muerto Lanza su sombrero al anillo del motor de búsqueda de IA.
Según un informe de InformaciónMeta está trabajando en un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial para impulsarlo Metainteligencia artificial Característica en Facebook, Instagram, WhatsApp y Messenger. Actualmente, la función de búsqueda Meta AI utiliza la Búsqueda de Google y Bing de Microsoft para mostrar información en tiempo real sobre noticias, deportes y acciones. Meta también concluyó recientemente un acuerdo con Reuters Entregar informes de noticias en respuestas de Meta AI.
Pero lo que Meta anunció sobre el desarrollo de su propio motor de búsqueda es un intento de reducir la dependencia de sus motores de búsqueda competidores, especialmente si las circunstancias de los acuerdos cambian. El auge de la inteligencia artificial generativa, además de una Disminución en la búsqueda de Google Calidad, tiene muchoUsuarios Cambie a plataformas como ChatGPT y Perplexity en lugar de motores de búsqueda tradicionales. A medida que Meta continúa siendo pionera en la función de búsqueda Meta AI, la compañía espera atraer usuarios para buscar en sus aplicaciones, aunque algunos encuentran la barra de búsqueda Meta AI. Molesto e intrusivo Desde entonces No se puede apagar.
Según se informa, el equipo del motor de búsqueda de Meta indexó y organizó los sitios en bases de datos durante al menos ocho meses. Como mencioné antes, muerto me puse en marcha en silencio rastreador web en julio para obtener información para entrenar su Meta AI. Esto es similar a El software GTBot de OpenAI, Esto llevó a que se buscaran en la web datos de entrenamiento de ChatGPT y provocó que varios sitios de noticias bloquearan el rastreador web agregando una línea de código robots.txt a su base de código. Sin embargo, también se encuentran OpenAI y Anthropic. fue ignorado Base de bloques de archivos robots.txt.
Google Se ejecuta con una herramienta de inteligencia artificial que puede tomar el control de su computadora con un simple comando. de acuerdo a InformaciónLa herramienta, llamada internamente Proyecto Jarvis, puede navegar por Internet y realizar tareas como comprar productos y reservar vuelos en su navegador Chrome.
Se dice que la herramienta funciona tomando capturas de pantalla de la pantalla de su computadora e “interpretando las instantáneas antes de realizar acciones como hacer clic en un botón o escribir en un campo de texto”, al igual que la herramienta de Microsoft. controversialel recuerda Sin embargo, la función se utiliza para almacenar y recuperar el comportamiento informático del usuario.
La mejor comparación con las capacidades de Jarvis es la función de Análisis. La antropía despegó la semana pasada para Claude Large Language Model (LLM), que puede escribir y ejecutar código JavaScript. Sin embargo, a diferencia de Cloud, que fue diseñado específicamente para que los programadores ejecuten aplicaciones de software, se dice que Jarvis está basado en un navegador, lo que uno puede imaginar que se comercialice para una audiencia más generalizada para realizar compras, reservar vuelos y diversas tareas de productividad.
Velocidad de la luz triturable
Impulsar la productividad y automatizar algunas tareas mundanas es una dirección que Google ha tomado en muchos de sus productos de inteligencia artificial en busca de casos de uso excelentes. Google tiene funciones de inteligencia artificial para aplicaciones de Workspace, como resúmenes de texto y escritura en Gmail y Docs, pero la competencia ha sido feroz. Google se ha quedado atrás de OpenAI, que recientemente lanzó un llamado sitio web El modelo de inferencia se llama o1. Que pronto podría evolucionar para tener capacidades de navegación web más independientes.
Según el informe, el proyecto Jarvis podría lanzarse en diciembre con el lanzamiento de la última versión del software Gemini LLM.
Los investigadores utilizaron inteligencia artificial para comprender patrones ADN Secuencias que controlan cuándo y dónde están activos los genes. Este trabajo, realizado por el Laboratorio Jackson, el Instituto Broad del MIT y la Universidad de Yale, proporciona una nueva herramienta para la edición genética precisa. El objetivo de este estudio fueron las regiones del ADN llamadas elementos reguladores cis (CRE). Estos interruptores son como interruptores de encendido y apagado que garantizan que ciertos genes se activen sólo en las células correctas. Si bien las CRE ayudan a dirigir los genes para que funcionen en un tipo de célula y no en otras, ha sido difícil comprender las reglas (o “gramática”) de cómo funcionan las CRE.
