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Los informes dicen que Tesla ya está construyendo el nuevo Model Y en Berlín

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tesla Modelo Y actualizado Se lanzó en China y Australia (entre otros países de la región de Asia y el Pacífico) la semana pasada. Ahora parece que pronto se lanzará también en Europa.

Muchas fuentes afirman que Tesla ya ha construido el primer nuevo Model Y en su Gigafactory de Berlín, Alemania. Según informaron medios alemanes HandelsblattLa compañía tenía previsto comenzar la producción del nuevo automóvil, también conocido por su nombre clave “Juniper”, el martes.

Esto es lo que confirmó Eléctricoque afirma que la propia Tesla ha confirmado que la producción del nuevo Model Y ha comenzado en Berlín, aunque el medio no proporcionó ningún enlace, cita o fuente que lo demuestre. On X, un YouTuber para Tesla iveber dijo Y que el primer Model Y nuevo salió de la línea de producción en Gigafactory Berlin; Un comentarista, posiblemente un empleado de Tesla, agregó que el primer Modelo Y ya se construyó y se fabricará. Lo firmaron 12.000 empleados.

De ser cierto, esto es notable porque indica que Tesla podría comenzar a vender el Model Y en Europa muy pronto.

Velocidad de la luz triturable

No hay información oficial (que podamos encontrar) de Tesla o su director ejecutivo, Elon Musk, sobre nada de esto, así que tome los informes con cautela.

Históricamente, un lanzamiento europeo antes que uno en Estados Unidos no sería sorprendente. Cuando la empresa lanzó el “Highland” actualizado. Modelo 3 a finales de 2023Estuvo disponible en Europa meses antes que Tesla. Se empezó a vender en Estados Unidos.

Sin embargo, al momento de escribir este artículo, todos los sitios web europeos de Tesla todavía enumeran el “antiguo” Tesla Model Y, mientras que la versión Juniper no se ve por ninguna parte.

El nuevo Juniper Tesla Model Y trae una serie de mejoras y mejoras, tanto en el exterior como en el interior del coche. Para obtener una descripción detallada, vaya aquí.



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Tetsuwan Scientific está construyendo científicos robóticos con inteligencia artificial que puedan realizar experimentos

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Tetsuwan Scientific, una startup con sede en San Francisco, está construyendo inteligencia artificial (Inteligencia artificial) Robots que pueden realizar las tareas del mundo. Los fundadores, el director ejecutivo Christian Pons y el director de tecnología (CTO), Theo Schäfer, sacaron la startup del secreto en noviembre después de una exitosa ronda de financiación inicial. La empresa tiene como objetivo crear software inteligente que pueda integrarse con robots de laboratorio para automatizar todo el proceso de descubrimiento e invención científicos, desde generar una hipótesis hasta realizar experimentos y sacar conclusiones.

Construyendo científicos en robótica impulsados ​​por IA

Fundada en 2023, la startup ha estado trabajando sigilosamente durante el último año y medio para construir su primer producto, un científico de inteligencia artificial que pueda realizar experimentos. Ahora está fuera del sigilo y actualmente trabaja con La Jolla Labs desarrollando fármacos terapéuticos de ARN. ático Sitio webla startup detalló su visión y el primer producto en el que está trabajando. En particular, todavía no tiene ningún producto de propiedad pública.

Al resaltar el planteamiento del problema que pretende resolver, la startup dice que la automatización en la ciencia se centra en un gran volumen de experimentos en lugar de una gran variedad. Esto se debe a que los robots de laboratorio actualmente requieren una programación extensa para replicar protocolos específicos. La compañía dijo que esto llevó a la creación de un sistema que crea líneas de ensamblaje en lugar de robots que podría ser de ayuda para los científicos.

Tetsuwan Scientific afirmó que el problema es que los robots no pueden comprender la intención científica y, por lo tanto, no pueden realizar un experimento por sí solos. Sin embargo, al observar modelos generativos de IA, afirma la compañía, ahora es posible cerrar esta brecha de comunicación y enseñar a los robots cómo actuar como científicos. Es un problema doble y requiere software inteligente combinado con hardware robótico versátil.

en entrevista Con TechCrunch, Pons destacó que los modelos de lenguaje grandes (LLM) pueden cerrar la brecha del software al permitir a los desarrolladores comunicar la intención científica a un bot sin tener que escribir miles de líneas de código. El director ejecutivo enfatizó que el marco de recuperación aumentada (RAG) también puede ayudar a reducir las alucinaciones de la IA.

