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Broadcom Avanza la Conectividad Óptica para la Infraestructura de IA con Soluciones Líderes en la Industria en OFC 2025

Broadcom presenta soluciones de interconexión óptica para clústeres de IA de próxima generación; Destaca el camino hacia 200T Broadcom Inc.(NASDAQ: AVGO) anunció hoy la expansión de su cartera de soluciones de interconexión óptica para permitir la infraestructura de IA. Estas tecnologías innovadoras, incluidos los avances en óptica coempaquetada (CPO), DSP 200G/lane y SerDes, óptica 400G y PCIe Gen6 sobre óptica, se exhibirán en 2025 Conferencia y Exposición de Comunicaciones de Fibra Óptica(OFC). Las demostraciones de Broadcomics destacan la hoja de ruta de los compañías hacia las soluciones de interconexión óptica 200T. Las cargas de trabajo de IA están aumentando rápidamente, lo que impulsa la necesidad de un mayor ancho de banda, una menor latencia y interconexiones ópticas más eficientes. Broadcom cumple con estas demandas en evolución con una cartera integral de soluciones innovadoras diseñadas para respaldar el crecimiento y la escalabilidad de los clústeres de IA. Estas soluciones incluyen DSP de baja potencia y alto ancho de banda, SerDes y CPO para reducir el consumo de energía y mejorar la integridad de la señal, y PCIe Gen6 sobre óptica para mejorar la conectividad entre los aceleradores de IA y otros componentes del sistema. En OFC, Broadcom muestra una amplia gama de tecnologías novedosas que subrayan nuestro compromiso de desarrollar soluciones de vanguardia para la infraestructura de IA: “OFCics 50th anniversary brinda la oportunidad de reconocer los muchos logros de la industria, incluidas las primeras contribuciones de la industria de Broadcomics a este campo, dijo” Kawwas Charlie, Ph. D., Presidente, Grupo de Soluciones Semiconductoras, Broadcom. “A hace un añoBroadcom se comprometió a ampliar los límites técnicos para ser pioneros en nuevas tecnologías abiertas, escalables y eficientes en energía para permitir la infraestructura de IA. Nuestra cartera de soluciones de interconexión óptica, destacada en OFC 2025, allana el camino a 200T al abordar los desafíos de rendimiento, potencia y escalabilidad de los clústeres de IA.” Además, Broadcom está colaborando con más de 15 socios para demostrar una amplia gama de sus soluciones líderes en la industria en todo el piso de exhibición. A lo largo de la conferencia, Broadcom está hablando sobre los desafíos técnicos y los avances en redes ópticas y comunicaciones. Las charlas clave y las sesiones del panel técnico de este año incluyen: La conferencia de 2025 tiene lugar en San Franciscode Del 30 de marzo al 3 de abril. Para obtener más información sobre estas sesiones de charlas técnicas, demostraciones conjuntas de socios, exhibiciones de tecnología, noticias clave de Broadcom y otras actividades en OFC, visite aquí. Broadcom News. Traducido al español

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marzo 31, 2025

Colsubsidio revoluciona los servicios sociales en Colombia con Inteligencia Artificial de SAP

Esta organización inició una revolución en sus sistemas tecnológicos, la cual ha derivado en una mejora en la experiencia de sus clientes y la oportunidad de llevar beneficios sociales a más personas en Colombia.  En un mundo marcado por desafíos como el cambio climático y el aumento de la desigualdad social, las organizaciones tienen la oportunidad de utilizar la tecnología como herramienta clave para generar un impacto positivo. Según datos de las Naciones Unidas, la tecnología puede beneficiar directamente el 70% de las metas de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), incluyendo áreas como la educación, la lucha contra el hambre, la acción climática y la reducción de la pobreza. Un claro ejemplo de cómo la tecnología puede transformar comunidades es el caso de Colsubsidio, una organización colombiana sin ánimo de lucro que brinda servicios sociales esenciales a millones de personas. Con más de 60 años de experiencia en sectores como vivienda, salud, servicios financieros, recreación y turismo, Colsubsidio enfrentaba importantes desafíos tecnológicos que limitaban su capacidad de respuesta frente a crisis como la reciente pandemia. Antes de 2023, los sistemas tecnológicos de Colsubsidio dependían de plataformas heredadas que dificultaban la integración de datos, la adopción de análisis avanzados y la implementación de inteligencia artificial (IA). Cada unidad especializada manejaba datos de forma independiente, lo que no solo ralentizaba los procesos, sino que complicaba la generación de insights estratégicos. “La principal barrera fue establecer una gobernanza de datos, análisis e inteligencia artificial que nos permitiera utilizar la información de manera estratégica para generar valor para nuestros clientes y nuestra organización”, explicó Gustavo Adolfo Díaz Tabares, jefe de Datos, Análisis e Inteligencia Artificial de Colsubsidio. Con el apoyo de SAP, Colsubsidio implementó una plataforma basada en SAP Business Technology Platform (BTP), SAP Analytics Cloud y SAP HANA Cloud, que permitió integrar todos sus sistemas y aprovechar las capacidades avanzadas de análisis e inteligencia artificial. Un ecosistema transformado Desde el lanzamiento de la plataforma en enero de 2023, Colsubsidio ha transformado su ecosistema tecnológico. Los equipos de ciencia de datos adoptaron la nueva solución al 100%, logrando reducir procesos analíticos que antes tomaban 35 días a tiempo real. “Una de las grandes ventajas de esta solución es lo fácil que resulta integrarla con nuestros canales digitales y las experiencias del cliente existentes”, afirmó Díaz Tabares. Ahora, cada unidad tiene el poder de generar sus propios reportes y modelos analíticos avanzados sin depender de un científico de datos, lo que ha incrementado la satisfacción interna del equipo del 83% al 95%. Además, los resultados tangibles han impactado directamente a los beneficiarios de Colsubsidio. La disponibilidad de vivienda, por ejemplo, ha aumentado significativamente, demostrando el potencial de la tecnología para cambiar vidas. Reconocimiento internacional El uso innovador de las tecnologías de SAP le ha valido a Colsubsidio ser finalista en los Premios a la Innovación SAP 2024, un evento que celebra a las organizaciones que lideran el cambio utilizando estas herramientas. “Colsubsidio es un ejemplo de cómo las organizaciones pueden aprovechar la tecnología no solo para mejorar su eficiencia, sino también para marcar una diferencia real en las comunidades que atienden y transformar vidas para millones de personas”, señaló Marcela Perilla, Presidente de SAP para la Región Norte de América Latina y el Caribe. Con el crecimiento continuo de sus equipos de datos y el acceso a tecnologías innovadoras, Colsubsidio seguirá desarrollando aplicaciones inteligentes que aprovechen la IA y otros avances para construir un futuro con más acceso a servicios sociales para sus usuarios en Colombia. SAP News. Traducido al español

