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Presentamos 4o Image Generation

Desbloqueo de generación de imágenes útiles y valiosas con un modelo multimodal nativo capaz de salidas precisas, precisas y fotorrealistas. En OpenAI, hemos creído durante mucho tiempo que la generación de imágenes debería ser una capacidad principal de nuestros modelos de lenguaje. Es por eso que weiesve construyó nuestro generador de imágenes más avanzado hasta ahora en GPT‑4o. El resultado— generación de imágenes que no solo es hermoso, sino útil. Una imagen amplia tomada con un teléfono de una pizarra de vidrio, en una habitación con vistas al Puente de la Bahía. El campo de visión muestra a una mujer escribiendo, luciendo una camiseta con un gran logotipo OpenAI. La escritura a mano se ve natural y un poco desordenada, y vemos el reflejo del fotógrafo. El texto dice: (izquierda)«Transferencia entre Modalidades: Supongamos que modelamos directamentep(texto, píxeles, sonido) [ecuación]con un gran transformador autorregresivo. Pros:* generación de imágenes aumentada con vasto conocimiento mundial* renderizado de texto de siguiente nivel* aprendizaje nativo en contexto* pila unificada de post-entrenamiento Contras:* variación de la tasa de bits entre modalidades* cómputo no adaptativo» (Derecho)«Arreglos:* representaciones comprimidas modelo* componer prioregresivo con un potente decodificador» En la parte inferior derecha del tablero, dibuja un diagrama:«tokens -> [transformer] -> [difusion] -> pixels»Leer más Lo mejor de 8 vista selfie del fotógrafo, mientras se da vuelta a lo alto cinco él Lo mejor de 8 poesía magnética en una nevera en una casa de mediados de siglo: Línea 1: «Una imagen»Línea 2: «vale la pena»Línea 3: «mil palabras»Línea 4: «pero a veces»Large gapLine 5: «en el lugar correcto»Línea 6: «puede elevar»Línea 7: «su significado. «El hombre sostiene las palabras «unos pocos» en su mano derecha y las «palabras» en su izquierda.Leer más Lo mejor de 5 Haga una imagen de una tira de cuatro‑panel, con un poco de relleno alrededor del borde: Un pequeño caracol está en el mostrador de una llamativa sala de exposición de autos. El vendedor se ha inclinado sobre el escritorio para verlo. Close‑up en el caracol se ve muy serio. Él dice, “quiero tu auto deportivo más rápido… y quiero que pintes una gran letra ‘Ss en las puertas, el capó y el techo.” El vendedor se está rascando la cabeza. “Um… podemos hacer eso, pero ¿por qué los Sing?” Cortar a un rojo borroso rugiendo por la carretera. El auto deportivo está cubierto de Ss gigantes. ¡La gente en la acera está señalando y riendo: “WOW! MIRA ESE S‑CAR GO!”Leer más Lo mejor de ~2 una infografía que explica el experimento del prisma de Newton con gran detalle Lo mejor de 3 ahora genere un POV de una persona dibujando este diagrama en su cuaderno, en una mesa redonda de café en el parque cuadrado de Washington Lo mejor de 2 ahora muestra la misma escena con un joven presumido Isaac Newton sentado a la mesa, con un prisma, demostrando el experimento, sin el cuaderno a la vista Lo mejor de 4 Generación de imágenes útil Desde las primeras pinturas rupestres hasta las infografías modernas, los humanos han utilizado imágenes visuales para comunicarse, persuadir y analizar—, no solo para decorar. Los modelos generativos de hoy en día pueden evocar escenas surrealistas e impresionantes, pero luchan con las imágenes del caballo de batalla que las personas usan para compartir y crear información. Desde logotipos hasta diagramas, las imágenes pueden transmitir un significado preciso cuando se aumentan con símbolos que se refieren al lenguaje y la experiencia compartidos. La generación de imágenes de GPT‑4o sobresale en la representación precisa de texto, siguiendo con precisión las indicaciones, y aprovechando la base de conocimientos inherente de 4oA y el contexto del chat—, incluida la transformación de imágenes cargadas o su uso como inspiración visual. Estas capacidades hacen que sea más fácil crear exactamente la imagen que visualiza, ayudándole a comunicarse de manera más efectiva a través de imágenes y avanzando la generación de imágenes en una herramienta práctica con precisión y potencia. 00:0000:00 00:0000:00 00:0000:00 00:0000:00 00:0000:00 Capacidades mejoradas Capacitamos a nuestros modelos en la distribución conjunta de imágenes y texto en línea, aprendiendo no solo cómo las imágenes se relacionan con el lenguaje, sino cómo se relacionan entre sí. Combinado con el post-entrenamiento agresivo, el modelo resultante tiene una fluidez visual sorprendente, capaz de generar imágenes que son útiles, consistentes y conscientes del contexto. Representación de texto Una imagen vale más que mil palabras, pero a veces generar unas pocas palabras en el lugar correcto puede elevar el significado de una imagen. La capacidad de 4oOs para combinar símbolos precisos con imágenes convierte la generación de imágenes en una herramienta para la comunicación visual.Señales de calleMenúInvitaciónSeñales de calleMenúInvitación Crea una imagen fotorrealista de dos brujas de unos 20 años (un balayage de ceniza, uno con cabello largo y ondulado) leyendo un letrero de calle. Contexto:una calle de la ciudad en una calle aleatoria en Williamsburg, Nueva York con un poste cubierto completamente por numerosas señales detalladas de la calle (por ejemplo, horas de barrido de la calle, permisos de estacionamiento requeridos, clasificaciones de vehículos, reglas de remolque), incluyendo pocas señales ridículas en el medio: (parafrasearlo para hacer estas señales legítimas de la calle)»Estacionamiento de la habitación para Brujas No Permitido en la Zona C» y «Magic Carpet Loading and Unloading Only (15-Minute Limit)» y «Reindeer Parking by Permit Only (Dec 24–25)\n Violators se colocarán en Naughty List.» La señal está a la derecha de una calle. No repita signos. Los signos deben ser realistas. Personajes:una bruja sostiene una escoba y la otra tiene una alfombra mágica enrollada. Están en primer plano, hacia atrás ligeramente girados hacia la cámara y la cabeza ligeramente inclinada mientras examinan las señales. Composición de fondo a primer plano:calles + autos estacionados + edificios -> letrero de calle -> brujas. Los personajes deben estar más cerca de la cámara que toma la fotoLeer más Lo mejor de ~8 Estoy abriendo un restaurante de concepto tradicional en Marin llamado Haein. Se centra en los alimentos coreanos cocinados con ingredientes orgánicos frescos de