Según la publicación, Tetsuwan Scientific está construyendo robots no humanoides. Estos robots, que también se muestran en el sitio web, son una estructura grande, cuadrada, parecida al vidrio, que se dice que evalúa resultados y realiza cambios en experimentos científicos sin necesidad de intervención humana. Se dice que estos robots funcionan con software y sensores de inteligencia artificial para adquirir conocimientos sobre parámetros técnicos como la calibración, la caracterización de la clase de líquido y otras propiedades.

En particular, la startup se encuentra actualmente en las etapas iniciales hacia su objetivo final de construir científicos robóticos autónomos de IA que puedan automatizar todo el proceso científico e inventar cosas.

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Brennan: Cómo Johnson está construyendo su carrera en Tottenham basándose en el propósito de la marca

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Algunos extremos hacen carrera marcando el mismo tipo de goles.

La ex estrella holandesa Arjen Robben disparó con la zurda al segundo palo cuando cortó desde la derecha. Newcastle's Harvey Barnes remató repetidamente los rulos largos después de uno. Francia y Real Madrid Kylian Mbappé perfeccionó el disparo “inverso” cerca del palo Después de entrar por la izquierda

Brennan Johnson Necesita ir al menú. Eso fue hace menos de dos meses. Tottenham Hotspur El entrenador en jefe Ange Postecoglou salió en defensa del jugador de 23 años contra el abuso de las redes sociales, elogiando su ritmo de trabajo y su comportamiento, simplificando la mala forma de Johnson como “un chico joven al que tal vez le falta un poco de confianza”. “Las cosas no salieron como él quería”.

Desde entonces, Johnson ha marcado siete apariciones consecutivas con su club y su selección, y anotó un gol anoche en el empate 2-2 de los Spurs. Liga Europea El empate con la Roma le dejó cuarto en sus últimos siete partidos. Ha marcado 14 goles en todas las competiciones (53 apariciones) desde el inicio de la temporada pasada. Son Heung Min (21) Es el único jugador del Tottenham con más que eso.

Ninguno de sus goles con los Spurs llegó desde fuera del área, y la mitad (siete) fueron con el mismo movimiento: la asistencia fue un centro raso desde la izquierda, con Johnson llegando al segundo palo para rematar con un solo toque.

En el partido contra la Roma llegó un contraataque que le dio al Tottenham la ventaja de 2-1. Son recibió un pase suelto después de que la Roma pasara el balón desviado. Johnson tiende a mantenerse alto cuando los Spurs defienden en el flanco izquierdo, que es la posición de “descanso de ataque”, lo que significa que puede ser una salida de transición.

Son se lo pasa a Bab Matar Sarr, quien inmediatamente dispara el balón. Diane Kulusevski.

Johnson Dominic Solanke Realizar giras de apoyo. Aquí ayuda el uso de su pie izquierdo por parte de Kulusevski, que sale para cubrir al defensa Mats Hummels. Mientras tanto, Johnson hace una carrera curva hacia el interior del lateral izquierdo Angelino.

Recibe un balón raso de Kulusevski casi en el punto de penalti y recibe la asistencia de Solanke en el defensa central. Johnson, zurdo, usa velocidad en el centro y golpea el empeine superando a Mile Svilar.

Es una ligera variación de un objetivo bursátil. Las diferencias aquí son la carrera interior del lateral y una ligera desaceleración al acercarse, ya que normalmente corre por el lado ciego hacia el poste trasero. Esta es la primera vez que marca este gol también con el pie izquierdo (no dominante), normalmente a menos de 12 metros de la portería.

Por ejemplo, el gol de la victoria en casa ante el Brighton & Hove Albion la temporada pasada. Tottenham atacó por el lado izquierdo y rompió la presión. James Madison Liberado richarlisonY el hijo corre tras él. Johnson ocupó una posición alta y amplia en la derecha, en Pervis Estopinapunto ciego.

Parte de la belleza de la meta es su sencillez: es una línea recta Los tipos de carrera más habituales antes de grabar. Pero los detalles son importantes, especialmente el momento. Normalmente, Johnson mantiene su línea con el balón y se mantiene fuera del ancho del segundo palo hasta el último momento. Garantiza que no haya intrusiones y lo mantiene desatendido. Como es muy rápido y alcanza velocidad muy rápidamente en distancias cortas, no es necesario ir temprano.

Mientras Richarlison coloca a Son en una posición de cruce, Johnson acelera y rápidamente gana terreno en Estopinan.

Se encuentra con un centro bajo de Son en la línea de seis yardas y lo dispara al arco. Se mueve tan rápido que su impulso lo lleva a la meta.