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marzo 31, 2025

Lenovo en Hannover Messe: Cómo la IA está impulsando la Próxima Revolución Industrial

Lenovo revela los hallazgos de la industria manufacturera de EMEA de la encuesta de investigación CIO Playbook 2025 Las demostraciones de clientes in situ ilustran la ventaja de la IA híbrida de Lenovo En Hannover Messe 2025, Lenovo ha presentado una nueva investigación que destaca un cambio importante en la industria manufacturera en EMEA: las empresas aumentarán su gasto en IA en un 106% en los próximos 12 meses. Los hallazgos, parte de CIO Playbook 2025 LenovooVays79% de los proyectos de IA de fabricación implementados en el último año cumplieron o superaron las expectativas—la tasa de éxito más alta de cualquier sector, estas ideas subrayan el liderazgo de Lenovoo en la transformación impulsada por la IA. La industria manufacturera se distingue de otras verticales con su mayor inversión en IA, dividida entre las herramientas de IA interpretativa (44%) y Generativa (44%). Esto se produce cuando la industria busca cumplir con sus principales prioridades comerciales para 2025 al mejorar la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente y aumentar el crecimiento de las ganancias. Para alcanzar esos objetivos, el 67% está utilizando on-prem, privado y/o híbrido como su infraestructura principal para abordar las cargas de trabajo de IA. La implementación exitosa de la IA en la fabricación está impulsada por tres factores principales: la facilidad con que la IA se puede integrar con los sistemas existentes; tener suficientes recursos híbridos de computación y almacenamiento; y asegurar el presupuesto adecuado junto con un liderazgo comprometido. Sin embargo, los fabricantes aún enfrentan grandes desafíos, incluidos los altos costos de infraestructura y red, las dificultades para escalar la IA en todo el negocio y la falta de experiencia en IA asequible “Las empresas manufactureras están priorizando la toma de decisiones, el cumplimiento y la productividad de los empleados a medida que adoptan la IA para mejorar la eficiencia operativa e impulsar la rentabilidad. El éxito con la IA dependerá de un enfoque cuidadoso de la integración, con la compatibilidad del sistema y los recursos informáticos adecuados como factores clave de éxito. Una falta histórica de priorización de la inversión en tecnología de software en la fabricación está detrás de muchos desafíos de integración de empresas’, especialmente con sistemas heredados y luchas con iniciativas de IA a escala en operaciones globales,” dijo Jonathan Wu, Director de Tecnología de Smart Manufacturing de Lenovo. Impulsar la transformación habilitada para IA en la fabricación con soluciones de IA híbrida de Lenovo Lenovo Hybrid AI Advantage con soluciones NVIDIA está diseñado para ayudar a acelerar la adopción de la IA y aumentar la productividad empresarial mediante el seguimiento rápido de la IA agentic que puede razonar, planificar y tomar medidas para alcanzar los objetivos más rápido. Las soluciones de IA validadas y de pila completa permiten a los fabricantes construir e implementar rápidamente agentes de IA para una amplia gama de casos de uso de alta demanda, aumentando la productividad, la agilidad y la confianza al tiempo que aceleran la próxima ola de razonamiento de IA para la nueva era de IA agentic. Lenovo ha desarrollado una gama de servicios impulsados por IA para la industria manufacturera, que incluyen: Demostrar innovaciones de fabricación inteligente para el impacto empresarial En Hannover Messe, Lenovoows presentó recientemente Lenovo AI Knowledge Assistant, un asistente humano digital que participa en una conversación en tiempo real. Desarrollado por el Plataforma de IA agentic de Lenovola solución permite a las organizaciones personalizar rápidamente los casos de uso de la Biblioteca de IA de Lenovo y poner en práctica nuevos agentes y asistentes de IA en cuestión de semanas. La demostración fue personalizada utilizando el humano digital NVIDIA IA Plantilla y NVIDIA NIM™ microservicios corriendo en un ThinkStation Lenovo PX.  Lenovo AI Knowledge Assistant da vida a cómo las soluciones probadas y probadas de Lenovoova pueden ayudar a las empresas a poner en marcha la IA agentic personalizada más rápido, conectándose y colaborando con clientes y empleados en un nivel completamente nuevo para mejorar los resultados y las experiencias. En el evento, uno de los miembros del Programa Innovador de IA de Lenovoova, Trifork, demostrará su AI-alimentado gestión de calidad de visión para la solución de fabricación. La solución aprovecha los servicios ThinkEdge de Lenovo y Trifork Vision AI para automatizar los procesos de control de calidad, reducir los defectos y mejorar la eficiencia de la producción. Trifork Vision AI Quality Inspection está impulsada por el Lenovo Validated Design (LVD) y ofrece potentes capacidades que agilizan y aceleran el proceso de identificación de problemas de calidad del producto, lo que permite a los fabricantes evaluar rápidamente el impacto tangible de los cambios operativos en la calidad del producto, los costos y la satisfacción del cliente. Impulsada por los servidores Lenovo ThinkEdge SE360 V2 y SE455 V3 con GPU NVIDIA, la solución ofrece inferencias de alto rendimiento, inspecciones de calidad automatizadas y conocimientos prácticos a escala y con velocidad. Aprovechando el poder combinado de la visión por computadora, la computación perimetral y el análisis impulsado por IA, esta solución ofrece una detección de defectos más rápida, más precisa y totalmente automatizada, lo que impulsa una mayor eficiencia y una confiabilidad constante del producto. La solución ya está en uso en una amplia gama de aplicaciones, desde la detección de corrosión en maquinaria en alta mar hasta la detección de chips, grietas o abolladuras en productos antes de que salgan de la línea de producción y el seguimiento de bolsas a medida que se mueven a través de los sistemas aeroportuarios. Lenovo también está mostrando una demostración de su solución de automatización de almacenes impulsada por IA, actualmente operativa con ST Logistics, con sede en Singapur. La solución utiliza software impulsado por IA para proporcionar una visión general de las operaciones del almacén, con informes en tiempo real de posibles problemas para evitar paradas a gran escala. Donde anteriormente la compañía había confiado en las inspecciones manuales, la nueva solución escanea automáticamente los problemas de integración entre sistemas. Esto significaba que ST Logistics podría aumentar el procesamiento de pedidos hasta en un 40%, reducir el consumo de energía

