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La IA da un Paso más hacia la Generalización Humana

La IA da un Paso más hacia la Generalización Humana

En un desarrollo innovador, investigadores de la Universidad de Nueva York y la Universidad Pompeu Fabra han desbloqueado el potencial de la inteligencia artificial (IA) para imitar la generalización al estilo humano basada en el aprendizaje.

La esencia de la inteligencia humana radica en la capacidad de comprender un concepto y aplicarlo en diversos contextos

Un logro que demuestra la singularidad del pensamiento humano. Durante décadas, los científicos y filósofos reflexionaron sobre si las redes neuronales artificiales, el núcleo de la IA y el aprendizaje automático, podrían alguna vez cerrar esta brecha. A menudo, la opinión general era que estas redes no podían formar tales conexiones.

Sin embargo, los últimos años han sido testigos de una exploración incesante de los límites y un esfuerzo por dotar a la IA con la capacidad de realizar “generalizaciones composicionales”. En este sentido, un estudio reciente publicado en la revista Nature por investigadores de la Universidad de Nueva York (NYU) y la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona arroja luz sobre uno de estos avances cruciales.

Este enfoque pionero, llamado “Metaaprendizaje para Composicionalidad” (MLC), ya está superando los métodos existentes en el campo. El enfoque demuestra capacidades de IA similares al rendimiento humano y, en algunos casos, incluso superiores.

El método MLC se centra en el entrenamiento de redes neuronales artificiales, el motor detrás de tecnologías de vanguardia como el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Estas redes se entrenan meticulosamente para mejorar su generalización composicional a través de una práctica rigurosa y una mejora continua.

Mientras que algunos arquitectos de IA especularon que la capacidad de generalización podría emerger espontáneamente a través de métodos de entrenamiento estándar, otros intentaron diseñar arquitecturas especializadas para lograr esta capacidad.

Conclusión

Los investigadores del estudio en Nature afirman que el MLC revela que la práctica explícita de estas habilidades permite a los sistemas de IA desbloquear nuevas capacidades. Uno de los autores del estudio, Brenden Lake, profesor en el Centro de Ciencia de Datos de NYU y el Departamento de Psicología, articula la importancia: Durante 35 años, investigadores de ciencias cognitivas, expertos en IA, lingüistas y filósofos han debatido si las redes neuronales pueden lograr una generalización sistemática similar a la humana. Hemos demostrado, por primera vez, que una red neuronal genérica puede imitar o incluso superar la generalización sistemática humana en una comparación directa.

Investigación Revolucionaria:

Para evaluar la eficacia del método MLC, Lake y Marco Baroni, un investigador en la Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats y profesor en el Departamento de Traducción y Ciencias del Lenguaje de la Universidad Pompeu Fabra, llevaron a cabo una serie de experimentos. Estos experimentos involucraron tanto a participantes humanos como al MLC en tareas idénticas. Sin embargo, en lugar de términos del mundo real con los que los humanos podrían estar familiarizados, los participantes y la IA tuvieron que aprender los significados de términos creados por los investigadores y aplicarlos según lo previsto.

Los resultados de estos experimentos revelaron que el rendimiento de la IA, en general, rivalizaba con el de los participantes humanos y, en algunos casos, los superaba. Este enfoque novedoso ofrece profundos conocimientos sobre la capacidad de la IA para comprender y generalizar conceptos de manera más cercana a cómo lo hacen los humanos.

Sin embargo, Teodoro Calonge, profesor en la Universidad de Valladolid, advierte que esto es solo el comienzo. Aún es demasiado pronto para predecir el potencial completo de este nuevo método para establecer conexiones entre conceptos. Si bien los resultados iniciales son prometedores, las implicaciones para el campo de la “IA explicable” y, en particular, la IA en la medicina, siguen siendo inciertas. Esta investigación innovadora es un paso significativo hacia el mejoramiento de la comprensión y las capacidades de aprendizaje de la IA, acercándola más al pensamiento humano.