Otro ejemplo: desde el mismo extremo del campo en la victoria en la remontada Brentford En enero. Después de empatar, los Spurs se recuperaron en su propia mitad y Kulusevski disparó en el rebote, disparando a casa. Timo Werner. Él y Johnson comienzan su gira desde la misma línea horizontal.

De nuevo, se mantiene en línea con la barra y en bin mipunto ciego. Werner usa una buena doble velocidad, disminuyendo la velocidad y luego acelerando nuevamente para llegar a la banda y escapar. Ethan Pinnock.

Johnson golpeó el poste trasero, con un centro raso de Werner que encontró su carrera casi en la línea de gol.

Johnson anotó goles de carbono en dos visitas a Manchester esta temporada. El primero fue en Old Trafford en septiembre, después de que el central mickey van de ven Interceptó el balón en el centro del campo, lo dribló hasta el área de penalti y centró desde el segundo palo a Johnson en el segundo palo.

El jugador de la selección de Gales también consiguió el reciente triunfo del Tottenham por 4-0 fuera de casa ciudad de manchesterCuando Werner contestó Jack GrealishPase fuera de lugar. Contraatacó y fue quemado. Kyle Walker Para un rápido uno contra uno, luego lo pasó a través de la portería para que Johnson se deslizara.

“Lo más importante es la verdadera disciplina en las posiciones que ocupa”, dijo Postecogoulou cuando se le preguntó sobre el reciente desempeño de Johnson en su conferencia de prensa del viernes. “Él siempre está en las áreas correctas. De la forma en que jugamos, si llegas a las áreas correctas obtienes el beneficio.

“Es fácil de decir, por la forma en que jugamos, pero a veces se necesita mucha atención y concentración en esos momentos. El fin de semana contra el City, sabía que era probable que golpeara a Timo (Werner) en el segundo palo e incluso. Anoche Que Kulusevskiy llegará a un área determinada, siempre está ahí.

Estos objetivos suelen ocurrir después de recuperaciones, cuando las defensas se desmantelan, lo que conviene a los Spurs como grupo y a Johnson individualmente. ellos Nueve goles de tiros rápidos es la mayor cantidad en la Premier League esta temporada.

Aunque hay ejemplos contra defensas estables, como en el triunfo por 4-1 Villa Aston A principios de noviembre.

Johnson marcó el primer gol en el empate 1-1 a domicilio jamón del oeste La última temporada. Estaba abrazado a la línea de banda derecha mientras los Spurs trabajaban en el medio campo. Rodrigo Bentancur Hacia el interior de atrás El destino de Udoji.

Johnson quería un pase temprano de Bentancur, pero no vio la carrera y en su lugar pasó a Werner. Bosque de Nottingham El graduado de la academia a menudo correrá con los brazos extendidos o en alto cuando los Spurs se coloquen en posiciones cruzadas por la izquierda.

Una vez que Werner se convierte en uno contra uno Vladímir KovalJohnson comienza su carrera, detrás del lateral izquierdo del West Ham, Emerson Palmieri.

Werner cruza raso desde la línea de gol; prensa johnson.

Cual La jugada es un ejemplo de cómo Postecoglou configura su sistema para hacer avanzar el juego, con el lateral sobrecargando el mediocampo contrario.para crear escenarios de reducción de ala a ala. “Ve y mira célticoRugido de Brisbane, Yokohama Marinos Mate. “Me gusta ser extremo derecho en mi equipo y marcar muchos goles”, bromeó Postecoglou.

profundizar

ir más profundo

Tottenham es peligroso sin Harry Kane: los goles en propia meta son una gran razón

Diez de los goles de Johnson en Tottenham llegaron desde dentro de los 12 metros de la portería y ha marcado siete goles dentro del área chica. primera división Desde el inicio de la temporada pasada, ningún jugador ha marcado más goles en esa zona, mientras… Erling Haaland (11,6 en 38 tiros) Es el único jugador con una mayor expectativa de goles en tiros desde seis yardas (los 20 tiros de Johnson valen 10,2 xG).

Durante el último año calendario, Johnson estuvo por debajo del promedio entre los cinco mejores extremos de la Europa League en términos de toques, pases, centros, movimientos de creación de tiros y tiros exitosos. Mostró un equipo más creativo la temporada pasada (10 asistencias en la liga, la mayor cantidad de cualquier jugador de los Spurs), pero esta temporada se ha convertido en un delantero abierto.

La media de tiros del extremo en la Premier League, desde el inicio de la temporada 2023-24, es del 41% de sus primeros tiros. Johnson supera esa cifra en un 20 por ciento.