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marzo 31, 2025

Las prestaciones de Apple Intelligence ya están disponibles en español

El lanzamiento de iOS 18.4, iPadOS 18.4 y macOS Sequoia 15.4, disponibles hoy, incorpora nuevas prestaciones para Apple Intelligence en el iPhone, el iPad y el Mac. Apple Intelligence, el sistema de inteligencia personal que ofrece información útil y relevante al tiempo que protege la privacidad de los usuarios, llega hoy a más personas del mundo entero gracias a su compatibilidad con ocho idiomas nuevos. Con el lanzamiento de iOS 18.4, iPadOS 18.4 y macOS Sequoia 15.4, Apple Intelligence ahora admite nuevos idiomas, entre ellos español, además de francés, alemán, italiano, portugués (Brasil), japonés, coreano y chino (simplificado), así como inglés localizado para Singapur y la India. Ahora, los usuarios pueden reescribir, revisar y resumir texto con Herramientas de Escritura, o contestar con un toque mediante Respuesta Inteligente. Además, si se utilizan varios idiomas admitidos por Apple Intelligence, estas prestaciones se adaptan a la lengua en cuestión. Los usuarios ahora también pueden eliminar elementos no deseados de las imágenes con Limpiar, expresarse visualmente de formas creativas con Image Playground y crear el emoji perfecto para cada ocasión con los Genmoji. Apple Intelligence hace posible la inteligencia visual, que ayuda a los usuarios del iPhone a conocer su entorno.1 Y con la integración de ChatGPT en Herramientas de Escritura y Siri, los usuarios pueden disfrutar de las prestaciones de ChatGPT sin tener que cambiar de app para realizar sus tareas de una manera más rápida y sencilla que nunca. Apple Intelligence marca un antes y un después para la privacidad en la IA. Esto empieza por el procesamiento en el propio dispositivo, de modo que muchos de los modelos de Apple Intelligence se ejecutan por completo en el dispositivo. En las peticiones que requieren acceso a modelos de mayor tamaño, la Computación Privada en la Nube lleva la privacidad y la seguridad del iPhone a la nube para disponer de aún más inteligencia. Revisar, Reescribir y Resumir con Herramientas de Escritura Con la prestación Herramientas de Escritura integrada en iOS, iPadOS y macOS, los usuarios pueden perfeccionar sus textos con opciones para reescribir, revisar y resumir en casi todos los campos donde escriben, incluyendo Mail, Mensajes, Notas, Pages y apps de terceros. Con la función Reescribir, Apple Intelligence permite a los usuarios elegir entre distintas versiones de su texto y ajustar el tono (profesional, conciso o informal) para adaptarse a la finalidad y a las personas a las que va dirigido. La opción de revisión comprueba la gramática, el vocabulario y la estructura de las frases, y además sugiere cambios con sus correspondientes explicaciones que pueden editarse o aceptarse al instante. Los usuarios también podrán seleccionar texto y resumirlo en un párrafo fácil de leer, en una tabla, o una lista con y sin viñetas. Además de utilizar las opciones para reescribir, revisar y resumir un texto con Herramientas de Escritura, los usuarios pueden describir los cambios que quieren realizar. Esto les aporta más flexibilidad y posibilidades a la hora de mejorar la expresividad de sus textos para dar dinamismo a un currículum o reescribir una invitación a una cena para que parezca un poema, entre otras cosas. Una app Fotos más inteligente con la que limpiar fotos y revivir recuerdos La app Fotos es aún más inteligente e incorpora una amplia variedad de nuevas capacidades. Las búsquedas con lenguaje natural permiten a los usuarios encontrar prácticamente todo lo que buscan con solo describirlo, como por ejemplo: «Laura bailando con un vestido rojo». También funciona con los vídeos, así que los usuarios pueden buscar un momento específico en una grabación e ir directamente a ese punto. Además, la búsqueda ofrece sugerencias inteligentes para completar las consultas. Y cuando los usuarios quieran eliminar un objeto o persona en la escena de una foto, la herramienta Limpiar hará que desaparezcan sin alterar la autenticidad del momento que quisieron capturar. La prestación Recuerdos ahora ofrece la posibilidad de crear vídeos con solo escribir una descripción. Gracias a su comprensión del lenguaje y la imagen, Apple Intelligence seleccionará fotos y vídeos según la descripción que realice el usuario, y creará una historia con episodios a partir de los temas que identifique en las fotos, resultando en un vídeo con una narrativa propia. Diseño de imágenes originales y divertidas con Image Playground Image Playground permite crear fácilmente divertidas imágenes exclusivas clasificadas en conceptos como temas, vestuario, accesorios y lugares. Los usuarios pueden añadir sus propias descripciones de texto e incluso crear imágenes de familiares y amigos a partir de fotos de su fototeca. Image Playground genera imágenes en varios estilos diferentes: Con esta experiencia directamente integrada en Mensajes ahora es más fácil que nunca crear imágenes para conversaciones y en apps como Freeform, Keynote y muchas otras. Image Playground está también disponible como una app independiente. Creación de Genmoji perfectos para cualquier ocasión Apple Intelligence sube de nivel la experiencia con los emojis de la mano de los Genmoji, que añaden un toque más divertido a las conversaciones con familiares y amigos y ofrecen formas de comunicación totalmente nuevas. Con solo escribir una descripción en el teclado de emojis, aparecerá un Genmoji con varias versiones para elegir. Los usuarios pueden incluso crear Genmoji inspirados en familiares y amigos a partir de imágenes de su fototeca. Los Genmoji creados a medida se pueden personalizar con accesorios, como gorros o gafas de sol, temas o actividades para conseguir un diseño aún más personal y exclusivo. Al igual que los emojis, los Genmoji se pueden añadir en respuestas directas en Mensajes o compartirse en forma de sticker o reacción mediante un tapback. La app Notas sube de nivel con Varita Gráfica La app Notas ofrece nuevas herramientas que permiten tomar apuntes de forma más visual y dinámica. Con Varita Gráfica en la paleta de herramientas, los usuarios pueden crear rápidamente imágenes basadas en el contexto escrito o visual de sus notas. Varita Gráfica transforma un simple boceto en una imagen perfeccionada con solo rodearlo. Además, los usuarios pueden dibujar un círculo en el espacio vacío de una nota y Varita Gráfica, mediante modelos generativos integrados en el dispositivo que analizan el texto manuscrito o

