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La voz de Alexa en el automóvil

En el marco del CES 2018, Accenture, Faurencia y Parrot Automotive, han presentado el ‘Multi-Passenger’, una demo de un servicio a través del sistema de voz Alexa de Amazon. Este demo integra dos agentes de Alexa dentro del último sistema de entretenimiento automotriz de Parrot, el NIS 8300. Esta innovadora tecnología de audio se utiliza para identificar tanto al conductor como al pasajero del vehículo y que ambos puedan enviar comandos de voz al servicio.

Alexa integra sus servicios con las tecnologías domésticas y personales del usuario y utiliza las capacidades que ofrece Parrot para controlar los elementos de la cabina de Faurecia a través del control por voz. Entre las opciones que ofrecen se encuentra ajustar la posición de los asientos, iniciar el sistema de masaje, cambiar la configuración de la climatización o cargar listas de reproducción de vídeos y música. Además el agente también puede detectar la información ambiente que recibe y transformarla en servicios al pasajero, como -por ejemplo- indicar lugares de interés cercanos o avisos meteorológicos.

“Faurecia continúa innovando en el campo digital y está siguiendo el modelo de lo que nosotros denominamos Industria X.0 para mantenerse a la cabeza de la innovación. Las compañías que trabajan así están capacitadas para rediseñar las experiencias del consumidor a través de la personalización y los avances en tecnologías emergentes, tales como Alexa u otros sistemas de inteligencia artificial basados en máquinas que interactúan con humanos” dijo Maxence Tilliette, managing director de Accenture.

Las tres compañías han colaborado en el desarrollo e implantación de este nuevo sistema de voz Alexa de Amazon, así como en los servicios en la nube que conectan la cabina con Alexa. Además, la Accenture ha contribuido a diseñar la experiencia personalizada del usuario, centrándose en lograr un enfoque sin interrupciones a través de varias localizaciones como el domicilio, el coche y la oficina, así como a habilitar la opción de que cada pasajero use su propio servicio de voz.

FUENTE: http://www.computerworld.es/tecnologia/accenture-lleva-la-voz-de-alexa-al-automovil

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Publicado por en enero 16, 2018 en Noticias

 

Los microprocesadores con dos fallas de seguridad

Se han descubierto dos fallos bautizados como Meltdown y Spectre, que podrían permitir que los ciberatacantes roben todos los contenidos de la memoria de computadoras personales, dispositivos móviles o servidores que se conectan a la nube. Estas grandes fallas en los microprocesadores afectan a casi todas las computadoras del mundo.

Una solución para Spectre, podría requerir un nuevo diseño en los procesadores, de acuerdo con investigadores; en cuanto a Meltdown, la reparación de software necesaria para solucionar el problema provocaría lentificar las computadoras hasta en un 30 por ciento, lo que no se concibe agradable para ningún usuario como tal.

“Lo que sucede en realidad con estas fallas es distinto y lo que se hace para solucionarlas es diferente”, dijo Paul Kocher, un investigador que fue miembro integral de un equipo de investigadores en grandes empresas tecnológicas, como Google y Rambus, así como en la academia, y quien descubrió las fallas.

Meltdown es un problema particular para los servicios informáticos en la nube de empresas como Amazon, Google y Microsoft. Para el miércoles por la noche, Google y Microsoft dijeron que habían actualizado sus sistemas con tal de lidiar con la falla. Amazon les dijo a los clientes de su servicio en la nube Amazon Web Services que la vulnerabilidad “ha existido durante más de veinte años en la arquitectura de los procesadores modernos”. Mencionó que ya había protegido a casi todos los servicios de Amazon Web Services que utilizan la versión adaptada del sistema operativo Linux de Amazon, y el miércoles señaló que aplicarían la reparación de Microsoft.

Las computadoras personales también son vulnerables, pero los ciberatacantes primero tendrían que encontrar una manera de ejecutar software en una computadora personal antes de tener acceso a la información que esté en otras partes de la máquina. De acuerdo con los investigadores, la falla Meltdown afecta virtualmente a todos los microprocesadores fabricados por Intel, que hace los chips utilizados en más del 90 por ciento de los servidores informáticos que respaldan el internet y las operaciones comerciales privadas. No hay evidencia de que los ciberatacantes hayan aprovechado este punto débil, sin embargo, una vez que un problema de seguridad se haga público, los usuarios de computadoras se arriesgarán mucho si no instalan una reparación para solucionar el problema.

Spectre es una falla en el diseño que han utilizado muchos fabricantes de procesadores durante décadas. Afecta virtualmente a todos los microprocesadores del mercado, incluyendo los chips que hace AMD y que comparten el diseño de Intel, así como los muchos chips basados en diseños de ARM en el Reino Unido. Es un problema en la manera fundamental en que los procesadores se diseñan, y la amenaza de Spectre “vivirá con nosotros durante décadas”, dijo Kocher, el presidente y científico en jefe de Cryptography Research, una división de Rambus.