Postecoglou lo reemplazó después de 68 minutos contra la Roma, y ​​en ese momento tuvo la menor cantidad de toques que cualquier jugador de los Spurs (25), no intentó regatear, cruzó solo dos veces y no creó oportunidades. Aunque tuvo seis toques en el área rival (de los jugadores del Tottenham, sólo Kulusevski tuvo más, con 10) y cuatro remates (la mayoría con Son).

Realmente, es un marcado contraste con los ex Spurs y Gales Extremo derecho Gareth Bale. Johnson es una excepción a la regla de jugar con extremos en el lado opuesto de su pie dominante (Bale es zurdo) y puede igualar a Bale en ritmo, pero no es tan talentoso como un delantero o rematador.

La temporada pasada, Johnson registró la tercera peor puntuación esperada en goles en la Premier League (-5,3). Comenzó la temporada en la banda izquierda, su primer gol a domicilio con el Tottenham. Wolverhampton Wanderersfue el mismo tipo de remate con un solo toque después del impacto, justo en el otro lado, antes de girar a la derecha.

Postecoglou le dio eso El entrenamiento que hizo Pep Guardiola con Raheem Sterling y que le llevó a mejores posiciones (más cerca de la portería, bajo menos presión) en lugar de intentar desarrollar su capacidad para marcar los goles distintivos del extremo. Irónicamente, Johnson lleva el número 9 para Gales, mientras que Bale lleva el número 11.

A sus 23 años, Johnson tiene mucho tiempo para mejorar su juego de tiro, pero si bien Postecoglou ha encontrado una solución que se adapta a su perfil como extremo, maximizar la fuerza debe tener prioridad sobre el desarrollo de debilidades.

Para un entrenador tan metódicamente dogmático, Postecoglou ha demostrado mucha adaptabilidad individual. Son y Richarlison se mezclaron en el puesto nueve y en el ala izquierda la temporada pasadaMovió a Kulusevski del ala derecha al número 8 (creando espacio permanente para Johnson) y cambió la posición de Johnson. Es un juego de jugadores y algunos tienen marcas registradas, y Johnson encontró la suya.

(Imagen superior: Justin Tallis/AFP vía Getty Images)



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Microsoft está construyendo centros de datos de madera en su último esfuerzo por reducir las emisiones. ¿Podría ser este el futuro del poder de la IA?

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El acero y el hormigón, los materiales tradicionales utilizados en la construcción de centros de datos, son las mayores fuentes de emisiones de carbono, pero en un paso hacia la sostenibilidad. microsoft Está probando madera contralaminada (CLT) resistente al fuego en sus primeros centros de datos basados ​​en madera cerca de un suburbio del norte de Virginia.

La compañía dice que este proyecto es parte de una “misión integral” para lograr los ambiciosos objetivos climáticos de la compañía: convertirse en carbono negativo para 2030 y compensar todas las emisiones desde su fundación para 2050.

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Se están construyendo pequeños reactores nucleares capaces de producir 5 megavatios de energía durante un máximo de 100 meses, produciendo 1,2 petavatios-hora de energía.

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La energía nuclear es cada vez más reconocida por su potencial para revolucionar el suministro de energía en los centros de datos, una necesidad a medida que la inteligencia artificial continúa impulsando la demanda.

Empresas como oráculo y microsoft Ambos comenzaron a investigar la energía nuclear (como lo habían hecho anteriormente) microsoft presidente Bill Gates), con Microsoft firmando un acuerdo para comprar energía de El famoso reactor de Three Mile Island.

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Foxconn está construyendo una instalación de Nvidia Superchip en México, dicen ejecutivos

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Foxconn La compañía taiwanesa está construyendo la instalación de fabricación más grande del mundo en México para ensamblar los súper chips GB200 de Nvidia, un componente clave de la plataforma informática de la familia Blackwell de próxima generación de la compañía estadounidense, dijeron el martes altos ejecutivos de la compañía taiwanesa.

Foxconn, el mayor fabricante de productos electrónicos por contrato del mundo conocido como Manzana mayor que iPhone La empresa ensambladora ha aprovechado el auge de la inteligencia artificial (IA) y ensambla servidores utilizados para procesar el trabajo de IA.

“Estamos construyendo la instalación de producción GB200 más grande del planeta”, dijo Benjamin Ting, vicepresidente senior del grupo empresarial Enterprise Cloud Solutions de Foxconn.

NVIDIA Blackwell dijo en agosto que había comenzado a enviar muestras de Blackwell a sus socios y clientes después de modificar su diseño, y que esperaba miles de millones de dólares en ingresos de esos chips en el cuarto trimestre.

Ting dijo que la asociación entre su empresa y Nvidia era muy importante y todos pedían la plataforma Blackwell de Nvidia.