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marzo 31, 2025

IA confiable – confiable y predecible

La confianza en los modelos de IA es algo más que un rendimiento técnico – los principios éticos y los valores humanos son igualmente importantes. La confianza es, en esencia, un fenómeno profundamente humano. Cuando subimos a un autobús, es el conductor en el que confiamos para llevarnos de manera segura a nuestro destino – pero ¿qué pasa con el autobús? ¿Podemos depositar la misma confianza en él que en las personas? ¿O es todo lo que pedimos a la tecnología que funcione de manera confiable? ¿Y qué pasa cuando la inteligencia artificial toma el volante? “Absolutamente. La confianza se puede depositar en la IA tal como lo es en los humanos, dice Petar Tsankov, CEO y cofundador de LatticeFlow AI, un spin-off de ETH que ayuda a las empresas a desarrollar una IA confiable, confiable y funcional para aplicaciones del mundo real. Según Tsankov, la IA se vuelve confiable tan pronto como sus modelos ofrecen respuestas consistentes y sin errores en diferentes entornos y toman decisiones confiables: “Cuando los usuarios ven que un sistema de IA se comporta de manera predecible y confiable, comienzan a confiar en – tal como lo harían con una persona confiable El primer y más crítico paso hacia la creación de confianza, explica, es garantizar que una IA funcione de manera confiable incluso cuando se enfrenta a datos desconocidos. Lo que es esencial, enfatiza, es que la IA no solo funciona en entornos de laboratorio controlados, sino que también ofrece resultados consistentes cuando se aplica a datos del mundo real. “Con demasiada frecuencia,vemos que los modelos de IA no cumplen con las expectativas cuando se exponen a condiciones de la vida real, y eso socava la confianza,” dice Tsankov. Margarita Boenig-Liptsin segundos Tsankovods ver que la gente puede poner la confianza en una tecnología. Como profesora de ETH para Ética, Tecnología y Sociedad, estudia cómo los valores sociales coevolucionan con las transformaciones en las tecnologías digitales, incluida la IA. Para ella, la idea clave es que la confianza es relacional – y que la confianza construida dentro de estas relaciones se dirige no solo hacia otras personas sino también hacia instituciones o equipos técnicos. En esencia, explica, la confianza se reduce a una simple pregunta: ¿Puedo confiar en ti? En las sociedades avanzadas de techno ⁇ logic ⁇ al, “you” generalmente se refiere a agentes humanos y tecnológicos que trabajan juntos. Su comprensión de la confianza abarca redes enteras de relaciones. “La confiabilidad no es solo una propiedad de la tecnología en sí, sino del entorno social y técnico más amplio en el que está incrustado,” dice Boenig-Liptsin. Este entorno incluye diseñadores, usuarios e instituciones: “Para evaluar la confiabilidad de un sistema de IA, debemos examinarlo desde las perspectivas de diferentes partes interesadas Su enfoque se centra no solo en el desarrollo y la aplicación, sino también en cómo la IA afecta el conocimiento y la responsabilidad. “Este socio-técnico ‘sistemas view’ proporciona impulsos clave para los investigadores de IA que buscan diseñar modelos confiables,”, dice ella. “Cuando los investigadores promueven la transparencia o involucran a las partes interesadas en discusiones sobre las características de un modelolimitaciones y potencial – todo eso les da información valiosa sobre cómo se ven afectadas las relaciones de confianza en el sistema y dónde pueden hacer cambios.” Para Alexander Ilic, Director Ejecutivo del ETH AI Center, la confiabilidad entra en la ecuación cada vez que la tecnología y la sociedad se encuentran. Él cree que las profundas transformaciones impulsadas por la IA están lejos de ser completas: “La siguiente fase consiste en desbloquear el potencial de los datos privados en diferentes industrias y desarrollar compañeros de IA altamente personalizados que mejoren la forma en que abordamos tareas complejas. Al mismo tiempo, debemos reflexionar sobre las implicaciones de estas nuevas capacidades para los usuarios y considerar cómo fomentar la confianza en la IA, asegurando que las preocupaciones sobre sus riesgos no eclipsen sus beneficios Identificar los riesgos es una parte clave del trabajo de AI Center. Por lo tanto, fomenta una discusión franca entre los investigadores y también con varias partes interesadas. “Para desbloquear el potencial transformador de AIi para la sociedad, debemos asegurarnos de que la innovación no se limite a unos pocos seleccionados. Es por eso que promovemos activamente la investigación interdisciplinaria y la colaboración con la industria y las nuevas empresas.”Ilic Alexander La apertura es clave Para Andreas Krause, Profesor de Ciencias de la Computación y Presidente del Centro ETH AI, la apertura es crucial para inspirar confianza. “Como investigadores, podemos hacer que las personas confíen en la IA,”, explica. “Pero podemos crear transparencia al revelar los datos que usamos y explicar cómo se desarrollan nuestros modelos de IA.” Krause está investigando nuevos enfoques que explican las incertidumbres en los modelos de IA, asegurando que los sistemas de IA sean mejores para reconocer lo que no saben. Estas estimaciones de incertidumbre son esenciales para evaluar la confianza en las declaraciones, detectar “alucinaciones” y guiar la recopilación de datos. Ilic explica que el ETH AI Center opera sobre la base de principios abiertos y transparentes que las partes independientes pueden verificar y evaluar. Al mismo tiempo, la Swiss AI Initiative y el Swiss National AI Institute sirven como laboratorios del mundo real para el desarrollo abierto de la IA. Aquí, más de 650 investigadores de ETH Zurich, EPF Lausanne y otras diez instituciones académicas suizas están desarrollando un modelo de idioma grande suizo y modelos fundacionales de próxima generación, creando así la base para la IA generativa basada en valores suizos. En este contexto, la apertura significa hacer códigos fuente, herramientas, datos de entrenamiento y ponderaciones de modelos – que influyen en una IA sistematiza las decisiones – de libre acceso. Esto también permite a las PYME y las nuevas empresas construir sus propias innovaciones sobre esta base. Además,los modelos comunes de código abierto ahorran costos significativos y reducen la huella de carbono. Tustworthy AI se basa en una serie de principios clave, que incluyen confiabilidad, seguridad,

