en OpenUSD. Estos se pueden utilizar para entrenar robots generalistas para que realicen manipulación, locomoción y navegación. Una investigación publicada recientemente del Proyecto GR00T también muestra cómo se puede utilizar la simulación avanzada para entrenar humanoides interactivos. Con Isaac Sim, los investigadores desarrollaron un único controlador unificado para humanoides simulados físicamente llamado MaskedMimic . El sistema es capaz de generar una amplia gama de movimientos en diversos terrenos a partir de intenciones intuitivas definidas por el usuario. Los gemelos digitales basados ​​en la física simplifican el entrenamiento de la IA Socios de distintas industrias están utilizando Isaac Sim, Isaac Lab, Omniverse y OpenUSD para diseñar, simular e implementar máquinas autónomas más inteligentes y capaces : Obtenga más información sobre cómo Wandelbots está impulsando el aprendizaje de robots con tecnología NVIDIA en esta grabación de transmisión en vivo: Conéctese al mundo de OpenUSD Los expertos de NVIDIA y los embajadores de Omniverse están organizando sesiones de oficina y grupos de estudio en vivo para brindarles a los desarrolladores de robótica orientación técnica y soporte para la resolución de problemas de Isaac Sim e Isaac Lab. Aprenda a comenzar a simular robots en Isaac Sim con este nuevo curso gratuito en NVIDIA

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Nokia y Motorola Solutions anuncian la integración de tecnología de drones para la seguridad pública y las industrias de misión crítica