“La demanda es absolutamente enorme”, dijo Ting en el Día de la Tecnología anual de la compañía en Taipei, junto al vicepresidente de inteligencia artificial y robótica de Nvidia, Debo Tala.

Más tarde, en declaraciones a los periodistas, el presidente de Foxconn, Yong Liu, dijo que la planta se estaba construyendo en México y que la capacidad allí sería “absolutamente enorme”. No entró en detalles.

Foxconn ya tiene una importante presencia manufacturera en México y hasta ahora ha invertido más de 500 millones de dólares (alrededor de 4.197 millones de rupias) en el estado de Chihuahua.

Liu dijo que la cadena de suministro de la compañía estaba lista para la revolución de la IA y agregó que sus capacidades de fabricación incluyen “tecnologías avanzadas de refrigeración líquida y disipación de calor necesarias para complementar la infraestructura del servidor GB200”.

Dijo que las expectativas de la compañía para el trimestre actual eran sólidas, pero no proporcionó detalles. Foxconn informó el sábado los ingresos más altos de su historia para el tercer trimestre gracias a la fuerte demanda. Servidores de inteligencia artificial.

Otro foco de Foxconn son los ambiciosos planes para diversificarse más allá de su función en la fabricación de productos electrónicos de consumo para Apple, con la esperanza de utilizar su experiencia técnica para ofrecer fabricación por contrato para vehículos eléctricos, así como producir vehículos utilizando modelos fabricados por la marca Foxtron.

En respuesta a una pregunta sobre la feroz competencia en el mercado mundial de vehículos eléctricos en medio de la desaceleración de la demanda, Liu afirmó que Foxconn está comprometida con este sector.

“Esta es la dirección correcta y continuaremos trabajando duro para lograrlo”, afirmó, añadiendo que con los coches eléctricos, la “barrera del motor” ya no existe en la fabricación de automóviles.

Los fabricantes de automóviles “ya no necesitan fabricar ellos mismos el coche completo”, afirmó.

© Thomson Reuters 2024

(Esta historia no ha sido editada por el personal de NDTV y se genera automáticamente a partir de un feed sindicado).

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“Construyendo la infraestructura de IA del futuro”: Microsoft se asocia con BlackRock para crear un fondo de 30 mil millones de dólares para desarrollar y operar centros de datos

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microsoft Microsoft se ha asociado con el gigante inversor BlackRock para lanzar la Asociación Global de Inversión en Infraestructura de Inteligencia Artificial (GAIIP), un fondo de más de 30.000 millones de dólares destinado a desarrollar infraestructura fundamental para los avances en inteligencia artificial.

La colaboración incluye Global Infrastructure Partners (GIP) y MGX, y se centra en la construcción de centros de datos y proyectos energéticos necesarios para impulsar las tecnologías de inteligencia artificial de próxima generación.

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Los científicos están construyendo “bancos de evidencia” gigantes para crear políticas que realmente funcionen

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Los niños escuchan a su profesor sentados en el aula el primer día del inicio del año escolar, en la escuela primaria Chaptal de París.

La educación es uno de los sectores que trabaja para crear una base de datos que recopile investigaciones sobre cómo mejorar el aprendizaje.Copyright: Martin Bureau/AFP vía Getty

Los financiadores están invirtiendo decenas de millones de dólares en un ambicioso plan para resolver el mayor problema del asesoramiento científico: proporcionar pruebas a los gobiernos. Su objetivo es construir un sistema que permita a los formuladores de políticas de todo el mundo generar síntesis rápidas de ciencia que les ayuden a desarrollar políticas basadas en evidencia dirigidas a Resolver cuestiones críticas como el cambio climático.

“En última instancia, podemos beneficiarnos enormemente de un mundo en el que una recopilación completa de evidencia sobre cada problema social importante esté disponible, continuamente actualizada y disponible para todos”, dice Will Moy, quien dirige Campbell Collaboration, una organización internacional sin fines de lucro. que respalda las revisiones científicas sociales.

Aunque los investigadores producen una gran cantidad de estudios en áreas relevantes para las políticas, los estudios que demuestran el peso de la evidencia sobre un tema son raros en muchos campos y no se utilizan de manera rutinaria para guiar la formulación de políticas. “Existe una enorme demanda” de estudios de este tipo por parte de los responsables de las políticas, dice Jane Gould, directora de investigación del Consejo de Investigación Económica y Social, una agencia de financiación británica. “Pero la oferta no está a la altura”.