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marzo 31, 2025

Explorando un futuro con cuidadores de robots en el hogar

Allison Okamura, una científica de Hooverats Technology Policy Accelerator, está trabajando en una nueva generación de robots que pueden ayudar a cuidar a las personas en sus hogares a medida que envejecen. Ella responde siete preguntas sobre cómo podría ser la vida con ‘robots blandos’. Okamura Allison es un compañero de ciencia Hoover y el Richard W. Weiland Profesor de Ingeniería en la Universidad de Stanford, Profesor de ingeniería mecánica, con una cita de cortesía en ciencias de la computación. Ella discute robótica con Hooverows Acelerador de Política Tecnológica, cuya investigación e ideas ayudan a los líderes gubernamentales y empresariales a comprender mejor la tecnología emergente y sus implicaciones geopolíticas. Allison, está trabajando en una nueva generación de robots que pueden ayudar a cuidar a las personas en sus hogares a medida que envejecen. ¿Qué factores están impulsando la demanda de ellos? La gente siempre ha imaginado que sería bueno tener robots en sus hogares. Ya sabes, en la cultura popular, ha habido durante mucho tiempo la idea de máquinas como Rosey, la criada robot de Los Jetsons. Sin embargo, la idea de un robot que pueda proporcionar atención en el hogar a las personas es bastante diferente. La demanda de estos robots está siendo impulsada por varias tendencias sociales, que incluyen el envejecimiento de la población, la caída de las tasas de natalidad, las políticas de inmigración, una mejor atención médica que aumenta la longevidad, etc. Simplemente no hay suficientes cuidadores – ya sean profesionales o familiares – para cuidar a las personas a medida que envejecen. Un país como Japón, que tiene una población que envejece y una inmigración limitada, tiende a aceptar más la idea de que los robots cuiden a los ancianos que, por ejemplo, los Estados Unidos. Pero es probable que su uso también crezca aquí. ¿Qué tipo de cosas harán estos robots? Para ayudar con el envejecimiento en su lugar, estos robots ayudarán con las actividades de autocuidado, como ayudar a alguien a usar el baño. Creo que es justo decir que muchas personas mayores no quieren que sus hijos u otros cuidadores humanos les ayuden a bañarse o usar el baño. Los métodos de asistencia que no involucran a otro ser humano podrían aceptarse más fácilmente desde una perspectiva psicológica. ¿Podría describir los cambios tecnológicos que ocurren en la robótica que permiten prever un futuro con los cuidadores de robots? Hay dos tipos principales de cambios que tienen lugar. El primero está en hardware. Muchos robots utilizados hoy en día están en la fabricación, y tienden a ser pesados y rígidos para que puedan mover los materiales exactamente de la manera correcta y hacerlo muy rápidamente. Para los robots que ayudan a alguien a levantarse de la cama, necesita una interfaz más suave para el cuerpo humano. Hay un campo creciente de “robótica suave” que nos ayuda a comprender cómo usar materiales novedosos y estructuras físicas para hacer robots que son inherentemente seguros cuando se trata de interactuar con humanos, pero que aún tienen la fuerza y el poder para proporcionar la asistencia física que las personas necesitan. Los robots blandos usan materiales como tela de punto y caucho que reducen el riesgo de lesiones a los humanos. Más allá del cuerpo del robot, también hay cambios que ocurren en el cerebro del robot. La próxima generación de inteligencia artificial, incluido el desarrollo de modelos básicos y IA generativa, nos está dando una idea de cómo el software puede ayudar a las máquinas a ser más capaces de reaccionar ante escenarios inesperados, lo cual es esencial en situaciones de cuidado. Mirando hacia el futuro, ¿qué tipos de robots de asistencia veremos en los hogares? Creo que irán en dos direcciones. Una de ellas son las máquinas que hacen algo específico, como un robot que está ahí para ayudar a alguien a meterse en una silla o en un asiento del inodoro. Ese robot se instalará permanentemente en una ubicación y tendrá un solo trabajo. Según esa definición, incluso podría llamar robot a una lavadora, pero también podría imaginar algo que clasifique y cargue la ropa. Este tipo de dispositivos podrían ser útiles para las personas en los próximos cinco a diez años. Ya tenemos aspiradoras robóticas en los hogares, pero estoy hablando de una adopción más generalizada de diferentes tipos de máquinas. Pero en última instancia, tener un robot diferente en su casa para cada tarea diferente no será práctico – sería muy caro. Lo que a la gente le gustaría es un robot de uso general. Hay mucho interés e inversión en robots humanoides en este momento, y son atractivos porque potencialmente podrían hacer muchos de los mismos tipos de tareas que los humanos pueden hacer. Pero son extremadamente complejos, así que mi sensación aquí es que estamos hablando más como de veinte a veinticinco años antes de que estén en hogares cuidando a las personas. Weizve vio esto con autos autónomos: la tecnología evolucionó durante un par de décadas y es solo hoy que los vemos desplegados en carreteras en algunas ciudades. La próxima generación de inteligencia artificial…nos está dando una idea de cómo el software puede ayudar a las máquinas a ser más capaces de reaccionar ante escenarios inesperados, lo cual es esencial en situaciones de cuidado ¿Los cuidadores de robots aún requerirán cierta cantidad de supervisión humana? Todavía hay mucho trabajo por hacer tanto en robótica blanda como en IA para llegar a donde queremos estar. Necesitaremos centrarnos más en – e invertir en – haciendo que los materiales blandos sean baratos y duraderos, así como en comprender cómo equilibrar la necesidad de suavidad con la necesidad de resistencia. Eso es un área clave de investigación. Y por el lado de la inteligencia, esta nueva generación de IA aún puede cometer errores imprevistos. Puede que eso no importe para crear un borrador inicial de una carta, pero las consecuencias podrían ser muy graves si la IA se usa para dirigir un robot que ayuda a alguien a salir de una bañera. Hay robotistas que