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Entregando Conectividad Resiliente para IA

Cisco EVP y CPO Jeetu Patel compartieron recientemente cómo los proveedores de servicios e hiperescaladores deben repensar sus arquitecturas para entregar el futuro de la conectividad global en la era de la IA. Mientras nos dirigimos al OFC la próxima semana, la transformación de la IA sin duda será un tema candente, ya que exige cada vez más interconexiones de alta velocidad entre centros de datos—y dentro de centros de datos—que solo la fibra óptica puede proporcionar. La IA está impulsando un aumento masivo en las cargas de trabajo de los centros de datos, y IDC predice que la generación de datos crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 40,5% hasta 2027. Gartner espera que el uso de modelos de IA generativos influya en más del 90% de las organizaciones para perseguir entornos de nube híbrida hasta 2027. Optimización de Centros de Datos Listos en IA de Alto Rendimiento El papel del centro de datos a medida que la IA se convierte en una fuerza global generalizada no puede exagerarse. Y, las redes y la interoperabilidad son críticas para escalar la IA. La asociación recientemente ampliada entre Cisco y NVIDIA acelerará la adopción de IA al crear interoperabilidad entre ambas arquitecturas de redes companies’. Esto permite a los clientes estandarizar simultáneamente las redes de Cisco y la tecnología NVIDIA en el centro de datos, optimizando sus inversiones en infraestructura de IA con una arquitectura común y soluciones simplificadas de pila completa. Óptica de cliente de calidad también desempeñan un papel fundamental en el soporte de la transferencia masiva de datos, la baja latencia y la conectividad resistente que exigen las cargas de trabajo de IA. Cisco continúa expandiendo su cartera de ópticas de alta velocidad diseñadas para aplicaciones de IA en redes front-end y back-end, incluidos los módulos OSFP 800G para conectividad de conmutadores AI y los módulos QSFP112 400G para conectividad de servidores AI. Estos módulos se benefician del liderazgo de la tecnología de fotónica de silicio de Cisco que ofrece: El enfoque óptico de Cisco es un destacado de la industria, que combina tecnologías avanzadas, una cartera completa y metodologías de prueba rigurosas, lo que resulta en un rendimiento mejor que los puntos de referencia de la industria. A diferencia de muchos proveedores, Cisco también proporciona una interoperabilidad perfecta en entornos de múltiples proveedores, entregando ópticas que se prueban tanto para Cisco como para plataformas de terceros. Estas calificaciones y una validación estricta dan como resultado un tiempo de inactividad reducido, prevención de interrupciones costosas y un retorno máximo de la infraestructura de IA. Conexión de Centros de Datos Listos para IA A medida que los proveedores de servicios adaptan su red para la IA, adoptar IP y Convergencia Óptica trae beneficios que cambian el juego. Cisco fue pionero en Routed Optical Networking, que ahora es convencional con implementaciones de 300+ con operadores de red, utilidades y grandes empresas. Lumen está revolucionando su arquitectura de Internet para la economía de la IA al aprovechar las Redes Ópticas Enrutadas. Están abordando los desafíos de latencia y costos creando una verdadera arquitectura de múltiples nubes. Puedes aprender más por viendo este video. Con casos de uso ampliados de enlaces de 100G a 800G y alcances de hasta 3000 km, Routed Optical Networking ahora puede abordar el acceso a aplicaciones de ultra larga distancia (ULH) habilitadas por los nuevos módulos conectables coherentes 800G ZR/ZR+ y 400G ULH. Cisco es un líder del mercado en enchufables coherentes, habiendo enviado 500,000 Puertos 400G basado en el Procesador de Señal Digital Greylock. Estamos viendo un gran interés de los proveedores de servicios para 400G ULH con una prueba anunciada por Arelio más de 2.253 km, lo que permite una reducción del 35% en CAPEX y una reducción del 84% en OPEX LightCounting, Google y Meta serán los principales consumidores de 800ZR/ZR+ para redes metropolitanas y regionales. Y, Col recientemente anunció que es el primer proveedor en probar con éxito la óptica enchufable coherente ZR+ 800G de rendimiento mejorado en sus puertos de enrutador de la serie Cisco 8000, en su red de producción. Estas ópticas coherentes basadas en enrutadores Cisco 800G proporcionan la capacidad de duplicar la capacidad central de los paquetes Coltts por enlace, al tiempo que reducen la potencia por bit en un 33,3%.  Arelioseguido de una prueba que demostró la transmisión IP a 800 Gbps en 1.069 kilómetros, proporcionando mayores ahorros de costos que las tecnologías implementadas actualmente. Arquitecturas Distribuidas del Centro de Datos Metro A medida que la capacidad del centro de datos se escala para satisfacer las crecientes demandas de IA, almacenamiento y computación, las arquitecturas del centro de datos del metro se están distribuyendo cada vez más. El resultado es una mayor necesidad de conectividad óptica de un solo tramo y alta capacidad. Cisco ofrece un Sistema de Línea Abierta mejorado para Metro e Interconexión de Centro de Datos que es una solución compacta que combina el sistema de línea con óptica coherente en el galardonado transpondedor NCS 1014. Incluye una nueva tarjeta de línea EDFA, una sonda coherente de banda C sintonizable QSFP-DD OTDR y QSFP-DD alojada en el chasis NCS 1014, optimizada para aplicaciones DCI punto a punto 400ZR y futuras generaciones de transpondedores de mayor velocidad de transmisión para DCI de metro de alto rendimiento, escalable y confiable. Otra nueva capacidad en el NCS 1014 con CIM 8 es la capacidad de los operadores de red para añadir más capacidad en su red existente mediante la utilización de bandas C y L para permitir un aumento dramático en la capacidad total de fibra, mientras que es rentable. Participación Activa de Cisco en la Innovación de Conducción, Redes Abiertas y Estándares de Interoperabilidad Como se mencionó, la IA requiere más redes abiertas e interoperabilidad. Cisco participa activamente en numerosos organismos de estándares y grupos de trabajo, incluyendo OIF, Alianza Ethernet, Óptica Conectable Lineal MSA, y Alianza del Centro de Datos Cuánticos—ayuda a avanzar en nuevas tecnologías, colaborar con otras organizaciones y mejorar las redes abiertas y la interoperabilidad. En OFC, Cisco demostrará interoperabilidad en las últimas plataformas de enrutamiento de Cisco, óptica del cliente