La recopilación de evidencia es “todo lo que el mundo sabe sobre cómo resolver un problema importante en un solo lugar”, dice Moy. En medicina, los médicos utilizan habitualmente miles de revisiones y análisis sistemáticos. Combinaciones finas De estudios como ensayos clínicos aleatorios de medicamentos. Muchos estudios sobre este tema proporcionan poca información sobre si el tratamiento es beneficioso o perjudicial. Pero la mayoría de los demás campos carecen de una base tan amplia (ver 'Falta de combinaciones'). Puede llevar meses o años extraer significado de un enorme conjunto de investigaciones, y históricamente los financiadores han gastado una miseria en síntesis de conocimientos en comparación con los miles de millones que gastan en nuevas investigaciones.

Falta de combinaciones. El gráfico compara el número de combinaciones entre ciencias de la salud y ciencias sociales.

Fuente: Colaboración Campbell

Para empezar a remediar esta situación, el Consejo de Investigación Económica y Social y la Fundación Wellcome, un financiador de investigaciones biomédicas en Londres, anunciaron el 21 de septiembre una inversión de £9,2 millones (US$12,2 millones) y alrededor de £45 millones, respectivamente, en más de cinco años, existen bases de datos y herramientas que pueden ayudar a compilar la investigación. El Ministro de Ciencia británico, Patrick Vallance El presidente del Fondo Wellcome, John Arne Röttingen, anunció la financiación en un evento en Nueva York vinculado a la Cumbre del Futuro de las Naciones Unidas, una reunión destinada a tratar de formar un mundo mejor, incluso a través de la ciencia.

Los investigadores acogen con agrado la noticia, que se cree que es una de las mayores inversiones en recopilación de evidencia, y dicen que es oportuna ya que los avances en inteligencia artificial aceleran el proceso de encontrar y combinar estudios. “Es muy emocionante”, dice Isabelle Mercier, investigadora del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo que ha estado recopilando pruebas. Defensa de la recopilación de pruebas en las Naciones Unidas“Hace cuatro años, esto habría sido demasiado grande para pensar en ello, pero ahora estamos empezando a ver que realmente podemos hacerlo”, dice.

Pero la IA hace que la tarea sea más difícil, porque los chatbots impulsados ​​por IA como ChatGPT son capaces de generar resúmenes de investigaciones que parecen creíbles pero que pueden ser engañosos. “El desafío aquí es ¿cómo podemos hacer que lo que es verdaderamente confiable se destaque de lo que no lo es?”, dice Moi.

Lento y difícil

La producción de combinaciones suele ser lenta, difícil y costosa. Los investigadores que realizan una revisión sistemática deben explorar bases de datos mundiales de trabajos publicados y no publicados en busca de estudios potencialmente relevantes. Luego filtran una larga lista de miles de estudios hasta los menos relevantes, evalúan su confiabilidad, extraen los datos y combinan los resultados, a veces utilizando un método estadístico llamado metanálisis. Incluso una vez terminadas, las síntesis de evidencia a menudo no llegan a los responsables de las políticas y rápidamente quedan obsoletas a medida que surgen nuevas investigaciones. “Si un formulador de políticas viene con una pregunta, no debería llevarle tres meses encontrar la investigación”, dice James Thomas, especialista en síntesis de investigaciones de la Universidad de Londres. “Es ridículo”.

El problema se agudizó durante la pandemia de COVID-19, cuando las autoridades de todo el mundo querían formulaciones rápidas para fundamentar las decisiones sobre medicamentos, mascarillas y confinamientos. Al principio, los científicos no pudieron hacerlo disponible lo suficientemente rápido, pero luego lo produjeron. Muchas combinaciones duplicadas y malas críticas..

El sueño de los científicos es que cualquier persona, en cualquier lugar, pueda elaborar una síntesis adaptada a su pregunta y a su parte del mundo, casi con solo presionar un botón. Para ello, los investigadores quieren crear “bancos de evidencia”: bases de datos compartidas de estudios preseleccionados etiquetados con información, como método y ubicación, y con datos en un formato común para que puedan combinarse. Las herramientas de IA capacitadas harán la mayor parte del trabajo duro de clasificar los estudios y resumir los datos, con control de calidad por parte de humanos (por ejemplo, evaluando cualquier sesgo en los estudios subyacentes).

Algunas bases de datos han llegado a la mitad del camino. La Education Endowment Foundation (EEF), una organización benéfica de Londres, tiene una base de datos de más de 3.500 estudios sobre educación. Utilizando esta base, la organización ha construido un conjunto de revisiones sistemáticas que revelan sus hallazgos. El efecto de la tutoría, las tareas y el tamaño de la clase en el aprendizajeLa organización comparte la base de datos y las revisiones con varios países para evitar la duplicación del trabajo de otros países. “Lo ideal sería que, en lugar de realizar seis revisiones sistemáticas independientes, se pudiera realizar una excelente revisión que compartiéramos la capacidad de realizar”, afirma Jonathan Kay, que dirige el trabajo de síntesis de evidencia de la fundación.