Para decodificar estas reglas, el equipo analizó grandes conjuntos de datos de ADN utilizando un modelo de inteligencia artificial. Este modelo identificó patrones CRE que ayudan a activar o reprimir genes en células específicas. Luego, los investigadores utilizaron estos conocimientos para diseñar interruptores de ADN sintético que se dirigen a tejidos específicos.
Pruebas en modelos en vivo.
equipo Probado Estos interruptores sintéticos, o CRE, se están probando en modelos animales para ver qué tan bien funcionan. Observaron resultados exitosos, como activar el marcador fluorescente solo en las células hepáticas de embriones de pez cebra sin afectar otros tejidos. Esta orientación precisa muestra el potencial de futuras terapias que activarían genes en un solo tejido u órgano.
Utilizando este enfoque de IA, los científicos han creado miles de nuevos microorganismos, cada uno con funciones únicas para controlar genes objetivo. Este desarrollo puede conducir a tratamientos genéticos para afecciones que deben atacar células específicas.
Usos futuros y potencial médico.
Esta herramienta puede conducir al desarrollo de la edición genética con fines de investigación, pero también abre las puertas a terapias dirigidas. Con la capacidad de activar o desactivar genes en tipos de células específicos, los científicos ven aplicaciones en el tratamiento de afecciones genéticas o en la mejora de la reparación de tejidos. Como señaló el investigador principal Ryan Toohey, este enfoque podría permitir a los investigadores ajustar la actividad genética en un tejido, allanando el camino para tratamientos con pocos efectos secundarios en otras células.
¿Qué pasaría si nunca tuvieras que despedirte de alguien querido? Ésa es la pregunta que se plantea en este nuevo y provocador documental. Así que sigue leyendo mientras te explicamos cómo hacerlo. el mira tu eres eterno conectado Desde cualquier lugar y potencialmente gratis.
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“Como un episodio de espejo negro“es una frase que se repite mucho estos días, pero se está explorando el servicio que ofrecen las startups tu eres eterno el era literalmente Pedazo de lote charlie brookerUna antología de ciencia ficción oscura. Brooker, como siempre, predijo un futuro en el que los avatares de los fallecidos creados por inteligencia artificial podrían interactuar con los deudos, devolviendo a los muertos a la vida (digital).
Y eso es exactamente lo que trata este documental premiado, aunque quizás no tan nihilista como el científico. netflix muestra. en lugar de, tu eres eterno Su objetivo es plantear preguntas sobre la ética de la práctica hablando con aquellos a quienes ha brindado consuelo en tiempos difíciles, así como hablando con empresas que utilizan modelos de lenguaje abierto para replicar las personalidades de los fallecidos. What Results es un relato analítico de amplio alcance sobre esta nueva tecnología. Piedra rodante Se llama “un retrato en expansión del negocio emergente de la tecnología digital del más allá”.
Para algunos, el más allá digital es una forma de brindar consuelo a los afligidos, para otros es una explotación explotadora y terrible. Sea cual sea el lado en el que estés, este documental ofrece una fascinante mirada detrás de escena de quienes lo hacen realidad. Así que sigue leyendo para descubrir cómo mirar tu eres eterno En línea, desde cualquier lugar y posiblemente de forma gratuita.
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La marca de agua se aplicó a 20 millones de respuestas de texto generadas por el modelo de lenguaje grande Gemini de Google.Fotografía: Jaap Ahrens/Noor Photo vía Getty
Los investigadores de Google DeepMind en Londres crearon una “marca de agua” para etiquetar de manera invisible el texto generado por inteligencia artificial (IA) y la implementaron en millones de usuarios de chatbot.
Marca de agua, reportada en naturaleza El 23 de octubre1no es el primero diseñado para texto generado por IA. Tampoco puede resistir los intentos persistentes de eliminarlo. Pero esta parece ser la primera demostración realista a gran escala de una marca de agua de texto. “En mi opinión, la noticia más importante aquí es que realmente están publicando esto”, dice Scott Aronson, un científico informático de la Universidad de Texas en Austin, que hasta agosto trabajó en marcas de agua en OpenAI, los creadores de las marcas de agua. ChatGPT tiene su sede en San Francisco, California.