FUENTE: https://www.nytimes.com/es/2018/01/05/intel-meltdown-spectre-procesadores/

 
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Publicado por en enero 10, 2018 en Noticias

 

La IA en la ayuda de descubrir planetas

Se ha descubierto el octavo planeta en el segundo mayor sistema planetario observado de la Vía Láctea, situado a unos 2.500 años luz del Sol, lo que convierte a Kepler-90 en el primer sistema formado por tantos planetas como nuestro sistema solar. Este descubrimiento fue gracias a un sistema de inteligencia artificial que ha sido desarrollado por Google y aplicado por la NASA con la finalidad de revisar lo recóndito de Kepler-90.

El proceso es el resultado de enseñar a los computadores a detectar planetas lejanos a través del llamado aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de su experiencia. Este aprendizaje automático se ha usado para una amplia gama de aplicaciones, siendo la detección de planetas lejanos una nueva aplicación del “machine learning”. En este proyecto, los científicos de la NASA enseñaron a los computadores a identificar planetas a partir de las señales de luz captadas por el satélite artificial Kepler cuando los exoplanetas de este sistema planetario pasaban frente a su estrella. El descubrimiento se ha basado en redes neuronales, un modelo computacional compuesto de un conjunto de neuronas artificiales que emulan el comportamiento observado en las neuronas de los cerebros biológicos.

Los científicos  entrenaron a la red neuronal para identificar exoplanetas en tránsito usando un conjunto de 15.000 señales previamente examinadas del amplio catálogo de exoplanetas obtenido por la sonda Kepler, la red neuronal identificó correctamente planetas verdaderos y falsos positivos el 96 por ciento de las veces. Luego, con la red neuronal que “aprendió” a detectar el patrón de un exoplaneta en tránsito, los investigadores dirigieron su modelo para buscar señales más débiles en sistemas de 670 estrellas que ya tenían múltiples planetas conocidos. El descubrimiento se produjo cuando el computador aprendió a identificar exoplanetas en el minúsculo cambio en el brillo observado cuando un planeta pasaba frente a su estrella o transitaba por ella.

Esta red neuronal artificial procesó parte de los datos acumulados por Kepler y encontró señales de tránsito débiles de un octavo planeta previamente perdido que orbita alrededor de Kepler-90, en la constelación de Draco (Dragón). A este octavo planeta se lo denominó Kepler-90i y está tan cerca de su estrella que la temperatura de su superficie es sumamente elevada, probablemente por encima de los 420ºC, como Mercurio; tarda en completar una órbita alrededor de su estrella 14,4 días.

Es importante mencionar que, Kepler-90i no ha sido el único descubrimiento de esta red neuronal. En Kepler-80, un sistema planetario con una estrella y cinco planetas, situado en la constelación del Cisne, este algoritmo inteligente encontró un sexto planeta. Cuatro de sus planetas vecinos forman lo que se llama una cadena resonante, en la que los planetas se bloquean por su gravedad mutua en una danza orbital rítmica. El resultado es un sistema extremadamente estable, similar a los siete planetas en el sistema TRAPPIST-1.

Los científicos se proponen ampliar la aplicación de la red neuronal al conjunto completo de Kepler, que contiene más de 150.000 estrellas. Hasta ahora, Kepler ha producido un conjunto de datos sin precedentes para la caza de exoplanetas. Después de observar un segmento del espacio durante cuatro años, la nave espacial ahora está operando en una misión extendida y cambia su campo de visión cada 80 días. De los datos reunidos por Kepler se estima en 17.000 millones los exoplanetas del tamaño de la Tierra que existen en la Vía Láctea. En total, Kepler ha identificado 2.515 exoplanetas, que ya han sido confirmados como tal. Los últimos hallazgos se refieren a los sistemas planetarios Kepler-90 y Kepler-80, estos últimos gracias a la inteligencia artificial.

FUENTE: https://www.tendencias21.net/La-Inteligencia-Artificial-descubre-dos-lejanos-planetas_a44312.html

https://www.elnuevodiario.com.ni/actualidad/449653-inteligencia-artificial-identifica-sistema-solar-m/

 
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Publicado por en diciembre 18, 2017 en Noticias

 

IA que crea IA… lo hizo Google

Google anuncia que ha creado un modelo de inteligencia artificial capaz de diseñar otros modelos de inteligencia artificial, con la ventaja que éstos se muestran superiores a los modelos creados por humanos. Es una evolución de su AutoML, un sistema de aprendizaje automático con el que el equipo de Google Brain pretendía ver si podían crear una IA capaz de diseñar y entrenar otras IA sin intervención humana.