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marzo 31, 2025

Gen AI tiene el potencial de transformar la atención médica global – y la tensión ‘entre la perfecta y la buena’

El director del Centro de Salud Digital de Stanford comparte información sobre las herramientas de IA que cierran las brechas de atención médica en los países de bajos y medianos ingresos. Cuando se trata de problemas de salud globales generalizados, ChatGPT y similares pueden no ser la primera solución que se te ocurra. Pero la IA generativa, el tipo de modelo de lenguaje grande que subyace a los chatbots de inteligencia artificial como ChatGPT, podría tener mucho que ofrecer en países de bajos y medianos ingresos donde el acceso a atención médica confiable sigue siendo un obstáculo para muchos. Eleni Linos, MD, DrPH, el director de la Centro Stanford para la Salud Digitalpasa mucho tiempo pensando en cómo las herramientas digitales, incluida la IA generativa, podrían abordar los problemas de salud que los humanos no han podido resolver. Recientemente, Linos y su equipo de investigación en el centro coautor de un informe sobre la aplicación de IAA generativa para la salud en países de bajos y medianos ingresos en colaboración con Isabella de Vere Hunt de Oxford y Soule Sarah, la decana entrante de la Graduate School of Business y el Stanford Center for Advanced Study in Behavioral Science, que lideró durante nuestra investigación. ¿Cómo surgió este informe? Hablamos con Linos sobre cómo la IA se puede utilizar para proporcionar atención médica personalizada y confiable e información a los pacientes, especialmente en entornos donde la atención médica de alta calidad es difícil de acceder, o cuando las personas dudan en discutir cosas como las pruebas de VIH o la salud reproductiva con su médico. Linos, el profesor de Medicina Ben Davenport y Lucy Zhang, también discutió la dificultad de llegar a los pacientes de forma remota en lugares donde muchos hogares no tienen acceso a herramientas en línea. Esta entrevista ha sido editada por su longitud y claridad. A medida que el uso generativo de IA crece rápidamente, la oportunidad de transformar las vidas de las personas en todo el mundo también ha aumentado. El potencial – el optimismo – de que finalmente podemos proporcionar atención médica de alta calidad para todos está aquí. Muchas organizaciones están invirtiendo en proyectos de salud de GenaI en todo el mundo, pero no sabíamos cómo se están utilizando estas herramientas. ¿Qué funciona y qué no funciona? Para averiguarlo, realizamos entrevistas detalladas con trabajadores de la salud, formuladores de políticas, financiadores y desarrolladores de tecnología. Además, encuestamos a cientos de partes interesadas que trabajan en este campo y realizamos dos mesas redondas en Stanford y en Nairobi, Kenia. Nuestro objetivo era proporcionar información oportuna para informar la próxima etapa de inversión y uso de estas tecnologías. ¿Qué tiene de diferente el uso de IA generativa en países de bajos y medianos ingresos que en países de altos ingresos? El acceso a la infraestructura básica de atención médica es muy diferente. Encontrar atención, especialmente atención especializada, es difícil en muchos de estos países con comunidades rurales donde las personas pueden enfrentar largas distancias de viaje a clínicas, costos prohibitivos y escasez de tratamientos y profesionales de la salud capacitados. Cuando se trata de estos modelos de IA, el lenguaje es otro gran desafío. Muchos modelos de IA están capacitados en inglés u otros idiomas comunes, y las traducciones a los miles de idiomas diferentes que se hablan en África, por ejemplo, pueden no ser precisas. Luego está la escala requerida para satisfacer las necesidades de salud de miles de millones de personas que viven en entornos de bajos ingresos. Finalmente, muchas personas en estas comunidades no tienen acceso a Internet o herramientas digitales. Hay una tensión con cualquier modelo de IA para la salud entre lo perfecto y lo suficientemente bueno. Obviamente, primero debemos priorizar la seguridad. Pero si su alternativa es ir por la calle a un médico capacitado que pueda brindar una atención excelente, con empatía y confianza en lugar de obtener su información de un chatbot de IA, eso es una cosa – sus estándares para ese chatbot pueden ser bastante altos. Pero si no tienes esa alternativa o si tu alternativa está esperando nueve meses, lo que cuenta como lo suficientemente bueno es diferente. En muchos entornos, especialmente si las personas están sufriendo, es posible que no tengamos tiempo para esperar el modelo de IA perfecto. ¿Qué es un ejemplo de cómo se utiliza la IA generativa en estos entornos? Uno de los ejemplos más ampliamente escalados que destacamos en el informe es el sistema de PROMPTS de Jacaranda Healthis en Kenia. PROMPTS es un servicio bidireccional de salud materna basado en SMS que proporciona respuestas oportunas generadas por IA a preguntas de pacientes embarazadas y posparto. Desde la integración de un modelo de IA personalizado en Swahili e inglés, el sistema ha mejorado significativamente los tiempos de respuesta – desde horas o días hasta solo minutos. Al combinar la IA con la supervisión humana, PROMPTS ha llegado a más de 500,000 usuarios solo en 2024. El sistema señala casos de alto riesgo para el seguimiento humano inmediato, asegurando que la IA mejore, en lugar de reemplazar, la experiencia humana. Este es un cambio de juego en la atención de la salud materna, particularmente en regiones donde las complicaciones relacionadas con el embarazo siguen siendo la principal causa de muerte. ¿Cuáles son los problemas que aún deben superarse? Además de los desafíos conocidos de la IA en la atención médica: calidad de los datos, consideraciones éticas, privacidad, sesgo algorítmico y las barandillas necesarias para superarlos, nuestra investigación identificó algunos desafíos adicionales específicos para entornos de bajos y medianos ingresos. Muchos de los desarrolladores que trabajan en estos problemas sienten que todos están trabajando en paralelo sin hablar entre sí, en parte porque la tecnología se mueve tan rápido. Necesitamos encontrar una manera confiable para que todos en este campo aprendan unos de otros sobre los éxitos y las luchas. En relación, necesitamos establecer consistencia en las métricas que usamos para medir el éxito para poder comparar como con, algo que nuestro equipo está ayudando a