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Assassin’s Creed Shadows: 5 cosas que debes hacer primero

Assassin’s Creed Shadows se lanza el 20 de marzo para PlayStation 5, Xbox Series X|S, macOS y PC a través de Steam, Ubisoft Store y Epic Games Store.  También está disponible como parte de la suscripción Ubisoft+ Premium. Para ayudarte a empezar tu aventura en el Japón feudal con buen pie, hemos recopilado cinco cosas que deberías hacer cuanto antes en Assassin’s Creed Shadows. Aumenta tus conocimientos para desbloquear más habilidades Subir de nivel en Assassin’s Creed Shadows funciona de forma un poco diferente a los juegos anteriores. Ahora hay varias maneras de mejorar a Naoe y Yasuke, y no todas están vinculadas al nivel del personaje. La progresión ahora se divide entre el nivel del personaje y el rango de Conocimiento. Si sientes que los enemigos te hacen demasiado daño o que no les estás dando suficiente, probablemente necesites subir el nivel de tu personaje. Si sientes que no puedes hacer suficientes cosas geniales de samurái o shinobi, ¡probablemente sea porque tu nivel de conocimiento no es lo suficientemente alto! Todo para mascotas ¿Qué hay mejor que acariciar a un perro Akita? Acariciar a un cachorro Akita. Casi todos los animales en Assassin’s Creed Shadows tienen una versión adulta y otra cría, y todos los animales domesticados que encuentres son acariciables. Además, acariciarlos los desbloquea para colocarlos en tu escondite, así que lo único que te impide tener 10 gatitos correteando es encontrar uno en el mundo abierto para acariciarlo. Con el tiempo, también te encontrarás con animales salvajes en el mundo abierto y, si logras acercarte sigilosamente, podrás pintarlos y añadirlos a tu escondite. ¿Alguna vez has querido construir un zoológico interactivo en un juego de Assassin’s Creed? ¡Ahora puedes! Invierta en su escondite Hablando de tu Escondite, cuando no estés ocupado añadiendo y acariciando animales, asegúrate de invertir en construir nuevos edificios y subirlos de nivel. Por ejemplo, construir y mejorar un Estudio añadirá exploradores adicionales a tu liga. Los exploradores te ayudarán a encontrar la ubicación precisa de los objetivos en Assassin’s Creed Shadows, pero también son de gran ayuda para obtener los recursos que necesitas para mejorar aún más tu Escondite. En el mundo abierto, Naoe y Yasuke suelen encontrarse con grandes reservas de recursos. Tener un Estudio en tu Escondite te proporcionará más Exploradores, pero mejorar tus Establos te permite marcar esas reservas para que tus exploradores las recojan al final de cada temporada. Y si alguna vez te quedas sin exploradores, siempre puedes esperar a la siguiente temporada para que vuelvan a estar disponibles o visitar un Kakurega y reponerlos por una pequeña tarifa. Los Kakurega funcionan como puestos de avanzada locales para tu liga, permitiéndote reabastecer raciones, herramientas y exploradores, además de gestionar contratos y aliados. Para acceder a la red de Kakurega en el mundo abierto, tendrás que construir uno en tu Escondite. Sube de nivel el Kakurega en tu Escondite y tus exploradores te informarán sobre rumores que pueden llevarte a conseguir tesoros y coleccionables únicos al consultar tu tablero de contratos. Otros edificios de escondite más pequeños proporcionarán bonificaciones pasivas útiles, como el Tera, que aumenta tu ganancia de experiencia en un 10%, o el Zashiki, que mejora la eficiencia de las raciones en un 20%.   Manténgase en el camino principal, por un rato. Tras una breve introducción como Yasuke, te pondrás en la piel de Naoe durante un buen rato, e incluso empezarás a explorar el mundo abierto con ella. Podrás explorar donde quieras, realizar misiones secundarias y mucho más, todo sin tener acceso a Yasuke. Esto es intencional, y hay una muy buena razón narrativa para ello, pero si quieres llegar al punto en que ambos personajes sean jugables y puedas alternar libremente entre ellos, te recomendamos seguir la ruta principal al principio y priorizar el círculo de Shinbakufu en tu tablero de objetivos. Personaliza tu configuración Assassin’s Creed Shadows tiene un MONTÓN de configuraciones de personalización que puedes encontrar en el menú «Opciones» en la pantalla de pausa y que puedes ajustar a tu gusto, pero hay algunas que creemos que vale la pena mencionar. Para conocer las últimas novedades sobre Assassin’s Creed, incluida la próxima expansión posterior al lanzamiento, Claws of Awaji , visita assassinscreed.com . Ubisoft News. Traducido al español

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PowerWash Simulator 2 llegará este año para robaros todo el tiempo libre