Los modelos de IA alimentados con datos generados por IA rápidamente difunden tonterías
En un experimento masivo, los usuarios del modelo de lenguaje grande Gemini (LLM) de Google, a través de 20 millones de respuestas, calificaron el texto con marca de agua como de igual calidad que el texto sin marca de agua. “Estoy emocionado de ver a Google dar este paso en beneficio de la comunidad tecnológica”, dice Furong Huang, científico informático de la Universidad de Maryland en College Park. “Parece probable que la mayoría de las herramientas comerciales tengan marcas de agua en un futuro próximo”, afirma Zakhar Shumilov, científico informático de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido.
Elige palabras
Es más difícil aplicar una marca de agua al texto que a las imágenes, porque la elección de palabras es esencialmente la única variable que se puede cambiar. La marca de agua de DeepMind, llamada SynthID-Text, cambia las palabras elegidas por el modelo de una manera secreta, pero equivalente, que puede descubrirse mediante una clave de cifrado. En comparación con otros métodos, la marca de agua de DeepMind es un poco más fácil de detectar y su aplicación no ralentiza el proceso de generación de texto. “Parece superar a los esquemas de la competencia cuando se trata de poner marcas de agua a los titulares de títulos de maestría”, dice Shumailov, ex colaborador y hermano de uno de los autores del estudio.
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La herramienta también se ha hecho abierta, para que los desarrolladores puedan aplicar su propia marca de agua a sus modelos. “Esperamos que otros desarrolladores de modelos de IA adopten esto y lo integren con sus propios sistemas”, dice Pushmeet Kohli, científico informático de DeepMind. Google mantiene su principal secreto, por lo que los usuarios no podrán utilizar herramientas de detección para detectar texto con la marca de agua Gemini.
El enfoque de DeepMind se basa en… método existente Incluye una marca de agua en el algoritmo de muestreo, que es un paso en la generación de texto independiente del propio LLM.
LLM es una red de asociaciones creada mediante capacitación en miles de millones de palabras o partes de palabras, conocidas como tokens. Dada una cadena de texto, el modelo asigna a cada token de su vocabulario la probabilidad de que sea el siguiente en la oración. La tarea del algoritmo de muestreo es decidir qué token utilizar de esta distribución, de acuerdo con un conjunto de reglas.
El algoritmo de muestreo SynthID-Text utiliza una clave criptográfica para asignar puntuaciones aleatorias a cada token posible. Las fichas del candidato se extraen de la distribución, en números proporcionales a su probabilidad, y se colocan en el “torneo”. Allí, el algoritmo compara los resultados en una serie de eliminaciones individuales, ganando el valor más alto, hasta que solo queda un símbolo, que se selecciona para su uso en el texto.
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Este elaborado esquema facilita la detección de la marca de agua, lo que implica ejecutar el mismo código de cifrado sobre el texto generado para buscar puntuaciones altas que indiquen tokens “ganadores”. También puede hacer que sea más difícil de eliminar.
Huang dice que las múltiples rondas del torneo se pueden comparar con un candado de combinación, donde cada ronda representa un número diferente que debe resolverse para abrir o eliminar la marca de agua. “Este mecanismo hace que sea más difícil borrar, falsificar o aplicar ingeniería inversa a la marca de agua”, añade. Dado que el texto contenía alrededor de 200 caracteres únicos, los autores demostraron que aún podían detectar la marca de agua, incluso cuando usaban un segundo LLM para reformatear el texto. Para cadenas de texto cortas, la marca de agua es menos fuerte.
Los investigadores no han explorado hasta qué punto la marca de agua puede resistir los intentos de eliminación intencional. La resistencia de las marcas de agua a este tipo de ataques es una “cuestión política enorme”, afirma Yves-Alexandre de Montjoye, científico informático del Imperial College de Londres. “En el contexto de la seguridad de la IA, no está claro hasta qué punto proporciona protección”, afirma.