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marzo 31, 2025

El Ecosistema Industrial Adopta el Plan Omniverso Mega NVIDIA para Entrenar la IA Física en Gemelos Digitales

El plan para probar flotas de robots en gemelos digitales ahora está disponible en la vista previa. Los avances en la IA física están permitiendo a las organizaciones adoptar IA encarnada en todas sus operaciones, brindando inteligencia, automatización y productividad sin precedentes a las fábricas, almacenes e instalaciones industriales del mundo. Robots humanoides puede trabajar junto con equipos humanos, los robots móviles autónomos (AMR) pueden navegar por entornos de almacén complejos, y las cámaras inteligentes y los agentes visuales de IA pueden monitorear y optimizar instalaciones completas. De esta manera, IA física se está convirtiendo en parte integral de las operaciones industriales actuales. Ayudar a las empresas industriales a acelerar el desarrollo, las pruebas y el despliegue de la IA física, el Mega NVIDIA Omniverse Blueprint para probar flotas multirobot en gemelos digitales ya está disponible en vista previa en construir.nvidia.com. En Messe Hannover — una feria comercial sobre desarrollo industrial que se extiende hasta el 4 de abril en Alemania — líderes de fabricación, almacenamiento y cadena de suministro como Accenture y Schaeffler están mostrando su adopción del plan para simular Digit, un robot humanoide de Agility Robotics, y discutiendo cómo lo usan IA industrial y gemelos digitales para optimizar los diseños de las instalaciones, el flujo de materiales y la colaboración entre humanos y robots dentro de entornos de producción complejos. Además, los socios del ecosistema de NVIDIA — incluyen Delta Electronics Rockwell Automatización y Siemens — está anunciando más integraciones con Omniverso NVIDIA y AI NVIDIA tecnologías en el evento. Gemelos Digitales — el Campo de Entrenamiento para la IA Física Instalaciones industriales gemelos digitales son réplicas virtuales físicamente precisas de instalaciones del mundo real que sirven como campos de prueba críticos para simular y validar la IA física y cómo los robots y las flotas autónomas interactúan, colaboran y abordan tareas complejas antes de la implementación. Los desarrolladores pueden usar Omniverso NVIDIA tecnologías de plataforma y la Descripción de la Escena Universal (OpenUSD) marco para desarrollar gemelos digitales de sus instalaciones y procesos. Este enfoque de simulación primero acelera drásticamente los ciclos de desarrollo al tiempo que reduce los costos y riesgos asociados con las pruebas del mundo real. Construido para una Diversidad de Robots y Agentes de IA El plan Mega equipa a las empresas industriales con un flujo de trabajo de referencia para combinar simulación de sensores y generación de datos sintéticos simular complejas interacciones humano-robot y verificar el rendimiento de los sistemas autónomos en gemelos digitales industriales. Las empresas pueden usar Mega para probar varios cerebros y políticas de robots a escala para movilidad, navegación, destreza y razonamiento espacial. Esto permite que las flotas que comprenden diferentes tipos de robots trabajen juntas como un sistema coordinado. A medida que los cerebros de los robots ejecutan sus misiones en simulación, perciben los resultados de sus acciones a través de la simulación de sensores y planifican su próxima acción. Este ciclo continúa hasta que las políticas se refinen y estén listas para su implementación. Una vez validadas, estas políticas se implementan en robots reales, que continúan aprendiendo de su entorno — enviando información del sensor a través de todo el ciclo y creando un ciclo continuo de aprendizaje y mejora. Transformando Operaciones Industriales con Agentes de IA Visual Además de los AMR y los robots humanoides, los agentes avanzados de IA visual extraen información de datos de video en vivo y grabados, lo que permite nuevos niveles de inteligencia y automatización. Estos agentes visuales de IA aportan conciencia contextual en tiempo real a los robots y ayudan a mejorar la seguridad de los trabajadores, mantener el cumplimiento del almacén, apoyar la inspección visual y maximizar la utilización del espacio. Para apoyar a los desarrolladores que crean agentes visuales de IA, que se pueden integrar con el plan Mega, NVIDIA anunció el año pasado un Plan de IA para búsqueda de video y resumen (VSS). En Hannover Messe, los socios líderes muestran cómo utilizan el plan VSS para mejorar la productividad y la eficiencia operativa. Acelerando la Digitalización Industrial El mundo industrial ahora está experimentando su momento definido por software, con agentes visuales de IA y gemelos digitales como el campo de entrenamiento para la IA física. Únase a NVIDIA y sus socios en Hannover Messe para descubrir cómo los agentes de IA y la simulación en tiempo real, impulsados por NVIDIAias Tres Soluciones Informáticas, están remodelando industrial flujos de trabajo e impulsando la innovación, automatización y eficiencia en fabricación. Lee el blog técnico para obtener más información sobre el plan Mega para flotas de robots industriales. Vea el plan en acción sobre esto página de demostración interactiva. Manténgase actualizado suscribiéndose a Noticias de NVIDIA, uniéndose al Omniverso comunidad y siguiendo a NVIDIA Omniverse en Instagram, LinkedIn, Medio y X. Explora el nuevo ritmo propio Aprende OpenUSD plan de estudios de capacitación que incluye cursos gratuitos del Instituto de Aprendizaje Profundo de NVIDIA para profesionales y desarrolladores en 3D. Imagen destacada cortesía de Accenture, Agility Robotics y Schaeffler. Ver aviso respecto a la información del producto de software. NVIDIA Blog. J. McK. Traducido al español