Los investigadores hicieron que esta inteligencia artificial actuase como una red neuronal de controladores capaz de crear otra red similar destinada para una tarea específica, así nació NASNet, un algoritmo de reconocimiento objetos en tiempo real que supera a todos los que se han diseñado hasta ahora. NASNet identifica en tiempo real todo tipo de objetos, desde personas hasta coches pasando por bolsos y otros elementos. Una vez creado el algoritmo inicial, la IA de AutoML evaluó por sí misma los resultados y el rendimiento que estaba obteniendo, y se dedicó a perfeccionar su creación sin intervención humana para corregir errores y hacerla mejor todavía. Tras repetir este proceso varias veces, NASNet fue probado en un sistema de clasificación de imágenes llamado ImageNet y en otro de detección de objetos llamado COCO, donde los resultados superaron todas las expectativas.

NASNet ha sido capaz de obtener una precisión del 82,7% en la predicción del set de validación ImageNet, superando la media del 43,1% que suelen conseguir otros algoritmos similares, y superando en un 1,2% cualquier otro resultado publicado previamente. Así, Google ha demostrado que ya son capaces de prescindir de empleados humanos para entrenar sus sistemas de inteligencia artificial e irlos perfeccionando.

En cuanto a las utilidades que se le puede dar a esta IA recién nacida de otra IA, los investigadores de Google aseguran que NASNet puede ser utilizada en una gran cantidad de situaciones y han abierto su código para que otros se puedan beneficiar de sus capacidades de clasificación de imágenes. Por ejemplo, un sector donde podría hacerlo especialmente bien es en los sistemas de conducción humana donde detectar un obstáculo a tiempo puede prevenir accidentes.

FUENTE: https://www.xataka.com/robotica-e-ia/la-ia-de-google-ya-crea-mejores-inteligencias-artificiales-que-otras-creadas-por-humanos

 
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Publicado por en diciembre 4, 2017 en Noticias

 

Cómo acelerar el Wi-fi

1. Mueva el enrutador

El mejor lugar para colocarlo es en el medio del hogar. Obtenga un cable de extensión telefónica y cambie de lugar el enrutador para que esté más o menos en el centro y lo más alto posible del suelo. Esto le dará la mejor oportunidad de brindar Wi-fi fuerte y rápido a todas las áreas.

2. Desterrar la interferencia

El Wi-fi empeorará si coloca teléfonos inalámbricos, microondas, monitores para bebés y dispositivos Bluetooth cerca. Mantenga el área alrededor del enrutador libre de otros dispositivos electrónicos.

3. Usa la configuración más rápida

La gran mayoría de los dispositivos Wi-fi ahora usan el estándar 802.11n pero, confusamente, hay dos frecuencias que puede usar. Si su enrutador es de “doble banda”, puede ofrecer Wi-fi a 2,4 GHz y 5 GHz. Si el teléfono, computadora portátil u otro dispositivo es capaz de conectarse a 5 GHz, cambiese a eso. Mientras esté relativamente cerca de su enrutador, obtendrá una conexión más rápida y confiable.

4. Actualiza las antenas

Algunos enrutadores tienen antenas que pueden desenroscarse. Si es así, es posible que pueda comprar versiones más grandes que tengan una ganancia mayor. Eso significa una señal de Wi-fi más rápida y más fuerte. Un método más económico, que también ayuda si no puede reposicionar físicamente su enrutador, es crear un reflector que se encuentre detrás del enrutador y que haga rebotar la señal hacia otro lado. Los estudiantes de Dartmouth College demostraron con éxito que un simple reflector de hojalata puede aumentar efectivamente la cobertura de Wi-fi en la dirección del reflector. También tiene el beneficio adicional de limitar la cobertura detrás de él, para que no termine transmitiéndose a la calle, ni a las casas de los vecinos.

5. Reiniciar el enrutador de vez en cuando

Una cosa que hace un reinicio es desconectar todos los dispositivos de la red y obligarlo a volver a conectarse. También vale la pena establecer una contraseña que no sea la predeterminada por si acaso alguien está perdiendo su conexión. Con la mayoría de los enrutadores modernos seguros de fábrica, eso es bastante improbable, pero siempre vale la pena verificarlo.

6. Actualizar el enrutador

La tecnología Wi-fi ha recorrido un largo camino en los últimos años y hay varias opciones. Una es reemplazar el enrutador con un modelo más nuevo que usa 802.11ac (preferiblemente obtener uno que admita MU-MIMO para la mejor protección contra el futuro). Desafortunadamente, no hay muchos dispositivos aparte de teléfonos de gama alta, computadoras portátiles y tabletas compatibles con 802.11ac, por lo que terminará usando el estándar 802.11n más lento, que es compatible con todos los enrutadores actuales.

FUENTE: http://www.networkworld.es/wifi/como-acelerar-el-wifi

 
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Publicado por en noviembre 27, 2017 en Noticias