Kohli espera que la marca de agua empiece a resultar útil para utilizar el LLM de buena fe. “La filosofía rectora era que queríamos crear una herramienta que la comunidad pudiera mejorar”, dice.
Una cuarta parte de los usuarios de teléfonos inteligentes informaron que “no encuentran útiles las funciones de IA”, mientras que aproximadamente la mitad de los encuestados dijeron que no estaban interesados en pagar una tarifa de suscripción mensual por las capacidades de IA. Mientras tanto, alrededor de un tercio tiene preocupaciones sobre la privacidad de la IA en sus teléfonos.
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Esto cambia ligeramente según la generación: los más jóvenes se sienten más cómodos y dispuestos a gastar en IA que los usuarios de teléfonos inteligentes de mayor edad. En general, según CNET, la IA es “una de las últimas razones por las que los consumidores quieren actualizar sus teléfonos inteligentes”.
Entonces, ¿qué atrae a los usuarios de teléfonos inteligentes a actualizarse? Duración de la batería, por supuesto. Casi dos tercios de los encuestados dijeron que una mayor duración de la batería era su “mayor motivación” para actualizar, seguida de más almacenamiento y mejores funciones de la cámara. Las integraciones de IA motivaron solo al 18% de los participantes.
Independientemente de por qué elige actualizar, esperar a que llegue la IA parece ser la mejor ruta. Después de todo, va a buen ritmo.
En los dos años transcurridos desde el primer avance público de ChatGPTpublicar Herramientas de inteligencia artificial Estas tecnologías han variado desde enfoques integrales hasta inversiones más cautelosas, pero la preocupación generalizada de que la tecnología pueda reemplazar a los trabajadores humanos se ha mantenido constante en todo momento.
A medida que la tecnología continúa evolucionando y las empresas se adaptan en consecuencia, el papel de la IA en el lugar de trabajo se está volviendo cada vez más definido y es posible que usted no tenga que preocuparse tanto por la seguridad de su trabajo.
La Inteligencia Artificial como socio creativo
Varias conferencias magistrales y paneles de discusión en el Congreso Mundial sobre Innovación y Tecnología (WCIT) de este año en Ereván, Armenia, revelaron el papel de la IA como colaboradora.
El mensaje principal transmitido durante el evento enfatizó la necesidad de ver la inteligencia artificial como punto de partida y fuente de inspiración, aportando ideas que los humanos pueden perfeccionar y mejorar. El verdadero valor de los trabajadores humanos está en su capacidad para agregar emoción, compromiso y tomar decisiones basadas en valores, y permitir que la IA maneje más elementos centrales de su carga de trabajo puede permitirle aumentar su valor para su empleador.
Ver a la IA como un colaborador en lugar de un competidor se está volviendo más común en todas las industrias, pero especialmente entre los creativos, ya que la tecnología puede procesar cantidades masivas de datos, identificar patrones y crear prototipos que pueden ser abstraídos por trabajadores humanos reales.
El equilibrio entre humanos y máquinas es especialmente importante en campos donde las emociones humanas juegan un papel crucial. Ya sea en marketing, servicio al cliente o liderazgo, la capacidad de conectarse con otros a nivel emocional es un rasgo exclusivamente humano que los gigantes tecnológicos nunca podrán replicar, por mucho que lo intenten, y lo intentan, lo hacen.
Aunque innumerables estudios ya han revelado que las empresas carecen de la base de datos adecuada para aprovechar al máximo la IA, ésta promete ayudar en la toma de decisiones a nivel directivo.
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La IA ya ha demostrado ser eficaz para sacar a la luz información y datos que han conducido a decisiones sobre el tratamiento médico, y aunque la decisión final debe recaer en el médico, que tendrá en cuenta otros factores como el estado emocional del paciente, su historia personal y otros contextos. Hay beneficios claros.
En entornos empresariales, la IA ha demostrado su capacidad para mejorar las operaciones e indicar una dirección estratégica para permitir a los líderes tomar decisiones informadas que se alineen con los objetivos y valores de sus empresas. Sin embargo, aún queda mucho trabajo por hacer para poder hacer un mejor uso de los datos no estructurados, que suelen contener menos texto.