Existen un montón de cosas que, a pesar de ser mundanas, captan fácilmente nuestra atención y nos hacen sentir una satisfacción inexplicable: desde caminar sobre la nieve recién caída hasta ver cómo el logotipo de DVD toca la esquina de la pantalla.  Y la desarrolladora FuturLab es muy consciente de ello. Después de tantear el terreno con una demo gratuita y un posterior lanzamiento en acceso anticipado, el estudio con sede en el Reino Unido publicó PowerWash Simulator en 2022, y con ello dio a los amantes de la limpieza la oportunidad de relajarse y eliminar la suciedad sin tener que mancharse las manos. Ya sea por una repentina obsesión pos-COVID porque todo esté limpio o por el deseo subyacente de la humanidad de imponer orden en el caos, PowerWash Simulator enseguida ganó popularidad y sumó más de 17 millones de jugadores en todas las plataformas. Podéis imaginaros mi sorpresa (y cierta preocupación) cuando FuturLab reveló PowerWash Simulator 2 a principios de este mes durante una rueda de prensa virtual a la que solo se podía asistir con invitación. Por suerte, el equipo de desarrollo estaba al tanto de mis inquietudes y enseguida disipó mi único temor. «Es del mismo género que el juego anterior», explicó Joshua Brown, director sénior de marketing de FuturLab. «Simulación, informal, indie, satisfactorio y relajado». O, en otras palabras, «una dosis más de lo que les gusta a los jugadores». Resuelto mi interrogante, cabe decir que FuturLab ha dado prioridad a algunas de las características más solicitadas por la comunidad para la inminente secuela. Además de ofrecer una campaña completamente nueva que continúa la historia del primer juego (sí, habéis leído bien, hay una trama que seguir mientras limpiáis), PowerWash Simulator 2 añade la pantalla dividida para dos jugadores al multijugador en línea cooperativo para cuatro jugadores ya existente. El progreso de la historia se comparte independientemente de cómo se juegue.Dan Chequer, el director de diseño de PowerWash Simulator 2, procuró no desvelar demasiados detalles del próximo capítulo de la campaña, aunque sí que dio algunas pinceladas. «En esta ocasión, la nueva campaña lleva al jugador más allá de la ciudad de Muckingham», comentó Chequer. En lugar de estar encerrados en una única localidad, los jugadores podrán viajar a varios pueblos de Caldera County, «interactuar con una variedad de extravagantes clientes y descubrir aún más misteriosos sucesos del vecindario que antes. Mientras tanto, el jugador estará haciendo del mundo un lugar mejor de forma indirecta a través del poder de la limpieza». Todo esto queda unido por la nueva Central Homebase. «Este núcleo central es el lugar donde se reúnen los jugadores antes de embarcarse en misiones de limpieza y donde el anfitrión puede seguir sus progresos», afirmó Chequer. «Los jugadores también pueden desbloquear, lavar y ordenar a su manera una serie de muebles en la planta baja», continúa Chequer. «En la planta de arriba, podrán profundizar en la historia de PowerWash Simulator y ver las distintas recompensas que obtienen a medida que avanzan en el modo carrera».El ambiente relajado y distendido de PowerWash Simulator es fundamental para la experiencia en general, y su secuela no pretende cambiar demasiado las cosas en este sentido. Chequer explica que «PowerWash Simulator 2 supone más una evolución que una revolución». Por supuesto, eso no significa que las mecánicas principales del juego no hayan sido objeto de mejoras y actualizaciones. Aunque los integrantes de FuturLab no han dado demasiada información por el momento, sí que han confirmado que PowerWash Simulator 2 incluirá nuevas boquillas, una gama ampliada de equipos de navegación especializados (cosa que ha despertado mi interés), un sistema de jabón renovado y una mejora de los efectos visuales. «El nuevo y mejorado sistema de jabón permite a los jugadores extender una capa espesa y espumosa de jabón sobre su objetivo. Esto reblandece incluso la suciedad más persistente, lo que permite enjuagarla sin esfuerzo incluso con las boquillas más anchas y débiles», detalló Chequer. «Este sistema ofrece un método de limpieza diferente, pero igual de satisfactorio».Aunque solo hemos echado un vistacito a lo que PowerWash Simulator 2 tiene reservado para los jugadores, es emocionante ver que FuturLab está abordando los aspectos más complejos del original. Todavía quedan muchos anuncios y novedades por llegar, pero tras la confirmación del modo cooperativo a pantalla dividida al que los jugadores pueden entrar y del que pueden salir en cualquier momento, así como la incorporación de un sistema de jabón rediseñado que permitirá lidiar con los trabajos de limpieza más duros, PowerWash Simulator 2 ya se perfila como la secuela renovada y pulcra que los fans estaban esperando. PowerWash Simulator 2 estará disponible en la Epic Games Store este año. Epic Games News. Traducido al español

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Flyability anuncia la función Smart Return-to-Home para el dron Elios 3, iniciando el compromiso con las características autónomas de sus drones 

 Volabilidad», el líder del mercado en inspecciones de drones espaciales confinados, anunció hoy el lanzamiento de una función Smart Return-to-Home (RTH) para su dron insignia Elios 3. Este nuevo desarrollo es el primer paso en un compromiso a largo plazo para aumentar las capacidades autónomas de Elios 3’. La función Smart Return-to-Home permite a los pilotos de Elios 3 instruir al dron para que regrese de forma autónoma al punto de despegue utilizando la ruta de retorno más corta y evitando dinámicamente los obstáculos. Durante el vuelo, Smart RTH monitorea el nivel de la batería del dron a través de un nuevo medidor de gestión de vuelo, informando al piloto cuándo es el momento de volar de regreso y maximizando el tiempo disponible para las inspecciones. Smart Return-to-Home se inicia a través de la aplicación de vuelo Flyabilityabilities, Cockpit, y el piloto puede volver a tomar el control en cualquier momento. A través de esta herramienta, Flyability proporciona a los pilotos una mayor tranquilidad cuando vuelan en entornos desafiantes, dándoles más tiempo para concentrarse en la inspección en cuestión. Pueden maximizar el tiempo de vuelo disponible sin preocuparse por la administración de la batería o el vuelo de regreso y confiar en que el dron se llevará a casa de manera segura.  Smart RTH marca un gran avance en el camino de Flyabilityabilities hacia las operaciones autónomas de drones y señala un compromiso a largo plazo para desarrollar características más autónomas. Smart RTH utiliza escaneos LiDAR en tiempo real para alimentar un motor de autonomía a bordo con información, que el dron convierte en un plan de vuelo que ejecuta automáticamente. Como resultado, el dron Elios 3 ahora es capaz de realizar análisis situacionales y tomar una decisión basada en esos datos. Este motor de autonomía se puede desarrollar para incluir nuevas capacidades, como evitar colisiones o reconocer obstáculos.  “Con Smart Return-to-Home, el Elios 3 navega de forma autónoma por los laberintos interiores más complejos e incluso puede atravesar pozos apenas más grandes que él, ¡superando las capacidades de cualquier otro robot! Este es un paso importante hacia operaciones totalmente autónomas, habilitadas por algoritmos de navegación de última generación, nuestro motor de mapeo Flyaware que combina LiDAR y cámaras, y la tolerancia de colisión única de Elios 3. Este desarrollo se alinea con nuestra visión de hacer que las inspecciones de drones sean fáciles para cualquiera, incluso en las misiones más exigentes, y estamos entusiasmados de seguir empujando los límites de lo que es posible en la navegación espacial confinada.” – Adrien Briod, Cofundador de Flyability y CTO Flyabilityabilities Smart Return-to-Home está disponible y en vivo para los usuarios premium de Elios 3. El 15 de abril, Flyability organizará un seminario web para compartir las características clave de este nuevo lanzamiento y su visión para futuros desarrollos de autonomía. El registro para el seminario web está disponible en el sitio web de Flyabilityabilitiess.  FLYABILITY News. Traducido al español