Solución de dron 4G/5G en una caja, impulsada por software habilitado con IA, para ayudar a las agencias e industrias de primera respuesta a mantener a las comunidades y a los trabajadores más seguros. 12 de diciembre de 2024Espoo, Finlandia y Chicago, EE. UU. – Nokia y Motorola Solutions anunciaron una integración de tecnología de drones para lanzar una solución automatizada llave en mano de dron en una caja mejorada con IA que establece un nuevo estándar para los servicios de emergencia y las industrias de misión crítica, ofreciendo un conocimiento mejorado de la situación, operaciones remotas optimizadas y una toma de decisiones más rápida. La solución integra Nokia Drone Networks con el software de drones CAPE de Motorola Solutions para ayudar a transformar la seguridad pública y las operaciones industriales, mejorando la eficiencia operativa, la seguridad y la sostenibilidad. El envío de drones antes que los servicios de emergencia permite evaluar de forma temprana la gravedad de una situación, lo que ayuda a respaldar una asignación eficiente de recursos. La nueva solución permite que las industrias de seguridad pública y de misión crítica envíen drones de forma remota desde uno o varios centros de operaciones en cualquier momento para evaluar emergencias y peligros, al mismo tiempo que reciben información impulsada por IA que puede informar y acelerar las decisiones para ayudar a mantener a los trabajadores, la propiedad y las instalaciones más seguros. Las funciones de seguridad de vuelo del software CAPE ajustan la trayectoria del dron para evitar obstáculos, permanecer dentro de un área geocercada y adaptarse a la altitud cambiante del terreno, con una IA de asistencia que ayuda a los operadores a analizar datos en tiempo real. La tecnología de dron en una caja de Nokia se conecta a través de redes 4G/LTE o 5G para un alcance más amplio y una operación remota sin inconvenientes más allá de la línea de visión (BVLOS). Los programas de drones como primeros intervinientes (DFR) han demostrado un aumento en la seguridad de los primeros intervinientes al proporcionar inteligencia táctica, lo que permite una mejor coordinación, supervisión y transparencia en las operaciones. Para las industrias de infraestructura crítica como el petróleo y el gas, los puertos, los servicios públicos, la minería, la energía y la fabricación, las capacidades de operación remota y BVLOS de la tecnología ayudan a mejorar la seguridad de los trabajadores industriales y a reducir los costos de operación de sitios de difícil acceso como los parques eólicos marinos. Los sistemas de múltiples drones en una caja pueden servir como una alternativa sostenible a los helicópteros, lo que reduce significativamente las emisiones de carbono. Roxana Kennedy, jefa de policía del Departamento de Policía de Chula Vista en California, afirmó: “En 2018, creamos y desarrollamos el primer programa de seguridad pública del mundo que utiliza drones como primeros intervinientes en asociación con Motorola Solutions, utilizando su software para drones CAPE. Desde entonces, hemos realizado más de 21 000 misiones de vuelo con éxito. Nuestro programa DFR ha sido fundamental en situaciones críticas de vida o muerte al brindar conciencia aérea o ayudar a los oficiales a reducir la intensidad de los incidentes al brindar información vital en tiempo real”. Jehan Wickramasuriya, vicepresidente corporativo de Plataformas de Inteligencia Artificial de Motorola Solutions, afirmó: “Estamos innovando donde nuestros clientes más nos necesitan para brindarles mejor inteligencia para tomar decisiones más rápidas. Esta solución de dron en una caja refuerza nuestro compromiso con la innovación en drones que se adapta perfectamente a los flujos de trabajo actuales de nuestros clientes para brindarles a quienes están a cargo de nuestra seguridad información procesable en vivo y, al mismo tiempo, simplificar la recopilación de evidencias”. Stephan Litjens, vicepresidente de CNS Enterprise Campus Edge Solutions en Nokia, afirmó: “Estamos orgullosos de colaborar con un innovador como Motorola Solutions en este importante paso hacia una industria de drones más madura y sostenible para el beneficio de nuestros clientes, trabajadores y comunidad. Juntos, estamos estableciendo las mejores prácticas tecnológicas en conectividad de drones e inteligencia artificial. Con una arquitectura API abierta que facilita la integración con aplicaciones de terceros y otras soluciones como MX Grid de Nokia, Nokia Drones-in-a-Box y el software CAPE de Motorola Solutions, estamos transformando los drones en ayudantes diarios para la seguridad pública y las operaciones de misión crítica”. Las redes de drones de Nokia cumplen con los estándares internacionales de la industria y ofrecen tecnología duradera con componentes actualizables que reducen los desechos electrónicos. Recursos e información adicionalPágina del producto: Nokia Drone Networks | Nokia DACImágenes: Nokia Drone NetworksPágina del producto: CAPE Drone Video & Flight Control Software – Motorola Solutions Acerca de NokiaEn Nokia, creamos tecnología que ayuda al mundo a actuar en conjunto. Como líderes en innovación tecnológica B2B, somos pioneros en redes que perciben, piensan y actúan aprovechando nuestro trabajo en redes móviles, fijas y en la nube. Además, creamos valor con propiedad intelectual e investigación a largo plazo, liderados por los galardonados Nokia Bell Labs. Con arquitecturas verdaderamente abiertas que se integran sin problemas en cualquier ecosistema, nuestras redes de alto rendimiento crean nuevas oportunidades de monetización y escalabilidad. Los proveedores de servicios, las empresas y los socios de todo el mundo confían en Nokia para ofrecer redes seguras, confiables y sostenibles hoy, y trabajan con nosotros para crear los servicios y las aplicaciones digitales del futuro. Nokia News. Traducido al español

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Skydio X10D se integra con ATAK para ISR táctico