Inteligencia artificial y creación de empleo
A pesar de los temores de que la IA desplace masivamente puestos de trabajo, está claro que puede ocurrir lo contrario. Además de agregar nuevos roles en el desarrollo de modelos básicos y la integración de herramientas y agentes de IA dentro de las empresas, la IA también promete cerrar la brecha entre la actual escasez de talento, permitiendo que los trabajadores menos calificados asuman roles que tal vez no hubieran podido lograr usando la tecnología. como colega.
Hablando del papel de la inteligencia artificial y la robótica en el mercado laboral y el envejecimiento de la población en muchos países desarrollados, NVIDIA “Hay muchos trabajos para robots, y ya hay trabajos disponibles que necesitamos para ejecutar robots”, señaló el vicepresidente de tecnología de simulación de Omniverse, Rev Lebaredian. “No tenemos que preocuparnos demasiado de que acepten otros trabajos. “
Con su promesa de acelerar las tareas rutinarias y repetitivas, la IA generativa en particular puede liberar a los trabajadores humanos para que se concentren en tareas más complejas y creativas. Esto puede mejorar la eficiencia, pero también puede mejorar la calidad del trabajo que se produce porque los trabajadores tienen más tiempo para producir resultados significativos.
Al ritmo de este artículo, Tak Lu, un experto en inteligencia artificial, aprendizaje automático y robótica, prevé que la IA eventualmente conducirá a una “creación neta de empleos”. [and] crear nuevos empleos”, además de obligarnos a “cuestionar nuestras habilidades” a medida que cambian los requisitos.
¿Qué podría ser lo siguiente?
A pesar de las preocupaciones de los trabajadores sobre la seguridad de sus puestos de trabajo, los expertos piden que los humanos fomenten una relación más simbiótica con la inteligencia artificial.
Al ser el futuro del trabajo, dicha relación brindará nuevas oportunidades a una amplia gama de trabajadores, lo que generará un mayor potencial de crecimiento de la empresa, así como la creación de roles nuevos y adicionales.
Como ocurrió con las grandes transformaciones del pasado, como la Revolución Industrial, el resultado más probable de la era de la IA será una transformación generalizada del empleo en lugar de la eliminación total de los trabajadores humanos.
Los cerdos son ruidosos, pero la inteligencia artificial puede interpretar sus sonidos y decirnos qué sienten en función de ellos. Un grupo de científicos ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que puede decodificar las emociones de los cerdos en función de sus gruñidos, gritos y jadeos. La investigación tiene como objetivo ayudar a los agricultores a comprender la salud física y emocional, así como el bienestar de sus animales. Saber que los cerdos están felices, tristes, estresados o cualquier otra cosa puede ayudar a quienes los crían a solucionar posibles problemas que afecten a los animales y a mantenerlos en mejores condiciones.
Los investigadores utilizaron miles de grabaciones de cerdos en todo tipo de situaciones a lo largo de su vida, incluso yendo al matadero en algunos casos. Cada chillido y gruñido se marcó y clasificó dependiendo de si el cerdo estaba teniendo una experiencia positiva o negativa. Pronto, la inteligencia artificial podrá determinar qué emociones desencadenan diferentes sonidos. Por ejemplo, un grito agudo suele significar miedo o estrés, mientras que gruñidos breves significan que el cerdo está satisfecho.
En las granjas modernas se utilizan muchos equipos de alta tecnología para controlar la salud física de los animales. Agregar la aptitud psicológica a la lista puede ser una verdadera bendición para los agricultores. Los cerdos felices están sanos y los cerdos estresados pueden ser un signo de problemas mayores. Los cerdos más felices no sólo son buenos por razones morales; También tienden a ser más valiosos que la carne.
Inteligencia artificial de Doolittle
Los investigadores creen que con suficientes datos, esta IA podría eventualmente adaptarse para comprender también las emociones de otros animales. Ya hay esfuerzos en esta área. el La nueva banda de Shazam Aprovecha la inteligencia artificial para traducir a los animales. El collar que rodea a tu perro o gato (o cualquier animal) utiliza sensores para controlar cómo responde el animal a lo que le dices y a sus movimientos. La IA lo traduce al lenguaje humano y lo transmite a través de parlantes ubicados en el collar. Con el tiempo, las habilidades comunicativas de su mascota aprenden y se vuelven más precisas.