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10 Elios 3s Y Contando: Cómo Dominion Energy Establece un Programa de Drones

Después de 11 años, Dominion Energy tiene un extenso programa de drones que utiliza diferentes UAV en todos los sitios de energía para ayudar a las operaciones.  Descubra cómo construyeron un programa de drones y los beneficios de usar drones tanto en la generación de energía como en las inspecciones nucleares. Como uno de los mayores proveedores de energía en los Estados Unidos Dominio Energía se enfrenta a un desafío único. Proporcionan electricidad y gas natural a más de 10 estados de América del Norte. Con un alcance tan amplio, los equipos de Dominion Energy están llamados a alcanzar los más altos niveles de eficiencia para garantizar servicios sin problemas para sus clientes. Como resultado, las operaciones diarias deben optimizarse ya que las pequeñas interrupciones pueden caer en cascada en problemas más amplios que afectan a múltiples sistemas. Esto requiere una solución innovadora. En 2014, Dominion Energy se convirtió en uno de los primeros en adoptar la tecnología de drones como medio para realizar inspecciones. Su fe en la tecnología se adelantó al tiempo, donde otros pueden haber visto drones como herramientas de fotografía, Dominion Energy vio una solución que cambia el juego, incluso como posibles herramientas de inspección de seguridad nuclear. Ahora, 11 años después, su extenso programa cubre múltiples sitios de generación de energía, desde parques eólicos hasta plantas de energía nuclear. Uno de los drones que utilizan es el Elios 3 y con una impresionante flota de 10 Elios 3 dronesestán liderando el camino en la seguridad y eficiencia de la inspección en interiores. Este artículo se sumerge en cómo funciona su programa de drones, los beneficios de usar Elios 3 y cómo están ahorrando tiempo y dinero mientras mantienen a los equipos más seguros como resultado del uso de drones. El Inicio de un Programa de Drones Dominion Energy comenzó a usar drones para operaciones de transmisión eléctrica e inspecciones en sitios de generación de energía. Los drones proporcionaron inspecciones visuales fáciles de algunas áreas desafiantes a las que no se podía acceder rápidamente, especialmente en altura. Sin embargo, a medida que se desarrolló la tecnología de drones, el programa de drones Dominion Energyals evolucionó rápidamente junto con. Programa de drones Dominion Energys está presente en sitios que incluyen granjas solares, proyectos de construcción, derecho de paso de electricidad y gas, inspecciones de instalaciones y gestión de activos cercanos. Son una de las únicas compañías de energía que han obtenido la aprobación de la FAA para volar un dron más allá de la línea de visión visual para una misión remota, poniéndolos por delante de los competidores. El crecimiento exponencial de su programa de drones les ha ayudado a ver mejoras en la velocidad, la seguridad y la eficiencia no solo de las inspecciones de rutina, sino también de las operaciones de emergencia. ¿Para Qué Utiliza Dominion Energy el Drone Elios 3?  El Elios 3 es el último dron de inspección, capaz de trabajar en espacios confinados y entornos complejos en lugar de personas. Los beneficios clave que Dominion Energy ha visto a través del uso de drones han sido las mejoras en la seguridad, el acceso y la eficiencia de las inspecciones. Las características de Elios 3’s que lo hicieron más apropiado para trabajar en las plantas de Dominion Energyans incluyen:  ¿Cuáles son los Beneficios Clave de un Programa de Drones para Sitios de Generación de Energía?  Dominion Energy ha dicho que el uso de inspecciones aéreas no tripuladas hace que sus operaciones sean más ecológicas y seguras. Los drones reducen la necesidad de métodos más antiguos de inspección de instalaciones, como helicópteros o escalada a áreas en altura. Los beneficios clave del uso de drones para las inspecciones de generación de energía incluyen: Los drones Elios 3 permiten inspecciones más seguras y rápidas que pueden aumentar la eficiencia general de la inspección. Los beneficios de usar estos drones son parte de por qué Dominion Energy tiene una flota tan extensa hoy en día  Ejemplo Brillante: Inspecciones de Centrales Nucleares con un Drone  Scott Paul es el coordinador de sistemas no tripulados nucleares en Dominion Energy. El Grupo de Sistemas No Tripulados tiene múltiples UAV a su disposición que incluyen 10 drones Elios 3 (con una carga útil topográfica, una carga útil UT y una carga útil RAD), otros drones al aire libre, sumergibles para inspecciones de tanques y rastreadores de tuberías para tuberías de 8 pulgadas. Cada vez que el equipo de los Paulatinos realiza una inspección, se aseguran de tomar las medidas necesarias para completar la misión de manera segura. Esto implica advertir a los equipos de seguridad sobre el vuelo, probar y preparar el equipo, y luego planificar una ruta de vuelo detallada. La comunicación clara, explica Paul, facilita tener misiones exitosas de drones.  Scott Paul con uno de los drones Elios 3 “¡El mayor beneficio es sin duda la seguridad! No poner a las personas en altura para las inspecciones es insuperable y no tener que asegurar el equipo para realizar una inspección significa que mantenemos el máximo rendimiento para la red. También vemos beneficios que incluyen ahorro de tiempo y costos, aumento de la eficiencia y reducción de interrupciones.” – Scott Paul  El mayor avance que vio el equipo de Pauliks fue cuando se les pidió que visitaran el sitio de North Anna y volaron su Elios 3 en espacios confinados para buscar un defecto sospechoso. Se identificó y el equipo pudo volar incluso cuando la planta de energía estaba en el poder. Esto fue muy valioso, ya que eliminó un cierre innecesario y recopiló datos clave en una dosis alta a la que el personal de campo no podía acceder en ese momento. Las inspecciones que no causan paradas son esenciales para aumentar la eficiencia y, en opinión de Paulya, demuestran el valor de las inspecciones de drones con equipos como Elios 3. “Ese vuelo único demostró que nuestro programa de drones recién fundado era un activo aquí para quedarse.”  Lectura Relacionada: Cómo ahorra Dominion Energy $150,000 en Inspecciones de condensadores con Elios