El sistema X10D avanzado ofrece información en tiempo real a través de canales de comando Durante un ejercicio de certificación de varios días en Virginia Occidental, una unidad de aviación del Ejército de los EE. UU. probó con éxito las plataformas sUAS avanzadas de Skydio, incluidas las X2D y X10D . Como parte de la evaluación, los drones de Skydio fueron responsables de proporcionar ISR (inteligencia, vigilancia y reconocimiento) integral mediante transmisión, telemetría y compartición de datos en tiempo real a través de radios externas. El evento no solo mostró las capacidades autónomas de los drones Skydio, sino que también enfatizó su capacidad para integrarse sin problemas con el Centro de Operaciones Tácticas (TOC) a través de sistemas de comunicaciones avanzados. Desafío: garantizar el conocimiento de la situación en tiempo real en los centros de comando remotos Los soldados tenían la tarea de mejorar la seguridad de un punto de reabastecimiento de armamento y combustible avanzado (FARP) durante el ingreso y egreso de helicópteros. Estas operaciones dependían anteriormente de fuerzas terrestres para proporcionar información, inteligencia y vigilancia (ISR) con drones, lo que dejaba a los helicópteros vulnerables una vez que se desplegaban las unidades terrestres. El liderazgo del regimiento necesitaba una solución orgánica para mantener el conocimiento de la situación durante toda la misión. Este escenario presentó un desafío importante ya que el FARP estaba ubicado en un sitio remoto, al menos a cuatro horas de distancia del centro de operaciones. Esta separación requirió un método robusto y confiable para transmitir video de movimiento completo (FMV), telemetría y datos geoespaciales en tiempo real a los tomadores de decisiones. Para agregar complejidad, la operación se llevó a cabo en condiciones de poca luz, lo que destacó la necesidad de una infraestructura de comunicaciones resistente que pudiera mantener transmisiones ininterrumpidas de los drones. La solución de Skydio: transmisión de video, telemetría e integración de radio externa Los drones de Skydio tuvieron un rendimiento notable. El X10D , con inteligencia artificial de última generación incorporada y un sensor térmico FLIR Boson+ , fue especialmente eficaz para identificar amenazas potenciales y capturar datos de alta calidad, incluso durante operaciones nocturnas. Los drones funcionaban a través del Android Tactical Assault Kit (ATAK), un sistema crucial para integrar video y telemetría en el marco más amplio de conocimiento de la situación utilizado por las Fuerzas de Operaciones Especiales de los EE. UU. Los drones transmitían video de movimiento completo y telemetría, lo que garantizaba que los equipos de comando pudieran tomar decisiones informadas en tiempo real. Para garantizar la transmisión fluida de datos ISR en vivo a los centros de comando locales y remotos, el sUAS Skydio proporcionó: Resultados: La inteligencia de vuelo y las comunicaciones en tiempo real fortalecen las capacidades operativas Los drones de Skydio demostraron su capacidad para multiplicar fuerzas. El ejercicio puso de manifiesto su adaptabilidad en entornos complejos, lo que permitió a operadores relativamente inexpertos comprender rápidamente sus capacidades. El ejercicio validó varias capacidades clave: Una mirada al futuro: ampliación de las capacidades de ISR Mientras las unidades evalúan futuras adquisiciones de sUAS, el rendimiento de los drones Skydio los coloca a la vanguardia de las posibles soluciones. La capacidad del X10D para funcionar de manera autónoma en entornos de alto riesgo hace que el dron sea un candidato ideal para una multitud de operaciones. Skydio Blog. G. R. Traducido al español

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Las baterías de vehículos eléctricos existentes podrían durar hasta un 40% más de lo esperado