Es poco probable que sea práctico colocar collares como este alrededor de los millones de cerdos criados en granjas. Sin embargo, el algoritmo de IA se puede implementar de otras formas útiles. Los investigadores buscan crear una aplicación utilizando el algoritmo que los agricultores puedan usar para controlar la temperatura o monitorear animales salvajes. Luego, todo lo que se necesita es conectar el dispositivo al telar y al hilo para permitir que el cerdo cree su propia tela y declare lo adorable que es, sin necesidad de araña.
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Centro de datos de Amazon en Ashburn, Virginia. Las empresas tecnológicas están invirtiendo en energía nuclear para intentar cubrir la creciente demanda energética de estas instalaciones.Crédito: Nathan Howard/Getty
La semana pasada, los gigantes tecnológicos Google y Amazon dieron a conocer acuerdos que respaldan la energía nuclear “avanzada”, como parte de sus esfuerzos por convertirse en carbono neutral.
Google Anunciar Comprará electricidad producida por reactores desarrollados por Kairos Energy, con sede en Alameda, California. Mientras tanto, Amazon está invirtiendo casi 500 millones de dólares en X-Energy Reactor Company, con sede en Rockville, Maryland, y ha acordado comprar energía producida por reactores diseñados por X-Energy que se construirán en el estado de Washington.
Energía nuclear de IA: lo que se necesitará para reabrir de forma segura Three Mile Island
Ambos movimientos son parte de una tendencia verde más amplia que ha surgido a medida que las empresas de tecnología se enfrentan a las crecientes demandas de energía de los centros de datos y las granjas de cálculo impulsadas por inteligencia artificial (IA). mes pasado, microsoft dijo Comprará energía a una empresa de servicios públicos que planea reiniciar un reactor de 835 megavatios fuera de servicio en Pensilvania.
Las asociaciones acordadas entre Google y Amazon incluyen empresas emergentes que son pioneras en el diseño de “pequeños reactores modulares”, que pretenden ensamblarse a partir de piezas prefabricadas. La idea es hacer que los reactores nucleares sean más pequeños, más baratos, más seguros y más rápidos de implementar que los utilizados en las plantas convencionales. Diseños realizados por X-energy, Kairos y muchas otras empresas (parcialmente financiados por fundaciones, por ejemplo Departamento de Energía de EE. UU. y Comisión Europea) es radicalmente diferente al de las empresas energéticas establecidas, pero todavía queda un largo camino por recorrer antes de que se convierta en realidad.
naturaleza Hablé con investigadores de energía nuclear para explorar la importancia y las posibles implicaciones de estas importantes inversiones en tecnología.
¿Pueden estos acuerdos estimular la innovación en la industria nuclear?
La construcción de centrales nucleares (un proceso que a menudo está plagado de complejos procedimientos de obtención de permisos, retrasos en la construcción y sobrecostos) es financieramente riesgoso, y apostar por tecnologías no probadas es aún más riesgoso. Pero los acuerdos con Google y Amazon podrían proporcionar un “enorme” impulso a Kairos y XEnergy, dice el ingeniero nuclear Jacopo Bongiorno, que dirige el Centro de Sistemas Avanzados de Energía Nuclear del Instituto Tecnológico de Massachusetts en Cambridge. “El mayor valor es un voto de confianza y, por supuesto, eso viene con algo de dinero”, afirma. Dice que dichos anuncios pueden ayudar a las empresas a recaudar fondos adicionales, saltando el “valle de la muerte de la innovación” que a menudo separa las ideas prometedoras del éxito comercial.
Pero los detalles de los acuerdos son turbios, y es probable que el nivel de apoyo de Amazon y Google sea una “gota en el mar” en comparación con los miles de millones que estas nuevas empresas necesitarán eventualmente, dice el físico Edwin Lyman, director del proyecto nuclear. Seguridad Energética en la Unión de Científicos Preocupados en Washington, DC. “La máquina de relaciones públicas está en pleno apogeo, pero el capital privado no parece estar preparado para correr ese riesgo todavía”, dice Lehman.