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marzo 31, 2025

IBM y la Université de Sherbrooke anuncian dos sillas de investigación cuántica

El primer presidente, el profesor de UdeS Cunlu Zhou, discute sus planes para proyectos de descubrimiento de algoritmos cuánticos. La Université de Sherbrooke(UdeS), un socio de IBM Quantum Network desde hace mucho tiempo, está lanzando los dos primeros puestos de IBM Quantum Research Chair como parte de su Institut quantique (IQ). Con el apoyo de IBM Canadá, las sillas llevarán a cabo proyectos dirigidos por estudiantes centrados en tres áreas durante un período de cinco años. La primera área implica impulsar el descubrimiento de algoritmos utilizando las computadoras cuánticas actuales a escala de utilidad de IBM —, que incluyen En 2023, PINQ2 e IBM dieron a conocer el primer IBM Quantum System One del país, que Université de Sherbrookeaks IQ ha dedicado acceso al sistema. Leer más, aquí.PINQ2’s IBM Quantum System Oney sistemas futuros que serán capaces de corregir errores por el fin de la década. El segundo se centra en ejecutar demostraciones de hardware cuántico a gran escala que empujan las capacidades de los sistemas de IBM hacia la ventaja cuántica. Y el tercero explora cómo traducir la investigación de algoritmos en aplicaciones industriales con el apoyo de Distriq, Zona de Innovación Cuántica de Québecats, con sede en Sherbrooke. El primer presidente de investigación, Dr. Zhou Cunlu, es profesor asistente de informática en UdeS. Su investigación se centra en la interacción entre la computación cuántica, la teoría de la complejidad y la física cuántica de muchos cuerpos. En este Q&A, Zhou discute sus planes y expectativas para asumir el descubrimiento de algoritmos cuánticos en su papel como Presidente de Investigación Cuántica de IBM de UdeS. La segunda cátedra de investigación, que se anunciará próximamente, tendrá la oportunidad de colaborar con el equipo de Zhouats, así como con otros investigadores cuánticos en Canadá y de todo el mundo, para adaptar y aplicar algoritmos cuánticos a los casos de uso de la industria. El segundo puesto de Presidente de Investigación Cuántica de IBM será en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de UdeSs. Para obtener más información sobre este puesto de nivel de profesor, por favor llegar a UdeS. IBM y UdeS le presentarán la próxima Cátedra IBM Quantum Research pronto. Preguntas y respuestas con el profesor de UdeS Cunlu Zhou, Presidente de Investigación Quantum de IBM ¿Qué es lo que más le interesa de la computación cuántica y qué hace que UdeS sea ideal para su investigación? Tal vez déjame compartir primero cómo me metí en la computación cuántica. Me presentaron por primera vez durante una pasantía de verano en el laboratorio de investigación de IBM en Dublín en 2018, mientras cursaba mi doctorado en matemáticas en la Universidad de Notre Dame. Para mi doctorado, estaba trabajando en algoritmos de optimización y teoría clásica de codificación de corrección de errores, por lo que antes de comenzar mi pasantía realmente no sabía mucho sobre computación cuántica. Durante la pasantía, mi mentor me sugirió que explorara las posibles aplicaciones de la computación cuántica en problemas de optimización. Aprendí los conceptos básicos de la computación cuántica durante ese tiempo, y a medida que profundizaba, me fascinó cómo la mecánica cuántica podría ofrecer formas fundamentalmente nuevas de resolver problemas que son intratables para las computadoras clásicas. Lo que más me emociona de la computación cuántica es la naturaleza interdisciplinaria del campo — reúne física, informática, matemáticas e ingeniería para empujar los límites de lo que es computacionalmente posible. Ser parte de esa convergencia es desafiante y profundamente gratificante. Creo que hay tres aspectos clave que hacen de UdeS el lugar ideal para mí para hacer investigación cuántica: su gente, comunidad y asociaciones industriales. Iianve tuvo el privilegio de trabajar con algunos de los mejores colegas e investigadores de clase mundial aquí. UdeS también tiene una de las comunidades cuánticas más dinámicas, centrada en el IQ, un instituto de renombre mundial que enfatiza la investigación interdisciplinaria en ciencia cuántica. Para el desarrollo de algoritmos cuánticos, uno de mis enfoques de investigación, la colaboración con socios de la industria es crucial. UdeS tiene fuertes relaciones con empresas como IBM, y la creación de esta silla de investigación es un gran ejemplo de ello. Además, UdeS es la primera universidad de habla francesa en ofrecer una licenciatura en Ciencias de la Información Cuántica, que es una excelente fuente para reclutar personas altamente calificadas. ¿Qué ha cambiado — y ha sido la mayor sorpresa — desde que comenzó a trabajar en el campo de la computación cuántica? ¡Mucho ha cambiado! Por un lado, el hardware cuántico ha visto grandes avances, no solo en el número de qubits sino también en su calidad. Weiosve hizo la transición de la era de los dispositivos cuánticos pequeños y experimentales al era de la utilidad cuántica, anunciado por primera vez por IBM en 2023. También ha habido un cambio importante hacia la corrección cuántica de errores (QEC), con un rápido progreso en esta área en los últimos años. En el frente del algoritmo, las personas se han movido en gran medida más allá de los algoritmos cuánticos variacionales simples a algoritmos de escala de utilidad más sofisticados para experimentos a corto plazo, así como algoritmos cuánticos tolerantes a fallas tempranas. Otros grandes cambios incluyen un aumento en las inversiones globales y el crecimiento de los ecosistemas cuánticos, como el que se desarrolla en Sherbrooke. Además, estamos viendo más programas de pregrado y posgrado destinados a capacitar a la próxima generación de talento cuántico, como el programa que tenemos en UdeS. La mayor sorpresa para mí ha sido la rapidez con que QEC está avanzando. A este ritmo, no es descabellado imaginar una computadora cuántica temprana tolerante a fallas en los próximos cinco años. De hecho, según IBMics última hoja de ruta cuántica, esperamos ver un sistema cuántico con 200 qubits lógicos capaces de ejecutar 100 millones de puertas. ¡Eso sería increíble! ¿Cuál es su primer objetivo como la nueva Cátedra de Investigación Quantum de IBM de UdeSs? Para construir un grupo que trabaje en el desarrollo de algoritmos cuánticos. Entonces, estoy reclutando. ¿Qué hace que el descubrimiento de

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marzo 31, 2025

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