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Tecnologías Revolucionarias para Garantizar un Futuro Sostenible

Tecnologías Revolucionarias para Garantizar un Futuro Sostenible 

En un mundo afectado por la creciente urgencia climática y amenazado por periodos de sequía cada vez más prolongados y eventos climáticos extremos, la gestión inteligente del agua se convierte en una prioridad crítica. En España, la situación es especialmente apremiante, con predicciones del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) que sugieren una disminución de las reservas de agua nacionales en un 25% en los próximos años, aumentando al 40% en el sureste peninsular para finales de siglo.

Ante este panorama desafiante, la clave para garantizar un futuro sostenible del agua radica en la adopción de tecnologías digitales avanzadas. Estas herramientas permiten no solo anticipar y gestionar eficazmente las crisis hídricas, sino también reutilizar el agua de manera innovadora, desde la limpieza de calles hasta el riego de áreas verdes urbanas y campos agrícolas.

Impacto en Sectores Estratégicos

Este proceso de transformación requiere una inversión significativa. A pesar de que el 72% del territorio español enfrenta estrés hídrico severo, el país invierte menos en protección ambiental per cápita que la mayoría de las principales economías europeas, con solo 24 euros por habitante en 2019, en comparación con el promedio europeo de 40 euros. Esta situación representa un desafío crítico, ya que el agua es un recurso vital para sectores estratégicos como el turismo, la agricultura y la ganadería.

Casi el 81% del agua en España se utiliza en la agricultura y el riego, seguido por el abastecimiento urbano con un 15,5%. Además, aproximadamente el 23% del agua potable tratada en los municipios se pierde a través de las redes de distribución, lo que indica un margen significativo para mejoras. La reutilización del agua también tiene un gran potencial, ya que solo se utiliza alrededor del 15% del agua depurada en el país, alrededor de 650 hectómetros cúbicos.

Empoderando a los Consumidores con la Digitalización

La digitalización no solo optimiza los procesos de gestión del agua, sino que también empodera a los consumidores finales. La telelectura de contadores, por ejemplo, permite una monitorización precisa y en tiempo real de los consumos de agua. Este avance tecnológico está siendo implementado por el Canal de Isabel II en la Comunidad de Madrid, conectando más de 1,6 millones de contadores para 2026. La telelectura ayuda a detectar consumos anómalos, fugas o pérdidas en las instalaciones de manera casi instantánea, en lugar de semanas más tarde. Además, el análisis de datos históricos ayuda a prevenir roturas en la extensa red de tuberías, lo que ha resultado en un ahorro significativo de agua, dinero y molestias para los clientes.

El Futuro de la Gestión del Agua: Datos y Drones

Los mayores avances se encuentran en el tratamiento de datos, donde la inteligencia artificial y el análisis avanzado están transformando la gestión del agua. Además, los drones se han convertido en una herramienta valiosa para el mantenimiento de las redes de alcantarillado, permitiendo la monitorización de vastas áreas en tiempo real y mejorando la eficiencia y la eficacia en el mantenimiento de infraestructuras críticas.

Invertir en el Futuro del Agua

En resumen, invertir en tecnologías digitales y en la gestión inteligente del agua es esencial para garantizar un futuro sostenible y resiliente frente a la creciente escasez de agua. La digitalización no solo transforma la gestión del agua, sino que también empodera a los consumidores y permite la reutilización eficiente de este recurso vital. Con desafíos hídricos en aumento, España y el mundo deben aprovechar estas innovaciones para preservar uno de nuestros recursos más preciados: el agua.

 

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Carreras que serán el futuro de la Inteligencia artificial

Carreras que serán el futuro de la Inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA) ya es parte de la vida cotidiana, las carreras del futuro se centran en la habilidad de aprender y adaptarse rápidamente a esta tecnología revolucionaria. Desde ‘chatbots’ que procesan pedidos en línea hasta asistentes personales en nuestros teléfonos, la IA está omnipresente.