La velocidad del progreso en ciencias de la computación plantea otra pregunta, dice Allison MacFarlane, directora de la Escuela de Políticas Públicas y Asuntos Globales de la Universidad de Columbia Británica en Vancouver, Canadá, y ex presidenta de la Comisión Reguladora Nuclear (NRC) de Estados Unidos. “Si hablamos de dentro de 15 años, ¿la IA necesitará tanta potencia?”
¿Cómo funcionan los pequeños reactores modulares?
Varias empresas emergentes (así como algunas empresas establecidas, incluidas Toshiba y Rolls-Royce) están desarrollando pequeños reactores, cada uno de los cuales reivindica su originalidad y sus propias ventajas. La mayoría de ellos buscan diseños diferentes a los que se han utilizado hasta ahora para producir electricidad.
La energía nuclear diez años después de Fukushima
En casi todos los tipos de reactores nucleares, la fuente de energía es la fisión de los átomos de uranio. El núcleo del isótopo inestable uranio-235 se rompe cuando choca con un neutrón, y esto libera más neutrones, que golpean más núcleos, provocando una reacción en cadena. Una central nuclear convencional extrae la energía resultante, liberada en forma de calor, bombeando agua fría a través del núcleo del reactor y produciendo vapor presurizado para impulsar turbinas que generan electricidad.
El diseño Energy X reemplaza el agua con helio, mientras que Kairos planea usar sal fundida. Ambos abandonan las tradicionales barras de combustible nuclear y las reemplazan con miles de “guijarros” redondos de combustible. Se agrega grava continuamente en la parte superior del reactor, mientras que la grava gastada se retira del fondo, de una manera similar a la forma en que funciona una máquina expendedora de chicles.
¿Existen ventajas de seguridad para los diseños modulares pequeños?
“En teoría, los reactores más pequeños pueden tener un alto grado de seguridad pasiva”, afirma Lehman. Cuando esté cerrado, el pequeño núcleo del reactor contendrá menos calor residual y radiactividad que el que se derritió en el desastre de Fukushima Daiichi que siguió al tsunami de 2011 en Japón.
Las compañías también dicen que los reactores de lecho de guijarros propuestos son intrínsecamente más seguros porque no están presurizados y porque están diseñados para hacer circular refrigerantes sin la ayuda de bombas (la pérdida de energía de las bombas de agua causó tres de los desastres de Fukushima). . Fallo de los reactores de la estación).
Pero Lyman cree que es peligroso confiar en un enfriamiento pasivo impredecible sin el apoyo de una opción de enfriamiento activo. A medida que los reactores se hacen más pequeños, se vuelven menos eficientes. Otra startup, NewScale Power, con sede en Portland, Oregón, diseñó su propio pequeño reactor modular (que ha sido certificado por la NRC) para producir 50 megavatios de electricidad, pero luego cambió a un diseño más grande de 77 megavatios. La necesidad de activar la economía “hace que la seguridad negativa sea menos creíble”, dice Lehman.
En algunos casos, los pequeños reactores modulares podrían “impulsar la energía nuclear en una dirección más peligrosa”, dice Lehman. “Lo avanzado no siempre es mejor”.
En particular, Lyman señala que los diseños de lechos de grava desarrollados por X-energy y Kairos se basarán en uranio altamente enriquecido y poco enriquecido (HALEU), que consta de entre un 10% y un 20% de uranio 235, en comparación con un enriquecimiento del 5%. El nivel requerido por la mayoría de los reactores existentes (y el reactor NuScale). Lyman dice que el Hallyu todavía está clasificado como combustible poco enriquecido (a diferencia del uranio altamente enriquecido utilizado para fabricar bombas nucleares), pero esta distinción es engañosa. En junio, él y sus colaboradores, incluido el físico Richard Jarwin, quien dirigió el diseño de la primera bomba de hidrógeno, advirtieron que… ciencias Artículo que afirma que se podría fabricar una bomba con unos cientos de kilogramos de Halyu, sin necesidad de enriquecimiento adicional.1.