Un estudio de Stanford-SLAC concluye que la conducción en condiciones reales de arranque y parada de vehículos eléctricos beneficia a las baterías más que el uso constante simulado en casi todas las pruebas de laboratorio de nuevos diseños de baterías. d y, en su mayoría, estacionados), podrían durar aproximadamente un tercio más de lo que los investigadores generalmente han pronosticado, según un nuevo estudio realizado por científicos que trabajan en el SLAC-Stanford Battery Center , un centro conjunto entre el Precourt Institute for Energy de la Universidad de Stanford y el SLAC National Accelerator Laboratory . Esto sugiere que el propietario de un vehículo eléctrico típico puede no necesitar reemplazar el costoso paquete de baterías o comprar un automóvil nuevo durante varios años más. Casi siempre, los científicos e ingenieros especializados en baterías han probado el ciclo de vida de los nuevos diseños de baterías en laboratorios utilizando un ritmo constante de descarga seguido de recarga. Repiten este ciclo rápidamente muchas veces para saber rápidamente si un nuevo diseño es bueno o no en cuanto a la expectativa de vida, entre otras cualidades. Según el estudio publicado el 9 de diciembre en Nature Energy , esta no es una buena manera de predecir la expectativa de vida de las baterías de los vehículos eléctricos, especialmente para las personas que poseen vehículos eléctricos para sus desplazamientos diarios. Si bien los precios de las baterías se han desplomado alrededor de un 90 % en los últimos 15 años, las baterías aún representan casi un tercio del precio de un vehículo eléctrico nuevo. Por lo tanto, los usuarios actuales y futuros de vehículos eléctricos pueden estar felices de saber que les esperan muchos kilómetros adicionales. “No hemos estado probando las baterías de los vehículos eléctricos de la manera correcta”, dijo Simona Onori , autora principal y profesora asociada de ciencias energéticas e ingeniería en la Escuela de Sostenibilidad Doerr de Stanford . “Para nuestra sorpresa, conducir en condiciones reales con aceleraciones frecuentes, frenadas que cargan un poco las baterías, paradas para entrar en una tienda y dejar que las baterías descansen durante horas, ayuda a que las baterías duren más de lo que habíamos pensado según las pruebas de laboratorio estándar de la industria”. Una agradable sorpresa Los investigadores diseñaron cuatro tipos de perfiles de descarga de vehículos eléctricos, desde la descarga constante estándar hasta la descarga dinámica basada en datos de conducción reales. El equipo de investigación probó 92 baterías de iones de litio comerciales durante más de dos años en todos los perfiles de descarga. Al final, cuanto más realistas eran los perfiles para reflejar el comportamiento de conducción real, mayor era la expectativa de vida de los vehículos eléctricos. El estudio concluye que varios factores contribuyen a la inesperada longevidad. Un algoritmo de aprendizaje automático entrenado con todos los datos que recopiló el equipo ayudó a desentrañar los impactos de los perfiles de descarga dinámicos en la degradación de la batería.  “Conducir en condiciones reales, con aceleraciones frecuentes, frenadas que cargan un poco las baterías, parar para entrar en una tienda y dejar que las baterías descansen durante horas, ayuda a que las baterías duren más de lo que pensábamos”.Simona OnoriProfesor asociado de Ciencias e Ingeniería Energética Por ejemplo, el estudio mostró una correlación entre aceleraciones cortas y bruscas de los vehículos eléctricos y una degradación más lenta. Esto era contrario a las suposiciones sostenidas durante mucho tiempo por los investigadores de baterías, incluido el equipo de este estudio, de que los picos de aceleración son malos para las baterías de los vehículos eléctricos. Pisar el pedal con fuerza no acelera el envejecimiento. En todo caso, lo ralentiza, explicó Alexis Geslin , uno de los tres autores principales del estudio y estudiante de doctorado en ciencia e ingeniería de materiales y en informática en la Facultad de Ingeniería de Stanford . Dos formas de envejecer El equipo de investigación también buscó diferencias en el envejecimiento de las baterías debido a los numerosos ciclos de carga y descarga, en comparación con el envejecimiento que se produce con el tiempo. Las baterías que tienes en casa y que han estado sin usar en un cajón durante años no funcionarán tan bien como cuando las compraste, si es que funcionan. De izquierda a derecha: Simona Onori, Devi Ganapathi, Alexis Geslin, Le Xu y William Chueh en el Centro de Baterías SLAC-Stanford. | Jim Gensheimer / Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC “Los ingenieros de baterías hemos asumido que el envejecimiento cíclico es mucho más importante que el envejecimiento inducido por el tiempo. Esto es especialmente cierto en el caso de los vehículos eléctricos comerciales, como los autobuses y las furgonetas de reparto, que casi siempre están en uso o recargándose”, afirmó Geslin. “Para los consumidores que utilizan sus vehículos eléctricos para ir al trabajo, recoger a sus hijos, ir al supermercado, pero que en la mayoría de los casos no los utilizan ni los cargan, el tiempo se convierte en la causa predominante del envejecimiento, por encima del ciclado”. El estudio identifica un punto óptimo de velocidad de descarga promedio para equilibrar el envejecimiento temporal y el envejecimiento cíclico, al menos para la batería comercial que probaron. Afortunadamente, esa ventana está dentro del rango de conducción realista de vehículos eléctricos de consumo. Los fabricantes de automóviles podrían actualizar su software de gestión de baterías de vehículos eléctricos para aprovechar los nuevos hallazgos y maximizar la longevidad de la batería en condiciones del mundo real. Mirando hacia el futuro “En el futuro, será muy importante evaluar nuevos diseños y composiciones químicas de baterías con perfiles de demanda realistas”, afirmó Le Xu, investigador postdoctoral en ciencias energéticas e ingeniería . “Los investigadores ahora pueden revisar los supuestos mecanismos de envejecimiento a nivel de química, materiales y celdas para profundizar su comprensión. Esto facilitará el desarrollo de algoritmos de control avanzados que optimicen el uso de las arquitecturas de baterías comerciales existentes”. El estudio sugiere que las implicaciones van más allá de las baterías. Los científicos e ingenieros podrían aplicar los principios a otras aplicaciones de almacenamiento de energía, así como a otros materiales y dispositivos de

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