El Auge de la IA:

El impacto de la IA en la vida moderna es innegable, y con ello, la creciente demanda de profesionales capacitados en este campo. Pero, ¿qué se necesita para aprender sobre inteligencia artificial y cómo se puede aplicar?

El Consejo de un Experto:

Según Fabrizio Carbone, Gerente de IBM Software para el norte de Suramérica, la clave para ingresar al mundo de la IA comienza con una comprensión sólida de las bases de datos. Estas son fundamentales para la programación y el desarrollo de la IA. “Para ser exitoso con cualquier modelo de IA, primero, tenemos que tener la data necesaria”, comenta.

El Punto de Partida:

Aprender sobre bases de datos no requiere una carrera específica; hay muchos cursos disponibles que permiten adquirir estas habilidades en meses. La diversidad de opciones es una ventaja para aquellos que buscan adentrarse en este campo sin comprometer años de estudio.

Habilidades Técnicas en Foco:

Las empresas valoran cada vez más las ‘hard skills’, es decir, las habilidades técnicas, sobre los títulos académicos. No es necesario tener un título repleto de diplomas; lo que importa son las habilidades que puedes aportar.

Los Roles Clave en Desarrollo de IA:

La IA requiere varios roles clave, independientemente del tipo de IA. Entre ellos se encuentran:

  1. Científico de Datos:

Analiza datos para extraer conocimientos útiles y generar insights. Utiliza técnicas de análisis estadístico y machine learning para identificar patrones y tendencias en datos.

  1. Machine Learning Engineer:

Diseña, entrena y ajusta algoritmos de machine learning para resolver problemas específicos.

  1. Ingeniero de Datos:

Gestiona y optimiza la infraestructura de datos, incluyendo la recopilación, limpieza y transformación de datos.

Cada uno de estos roles implica conocimientos en diversos lenguajes de programación, gestión de datos y machine learning.

Conclusiones: A medida que el mundo se sumerge más en la IA, aprender y desarrollar habilidades en este campo es esencial. Las opciones de aprendizaje son diversas, y las empresas valoran la aplicación de habilidades técnicas más que nunca.

 

Space
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SpaceX Eleva la Apuesta: Lanzamiento de 22 Satélites Starlink para Impulsar la Conectividad Global

SpaceX Eleva la Apuesta: Lanzamiento de 22 Satélites Starlink para Impulsar la Conectividad Global

La carrera por llevar Internet de alta velocidad a todas las partes del mundo continúa con una nueva y emocionante etapa. SpaceX, la pionera en la fabricación aeroespacial dirigida por Elon Musk, se prepara para otro impresionante lanzamiento de satélites como parte de su ambicioso proyecto Starlink. (En septiembre realizó el lanzamiento de 21 satélites)

En esta ocasión, un cohete SpaceX Falcon 9 está listo para llevar al espacio un total de 22 satélites. El lanzamiento está programado para la tarde del próximo martes, 17 de octubre, desde la Estación de la Fuerza Espacial de Cabo Cañaveral, en Florida, Estados Unidos. La empresa ha planeado cinco oportunidades de respaldo en caso de que no se cumplan los objetivos iniciales de lanzamiento.

Estos satélites Starlink tienen como objetivo principal desplegarse desde la etapa superior del Falcon 9 aproximadamente 65 minutos después del lanzamiento, con la esperanza de que se coloquen en órbita el mismo día.

Lo que hace que este evento sea aún más destacado es que, en lo que va del año, SpaceX ha llevado a cabo más de 70 misiones orbitales, la mayoría de las cuales están relacionadas con la construcción de su impresionante mega constelación Starlink. Esta constelación se ha convertido en un medio clave para llevar servicios de Internet de alta velocidad a clientes de todo el mundo. (lea: Adobe lanza una credencial de contenido para distinguir la OA del trabajo artístico humano) 

Con casi 4.900 satélites operativos enviados al espacio desde 2019, Elon Musk y su empresa están transformando la conectividad global. La megaconstelación Starlink se desarrolló con el propósito de ofrecer Internet de banda ancha de alta velocidad y, según la empresa, está dirigida principalmente a regiones remotas que aún carecen de acceso a la conectividad, incluyendo áreas rurales.