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Un sistema de predicción meteorológica totalmente impulsado por IA podría iniciar una revolución en la previsión meteorológica

Un nuevo sistema de predicción meteorológica con inteligencia artificial, desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge, puede ofrecer pronósticos precisos diez veces más rápido y utilizando miles de veces menos potencia de procesamiento que los sistemas de pronóstico actuales basados ​​en IA y física. El sistema, Aardvark Weather, cuenta con el apoyo del Instituto Alan Turing, Microsoft Research y el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo. Ofrece un modelo para un nuevo enfoque de la predicción meteorológica con el potencial de transformar las prácticas actuales. Los resultados se publican en la revista Nature . “Aardvark reinventa los métodos actuales de predicción meteorológica, ofreciendo la posibilidad de realizar pronósticos meteorológicos más rápidos, económicos, flexibles y precisos que nunca, contribuyendo así a transformar la predicción meteorológica tanto en países desarrollados como en desarrollo”, afirmó el profesor Richard Turner, del Departamento de Ingeniería de Cambridge, quien dirigió la investigación. “Aardvark es miles de veces más rápido que todos los métodos de predicción meteorológica anteriores”. Los pronósticos meteorológicos actuales se generan mediante un complejo conjunto de etapas, cada una de las cuales tarda varias horas en ejecutarse en potentes supercomputadoras. Además del uso diario, el desarrollo, el mantenimiento y la utilización de estos sistemas requieren una inversión considerable de tiempo y grandes equipos de expertos. Más recientemente, investigaciones de Huawei, Google y Microsoft han demostrado que un componente del proceso de predicción meteorológica, el solucionador numérico (que calcula la evolución del tiempo), puede sustituirse por IA, lo que resulta en predicciones más rápidas y precisas. Esta combinación de IA y enfoques tradicionales la utiliza actualmente el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (CEPMPM). Pero con Aardvark, los investigadores han reemplazado todo el proceso de predicción meteorológica con un único y sencillo modelo de aprendizaje automático. El nuevo modelo incorpora observaciones de satélites, estaciones meteorológicas y otros sensores, y genera pronósticos globales y locales. Este enfoque totalmente impulsado por IA significa que las predicciones que antes se producían utilizando muchos modelos (cada uno de los cuales requería una supercomputadora y un gran equipo de soporte para su ejecución) ahora se pueden producir en minutos en una computadora de escritorio. Al utilizar tan solo el 10 % de los datos de entrada de los sistemas existentes, Aardvark ya supera al sistema nacional de pronóstico GFS de Estados Unidos en numerosas variables. Además, es competitivo con los pronósticos del Servicio Meteorológico de Estados Unidos, que utilizan información de docenas de modelos meteorológicos y análisis de expertos. “Estos resultados son solo el comienzo de lo que Aardvark puede lograr”, afirmó la primera autora, Anna Allen, del Departamento de Ciencias de la Computación y Tecnología de Cambridge. “Este enfoque de aprendizaje integral puede aplicarse fácilmente a otros problemas de predicción meteorológica, como huracanes, incendios forestales y tornados. Más allá del clima, sus aplicaciones se extienden a la predicción del sistema terrestre en general, incluyendo la calidad del aire, la dinámica oceánica y la predicción del hielo marino”. Los investigadores afirman que uno de los aspectos más interesantes de Aardvark es su flexibilidad y diseño sencillo. Dado que aprende directamente de los datos, puede adaptarse rápidamente para generar pronósticos a medida para industrias o ubicaciones específicas, ya sea para predecir temperaturas para la agricultura africana o velocidades del viento para una empresa de energías renovables en Europa. Esto contrasta con los sistemas tradicionales de predicción meteorológica, donde la creación de un sistema personalizado requiere años de trabajo por parte de grandes equipos de investigadores. “Los sistemas de pronóstico del tiempo en los que todos confiamos se han desarrollado durante décadas, pero en solo 18 meses hemos podido construir algo que es competitivo con los mejores de estos sistemas, utilizando solo una décima parte de los datos de una computadora de escritorio”, dijo Turner, quien también es investigador principal de predicción del tiempo en el Instituto Alan Turing. Esta capacidad tiene el potencial de transformar la predicción meteorológica en los países en desarrollo donde el acceso a la experiencia y los recursos computacionales necesarios para desarrollar sistemas convencionales normalmente no está disponible. “Liberar el potencial de la IA transformará la toma de decisiones para todos, desde los responsables políticos y los planificadores de emergencias hasta las industrias que dependen de pronósticos meteorológicos precisos”, afirmó el Dr. Scott Hosking, del Instituto Alan Turing. “El avance de Aardvark no se trata solo de velocidad, sino también de acceso. Al trasladar la predicción meteorológica de las supercomputadoras a las computadoras de escritorio, podemos democratizar la predicción, poniendo estas potentes tecnologías a disposición de los países en desarrollo y las regiones con escasez de datos en todo el mundo”. “Aardvark no habría sido posible sin décadas de desarrollo de modelos físicos por parte de la comunidad, y estamos especialmente agradecidos a ECMWF por su conjunto de datos ERA5, que es esencial para el entrenamiento de Aardvark”, dijo Turner. “Es fundamental que el mundo académico y la industria colaboren para abordar los desafíos tecnológicos y aprovechar las nuevas oportunidades que ofrece la IA”, afirmó Matthew Chantry, del ECMWF. “El enfoque de Aardvark combina la modularidad con la optimización integral de la previsión, garantizando así un uso eficaz de los conjuntos de datos disponibles”. “Aardvark no solo representa un logro importante en la predicción meteorológica mediante IA, sino que también refleja el poder de la colaboración y de unir a la comunidad investigadora para mejorar y aplicar la tecnología de IA de maneras significativas”, afirmó el Dr. Chris Bishop, de Microsoft Research. Los próximos pasos para Aardvark incluyen el desarrollo de un nuevo equipo dentro del Instituto Alan Turing dirigido por Turner, que explorará el potencial de implementar Aardvark en el sur global e integrará la tecnología en el trabajo más amplio del Instituto para desarrollar pronósticos ambientales de alta precisión para el clima, los océanos y el hielo marino. Referencia:Anna Allen, Stratis Markou et al. « Predicción meteorológica integral basada en datos ». Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-08897-0 Universidad de Cambridge News. Traducido al español