Instalaciones en vivo

Las inversiones recientes pueden eventualmente conducir a una serie de bases de datos similares a las del Fondo para el Medio Ambiente Mundial, que contengan estudios listos para resumir en áreas políticas importantes como la protección ambiental. A partir de estas bases, los defensores quieren construir bancos de evidencia “viva” –o constantemente actualizada– que revelaría, por ejemplo, que: ¿Qué funciona para reducir el cambio climático?Mejorar la salud mental y mejorar las oportunidades de empleo para los jóvenes.

Un recipiente con la etiqueta hidroxicloroquina se encuentra en un estante de una farmacia en Utah.

Durante la pandemia de COVID-19, los formuladores de políticas han estado ansiosos por recopilar rápidamente evidencia para responder preguntas como si los medicamentos tratan eficazmente el virus.Copyright: George Fry/AFP vía Getty

La Fundación Wellcome tiene la intención de financiar consorcios que desarrollen plataformas y herramientas de datos que ayuden a llegar a este punto. “Este es un paso extraordinario por parte de Wellcome”, afirma Tariq Khokhar, jefe de datos para ciencia y salud de la organización benéfica. La fundación es más conocida por financiar investigaciones sobre salud, pero este dinero puede ayudar a comprender la evidencia en cualquier disciplina. “Esta es realmente una base sobre la que cualquiera puede construir”, afirma.

La Comisión de Investigación Económica y Social planea financiar un consorcio único para acelerar el proceso de recopilación de evidencia y desarrollo de versiones de prueba de formulaciones in vivo en áreas como el envejecimiento saludable. Khokhar dice que los dos esfuerzos serán diferentes pero pueden superponerse.

La Comisión Económica y Social quiere que su grupo desarrolle formas de facilitar a los responsables de la formulación de políticas el uso de la síntesis de evidencia. Por ejemplo, algunos funcionarios del Reino Unido han comenzado a utilizar una herramienta de inteligencia artificial llamada Redbox Copilot para analizar y resumir documentos y discursos gubernamentales. Los investigadores pueden diseñar herramientas que canalicen “la evidencia de revisión sistemática también hacia este proceso”, dice Gould.

£55 millones no serán suficientes para lograr el tipo de síntesis perfecta de evidencia con la que sueñan los defensores. Pero los financiadores esperan añadir más al fondo y que esta inversión inicial anime a otros financiadores a contribuir. “La idea es que cualquier inversión pueda basarse en un conjunto de trabajos que ya se han realizado”, dice Khokar.

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Dell está construyendo máquinas preparadas para el futuro que pueden ofrecer capacidades de inteligencia artificial: Poojan Chadha

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Valle recién pie La primera línea de PC Copilot+ en India, que incluye XPS 13 e Inspiron 14 Plus. Si bien la compañía ya vendía PC habilitadas para IA con procesadores Intel Core Ultra, las PC Copilot+ cuentan con Snapdragon de Qualcomm. ¿Cuál es la diferencia aparte del procesador? Sobre el papel, no tanto. Ambos obtienen un interruptor Copilot dedicado, nuevas funciones de IA introducidas por Microsoft y la potencia de procesamiento para manejar tareas de IA. Hay algunos cambios menores, pero esto nos ayuda a comprender el panorama completo.

Para obtener una mejor perspectiva de todo el tema. computadora personal Para simplificar la tecnología y su aplicación para el consumidor final, Gadgets 360 habló con Pujan Chadha, director de marketing de productos para consumidores y pequeñas empresas de Dell Technologies. En nuestra interacción, cubrimos temas como la diferencia entre las computadoras Copilot+ y las computadoras con IA, la falta de aplicaciones y experiencias de IA en los dispositivos en las computadoras de escritorio, las perspectivas futuras de las computadoras con IA y el papel de las regulaciones gubernamentales.

Comprender la terminología de las computadoras con inteligencia artificial.

Entonces, ¿qué es exactamente una computadora con IA? La respuesta puede variar dependiendo de a quién le preguntes. Desde la perspectiva de Microsoft, debería ser una computadora impulsada por IA ventanas Sistema operativo y dispositivo personalizado copiloto El interruptor Copilot es una distinción importante porque su ausencia significa que el Asus ROG Zephyrus G14 (2024), que cuenta con un procesador AMD Ryzen 9 con una unidad de procesamiento neuronal (NPU) integrada, no está clasificado como una PC con IA.