Sin embargo, SpaceX no está solo en esta competencia. A principios de este mes, Amazon lanzó sus primeros prototipos de satélites, en un cohete Atlas V, como parte de su propio plan para proporcionar Internet desde el espacio. Jeff Bezos, dueño de la compañía, planea poner en órbita más de 3,200 satélites para competir directamente con el proyecto Starlink de SpaceX.

El futuro de la conectividad global se está forjando en el espacio, y SpaceX está liderando el camino. Sigue de cerca este emocionante despliegue de satélites que promete llevar Internet de alta velocidad a nuevas fronteras.

Mantente atento a nuestras noticias para seguir de cerca los emocionantes avances en la carrera por la conectividad global a través del espacio. 🚀🌍🛰️

 

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Adobe Lanza Credencial de Contenido para Distinguir la IA del arte humano

Adobe Lanza Credencial de Contenido para Distinguir la IA del arte humano

En un mundo en el que la inteligencia artificial se adueña cada vez más de nuestra vida digital, Adobe ha dado un paso revolucionario para marcar la diferencia y asegurar la autenticidad en la creación de imágenes y textos. En colaboración con la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido (C2PA), Adobe ha presentado el “Credencial de Contenido,” un símbolo que se convertirá en el faro de la autenticidad en el mundo digital.

Imagen de la credencial: 

Un Símbolo para la Autenticidad Digital

La cuestión de distinguir entre imágenes y textos creados por humanos y los generados por IA se ha vuelto un desafío creciente en la era digital. El “Credencial de Contenido” de Adobe, desarrollado en colaboración con C2PA y apoyado por gigantes tecnológicos como Microsoft y Publicis Group, ofrece una solución innovadora.

Este símbolo, que se mostrará junto a los metadatos de las imágenes creadas con las herramientas generativas de Adobe, proporcionará una información valiosa sobre la procedencia de la imagen, incluyendo el nombre del creador, la fecha de creación, las ediciones realizadas y las herramientas utilizadas. Esto permitirá a los usuarios discernir de manera confiable entre obras de arte digitales creadas por talentosos artistas humanos y aquellas generadas por inteligencia artificial.

Más que una Marca de Agua

Aunque otras compañías, como Google y OpenAI, también han abordado el desafío de identificar contenido generado por IA, el “Credencial de Contenido” de Adobe se destaca como un enfoque más completo. A diferencia de las marcas de agua y metadatos tradicionales, esta solución se enfoca en proporcionar una autenticidad sólida y difícil de eliminar. Además, no solo aborda la autenticidad, sino que también resalta la colaboración de Adobe con C2PA y otros líderes de la industria.

Un Nuevo Capítulo en la Creación Generativa

El anuncio de esta innovadora solución ha coincidido con el lanzamiento de tres nuevos modelos de Firefly, el motor generativo de Adobe. Firefly Image 2 Model, Firefly Vector Model y Firefly Design Model ofrecen una amplia gama de capacidades para la creación de contenido digital seguro y de alta calidad. Estos avances muestran cómo la inteligencia artificial está transformando la creación digital en áreas como fotografía, diseño gráfico y creación de contenido comercial.

En resumen, Adobe no solo se destaca en la lucha por la autenticidad digital, sino que también lidera el camino en la evolución de la creación generativa en la industria. Con el “Credencial de Contenido,” Adobe se posiciona como un defensor de la autenticidad y la innovación en el mundo digital. Esta noticia resalta cómo la tecnología y el marketing pueden unirse para enfrentar desafíos de actualidad y marcar una diferencia significativa en la industria.

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