Los pequeños reactores modulares están diseñados para ser más baratos, más seguros y más rápidos de construir que los utilizados en las centrales nucleares convencionales, como ésta en Mošovce, Eslovaquia.Crédito: Janos Kummer/Getty
También es probable que los reactores más pequeños produzcan más desechos nucleares y utilicen el combustible de manera menos eficiente, según el trabajo informado por MacFarlane y sus colaboradores en 2022.2. En un reactor a gran escala, la mayoría de los neutrones producidos por la división del uranio viajan a través de una gran cantidad de combustible, lo que significa que tienen una alta probabilidad de golpear otro núcleo, en lugar de golpear las paredes de la vasija del reactor o escapar al interior del reactor. Edificio circundante. “Cuando se encoge el reactor, hay menos material en él, por lo que habrá más fugas de neutrones”, dice MacFarlane. Estos neutrones rebeldes pueden ser absorbidos por otros núcleos atómicos, que luego se volverán radiactivos.
NuScale señala que el estudio se basó en parte en el diseño de 50 megavatios de la compañía, ahora abandonado, pero McFarlane y otros dicen que el problema probablemente se aplica a la mayoría de los reactores pequeños.
¿Sería más barato construir reactores pequeños?
La capacidad de construir componentes en una línea de montaje podría reducir significativamente los costos de construcción del reactor. Pero también existen economías de escala intrínsecas en la construcción de reactores más grandes, afirma Bongiorno. “No creamos ciegamente a la gente” cuando dice que los reactores más pequeños producirán energía más barata, dice. La energía nuclear tiene muchas ventajas, pero “no es barata”, y es poco probable que eso cambie dramáticamente.
Sin embargo, una vez que la tecnología esté probada y madure, construir cada pequeño reactor individualmente debería ser más barato y más rápido que construir grandes reactores convencionales, añade Bongiorno. Esto podría convertirla en una propuesta atractiva para los inversores y acelerar su adopción.
Mientras tanto, a Lehman y otros les preocupa que la exageración en torno a la tecnología de reactores modulares pequeños (y la presión para reducir costos) pueda conducir a estándares de seguridad más bajos. Por ejemplo, algunas empresas dicen que sus reactores son tan seguros que no necesitarán estructuras de contención de hormigón armado.
¿Todos estos esfuerzos ayudarán a combatir el cambio climático?
“No deberíamos cerrar la energía nuclear existente. La necesitamos desesperadamente, y necesitamos desesperadamente abandonar los combustibles fósiles”, dice MacFarlane, incluso algunos oponentes de toda la vida a la energía nuclear están de acuerdo a regañadientes.
Pero es un tema de debate si la construcción de nuevos reactores es la mejor manera de reducir rápidamente las emisiones. McFarlane señala que los paneles solares y las turbinas eólicas podrían desplegarse a un ritmo mucho más rápido. Otras evaluaciones, incl. Uno de la Agencia Internacional de EnergíaSeñala que en muchas partes del mundo, depender exclusivamente de energía solar y eólica disponibles sería demasiado costoso, incluso con la adición de baterías masivas, y que las fuentes disponibles bajo demanda, incluidas las nucleares, seguiría siendo muy eficiente. Un papel importante en el ahorro de energía en el futuro3.
No todos inteligencia artificial La aplicación parece útil en la vida cotidiana, pero Anthropic acaba de presentar una aplicación que podría resultar útil.
antrópico Ella anunció en su sitio web que “Claude” El gran modelo del lenguaje ha adquirido una novedad interesante: el uso de ordenadores. En pocas palabras, esta IA puede tomar el control del cursor del mouse y realizar tareas informáticas básicas como hacer clic y escribir. Esta función ya está disponible en la versión beta pública de Claude 3.5 Sonnet.
La función, que la propia Anthropic describió como “engorrosa y a veces propensa a errores”, parece haber sido adoptada por empresas como Asana y DoorDash. Según Anthropic, las habilidades de Claude para manejar computadoras pueden realizar tareas “que requieren docenas, a veces incluso cientos, de pasos para completarse”, probablemente sin intervención humana. Para algo como Asana, un software de gestión de proyectos empresariales, esto puede resultar muy útil y ahorrar tiempo.
Por supuesto, todo esto suena genial hasta que Claude hace algo mal y no te das cuenta hasta que es demasiado tarde.