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Impulsando el descubrimiento científico con IA

El premio Nobel y ex alumno de Cambridge Sir Demis Hassabis anuncia una nueva era de descubrimiento de fármacos de ‘velocidad digital’ Sir Demis Hassabis, premio Nobel y ex alumno de Cambridge, cree que estamos entrando en una nueva era de «biología digital», donde la IA puede ayudarnos a reimaginar los principios del descubrimiento de fármacos a «velocidad digital». Hablando en un evento especial en Cambridge, para explorar cómo la IA puede acelerar el descubrimiento científico, el director ejecutivo y cofundador de Google DeepMind también dijo que, a pesar del auge de la computación cuántica, los sistemas informáticos clásicos aún tienen el potencial de hacer avanzar el conocimiento mediante la IA y algún día podrían incluso ayudarnos a descubrir la verdadera naturaleza de la realidad. Demis, quien el año pasado recibió el Premio Nobel de Química junto con su colega de Google DeepMind, el Dr. John Jumper, por sus contribuciones a la investigación en IA para la predicción de la estructura de las proteínas, dijo a los estudiantes y ex alumnos de Cambridge que la IA era potencialmente el «lenguaje de descripción perfecto para la biología». “Actualmente, desarrollar un fármaco lleva un promedio de 10 años, y es extraordinariamente caro: miles de millones de dólares”, dijo. “Y entonces me pregunto: ¿por qué no podemos usar estas técnicas para reducir ese tiempo de años a meses? ¿Quizás incluso, un día, semanas? Igual que redujimos el descubrimiento de las estructuras de las proteínas de potencialmente años a minutos y segundos”. Durante su charla en el Babbage Lecture Theatre, donde contó a los invitados que asistió a su primera conferencia como estudiante hace casi 30 años, Demis relató su carrera e investigación en IA hasta ahora, y también brindó visiones fascinantes de cómo podría evolucionar la tecnología, incluido el desarrollo de la Inteligencia Artificial General, un sistema de IA teórico que puede hacer los mismos tipos de tareas cognitivas que un humano puede hacer. Dijo: «Cambridge es un lugar increíble. De hecho, ha inspirado toda mi carrera, y espero que haga lo mismo con muchos de ustedes, estudiantes, aquí presentes». Tras graduarse en Cambridge, donde estudió Ciencias de la Computación en el Queens’ College en la década de 1990, cofundó DeepMind en 2010, una empresa que desarrolló modelos magistrales de IA para juegos populares. La empresa fue vendida a Google en 2014 y, dos años después, DeepMind cobró reconocimiento mundial al lograr lo que muchos consideraban el santo grial de la IA: vencer al campeón de uno de los juegos de mesa más antiguos del mundo, el Go. “Mi trayectoria en la IA comenzó con los juegos, y en concreto con el ajedrez”, dijo. “Jugaba al ajedrez desde los cuatro años y me hizo reflexionar sobre el pensamiento mismo: ¿cómo se nos ocurren estos planes, estas ideas, cómo resolvemos problemas y cómo podemos mejorar? Lo que me fascinó, quizás incluso más fascinante que los juegos, fueron los procesos mentales que lo sustentan”. Este interés continuó cuando se pasó al ajedrez por computadora. «Recuerdo que me fascinaba que alguien hubiera programado este trozo de plástico inanimado para que realmente jugara ajedrez contra ti. Y terminé experimentando en mi adolescencia con un ordenador Amiga 500 y desarrollando ese tipo de programas de IA para jugar juegos como Othello. Y realmente, esa fue mi primera experiencia con la IA, y decidí desde muy joven que dedicaría toda mi carrera a intentar ampliar las fronteras de esta tecnología». Los videojuegos eran el «campo de pruebas perfecto» para los sistemas de IA, afirmó. Y tras crear sistemas de aprendizaje —inspirados en la neurociencia— que dominaban el catálogo de juegos de Atari, y desarrollar el programa informático AlphaGo que derrotó al campeón mundial de Go, Lee Sedol, centró su atención en la ciencia. Sentí que estábamos listos, teníamos las técnicas lo suficientemente maduras y listas para ser aplicadas fuera del juego y para intentar abordar problemas realmente importantes. El plegamiento de proteínas (predecir la estructura tridimensional de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos) fue un excelente ejemplo. Las proteínas son los componentes básicos de la vida, y se cree que su función está relacionada con su estructura. Por lo tanto, conocer la estructura de una proteína podría contribuir al descubrimiento de fármacos y a la comprensión de enfermedades. Los científicos llevaban al menos 50 años trabajando en este desafío cuando, en noviembre de 2020, el Experimento Comunitario sobre la Evaluación Crítica de Técnicas para la Predicción de la Estructura de Proteínas (CASP) declaró que la herramienta AlphaFold2 de DeepMind lo había resuelto. DeepMind utilizó AlphaFold2 para plegar los 200 millones de proteínas conocidas por la ciencia y puso el sistema y estas estructuras a disposición de todos. “Es como mil millones de años de doctorado en un solo año”, dijo Demis. “Y es asombroso pensar en cuánto se podría acelerar la ciencia. Dos millones de investigadores de prácticamente todos los países del mundo lo utilizan. Ha sido citado más de 30.000 veces y se ha convertido en una herramienta estándar en la investigación biológica”. Siempre creí que la IA general podría ser la herramienta definitiva para comprender el universo que nos rodea y nuestro lugar en él.– Sir Demis Hassabis Demis recibió conjuntamente el Premio Nobel de Química el año pasado en reconocimiento a los importantes avances que hizo posible AlphaFold2 . Y debido a que estas estructuras biológicas existen en gran parte de la vida en la Tierra, dijo que se han abierto nuevas vías de exploración en una amplia gama de campos, incluidos el clima, la agricultura, las enfermedades y el descubrimiento de fármacos. “La misión de DeepMind desde el principio fue desarrollar IA de manera responsable para beneficiar a la humanidad, pero la forma en que solíamos articularlo cuando comenzamos era un proceso de dos pasos: paso 1: resolver la Inteligencia Artificial, paso 2: usarla para resolver todo lo demás. Si analizo todo el trabajo que hemos realizado en los últimos 15 años, primero nuestro trabajo en juegos y ahora con el trabajo

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¿Puede la inteligencia artificial ser frugal?

Ante la emergencia climática y la probada crisis ambiental, la inteligencia artificial a menudo se percibe como una herramienta clave para optimizar nuestros usos y reducir nuestra huella de carbono. Pero en realidad es una parte integral del problema y tiene una huella preocupante. Presentada como un motor de optimización y sobriedad, ¿podría la inteligencia artificial empeorar paradójicamente la crisis ambiental? Detrás de sus promesas de eficiencia, esconde una huella de energía y hardware colosal. El rápido aumento de la IA en los últimos años se ha basado en una infraestructura hambrienta de energía a gran escala. La capacitación de los modelos más avanzados necesita miles de millones de cálculos, lo que requiere una potencia informática considerable. La huella de carbono de estos sistemas se basa en dos componentes clave: la potencia necesaria para ejecutarlos y los recursos físicos necesarios para fabricar componentes informáticos. En Francia, el sector digital ya representa el 10% del consumo eléctrico, con un crecimiento anual estimado de entre el 6 y el 9%. A nivel mundial, lo digital contribuye al 4% de las emisiones de CO2, aumentando constantemente desde 2010. “Dos fases son particularmente hambrientas de recursos: modelos de entrenamiento, que pueden requerir varios meses de computación intensiva en plataformas que consumen hasta 30 megavatios continuamente, e inferencia, es decir, el uso de estos modelos, que representa un gasto de energía aún mayor en el caso de la IA generativa,” explica Denis Trystram, investigador de LIG* y profesor de Grenoble INP – Ensimag, UGA. “Por ejemplo, entrenar a los modelos más grandes requiere aproximadamente 1026 operaciones, es decir, el equivalente a varios meses’ uso continuo de las plataformas más grandes.” Además del consumo eléctrico, la IA requiere una cantidad considerable de materias primas. La fabricación de chips y componentes electrónicos requiere metales raros que son caros de extraer en términos de energía y agua. Al mismo tiempo, la producción y operación del centro de datos aumentan la presión sobre los recursos hídricos además de su consumo eléctrico. El análisis del ciclo de vida de los servicios de IA es a menudo incompleto, teniendo en cuenta solo los efectos directos, sin considerar los efectos de rebote o los impactos sistémicos. Frugalidad digital: ¿una ilusión? Aunque la IA puede contribuir a reducir ciertos niveles de consumo para aplicaciones específicas, por ejemplo, optimizando la eficiencia térmica de buildings’, estas ganancias a menudo se cancelan por el aumento exponencial de su uso. La infraestructura con eficiencia energética mejorada no es suficiente para compensar la expansión continua de la infraestructura. Este fenómeno, comúnmente conocido como el efecto de rebote, plantea la cuestión de los beneficios ecológicos genuinos de la IA.Se están explorando ciertas áreas potenciales para hacer que la IA sea más frugal: usar centros de datos impulsados por energías renovables, desarrollar algoritmos menos hambrientos de computación, mejorar la eficiencia de los componentes electrónicos, etc. Pero estas soluciones no cuestionan el crecimiento desenfrenado de estas tecnologías. Por ejemplo, si la IA se utiliza para reducir las emisiones de carbono, podría alentar indirectamente un mayor consumo de otros recursos (como el consumo de agua o la extracción de metales), cancelando los beneficios obtenidos. Para Denis Trystram, la verdadera pregunta a plantear es sobre los usos. “¿Realmente necesitamos todo lo que estamos desarrollando? Esta pregunta va más allá de las ciencias duras para las ciencias humanas, como la sociología, la filosofía y la economía. Pero estos aspectos aún no se tienen suficientemente en cuenta en la investigación sobre inteligencia artificial.”  Repensando el futuro Los investigadores son cada vez más conscientes de los límites planetarios y la necesidad urgente de tomar medidas, pero la implementación de soluciones prácticas sigue siendo compleja. La digitalización de nuestras sociedades actúa como un sistema en expansión incontrolable, impulsado por el mito del crecimiento ilimitado, y absorbiendo otros sistemas sin pensar en la necesidad de los usos desarrollados. La inteligencia artificial ha transformado nuestras formas de buscar información e interactuar con el mundo. Desde la aparición de los chatbots en 2022, se ha observado una disminución significativa en el tráfico tradicional de Internet, una señal de que estas herramientas están reemplazando cada vez más las búsquedas tradicionales. Pero este cambio no garantiza una mejora cualitativa del conocimiento producido. La IA se basa en modelos probabilísticos cuyos resultados deben verificarse, y la falta de transparencia de estos mecanismos de generación a menudo plantea dudas sobre la confiabilidad de la información proporcionada. “Si no se establece una regulación estricta, nos dirigimos hacia la saturación de recursos y el empobrecimiento de los datos utilizados para entrenar la IA. A largo plazo, estos modelos podrían basarse únicamente en el contenido generado por otros AIis, creando un círculo vicioso donde la información se deteriora progresivamente.” Denis Trystram utiliza una imagen fuerte para resumir la situación: la aceleración de nuestros estilos de vida, dopada por el progreso tecnológico, reduce el comportamiento humano al de un hámster, condenado a correr cada vez más rápido sin cuestionar la dirección del viaje. ¿Es posible la IA frugal? Sí, siempre que bajemos de esta rueda y adoptemos un enfoque que los lugares necesiten antes del rendimiento. Grenoble INP – UGA News. Traducido al español

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