Sin embargo, Intel se ha distanciado de esta definición. Todd Llewellyn, jefe del ecosistema de PC de Intel, dijo en una entrevista: Conferencia de prensa“Desde el punto de vista de Intel, nuestra computadora con IA tiene el Core Ultra, tiene una unidad de procesamiento neuronal integrada[..]”Tenemos una gran compatibilidad con Microsoft, pero habrá algunos sistemas que tal vez no tengan el interruptor físico, pero tendrán nuestra NPU integrada”.

Pujan Chadha Dil Pujan Chadha Dil

Lo que complica aún más las cosas es la ecuación de la computadora Copilot+. Lo único que se ha dicho sobre esta distinción es que se trata de dispositivos que están construidos con procesadores Qualcomm. Boca de dragón X Sin embargo, Chadha arrojó más luz sobre lo que constituye una PC Copilot+. “Las computadoras que se venden hoy en la India son todas Copilot”, dijo. “Nuestros amigos de Microsoft describen una computadora Copilot+ cuando Copilot AI está integrada y el dispositivo puede manejar 45 billones de operaciones por segundo (TOPS) y más. Actualmente sólo está disponible con el chipset Snapdragon de Qualcomm. Así son las cosas ahora, pero es un panorama en evolución y veremos cómo se desarrolla el mercado en los próximos meses”.

Construyendo máquinas preparadas para el futuro

Otro dilema al que se enfrentan hoy en día las computadoras impulsadas por IA es que es poco lo que el consumidor final puede hacer con estas capacidades a menos que esté bien versado en IA y esté dispuesto a descargar los modelos de IA y ejecutarlos localmente. Sin embargo, esto constituirá un pequeño porcentaje del total de compradores.

Cuando le preguntamos a Chadha sobre esto, dijo: “La IA todavía está en su etapa incipiente y evoluciona a diario. La unidad de procesamiento neuronal dedicada en estas máquinas estará lista cada vez que aparezca una nueva aplicación que aproveche estas capacidades de la IA. Estas son máquinas preparadas para el futuro. Así lo vemos nosotros”.

Dell también dedica una cantidad significativa de tiempo a capacitar a los ISP y a los promotores de tiendas para que, a su vez, puedan ayudar al consumidor final a comprender lo que estos dispositivos pueden hacer por ellos, explicó Chadha.

Añadió: “La visión global de Dell es tomar la delantera en toda la categoría de PC con tecnología de IA. Vemos esto como algo que revolucionará esta categoría de dispositivos porque son dispositivos con un gasto promedio alto por “Aquí es donde se desarrollan los casos de uso”. “El uso de estos dispositivos y su impacto en la productividad desempeñan un papel crucial y queremos ampliar nuestra cartera de dispositivos impulsados ​​por IA”.

¿Es la regulación una preocupación?

El campo de la inteligencia artificial está plagado de preocupaciones regulatorias que abarcan cuestiones como la privacidad de los datos, la suplantación de identidad y el riesgo de que la inteligencia artificial alcance el nivel de superinteligencia y una amenaza para la humanidad. Con todo ello, la organización se convierte en una prioridad. A principios de este año, la Unión Europea aprobó una ley sobre IA, poniéndola en vigor. Después de eso, muchas empresas de IA, incluidos gigantes tecnológicos como Google,OpenAI y muertoInstó a la Comisión a reconsiderar algunas políticas debido a la preocupación de que pudieran sofocar la innovación.

En abril, el ministro de Electrónica y TI de la Unión, Ashwini Vaishnao, hizo el anuncio. Destacar El gobierno de la India está en el proceso de aprobar una legislación sobre inteligencia artificial, y podría aprobarse en cualquier momento. Y la ansiedad es la misma. ¿La política estricta alejará a los desarrolladores y las empresas de inteligencia artificial de la creación de herramientas y experiencias para los indios?

Pero Chadha piensa lo contrario. “Tenemos departamentos separados de los equipos gubernamentales que se comunican con el gobierno. Cumplimos con todas las leyes y trabajamos para lograr lo mejor para el consumidor y el país de acuerdo con las regulaciones locales”.

Finalmente, la relevancia también es una preocupación. A medida que los modelos de IA se vuelven más avanzados y poderosos cada día que pasa, los recursos necesarios para ejecutarlos también aumentarán dramáticamente. Parte de la razón por la cual Copilot no puede realizar todas sus tareas sin conexión y aún requiere una conexión al servidor para ejecutar ciertas tareas. Lo mismo se aplica a Google. mellizo O ChatGPT de OpenAI.

A medida que la IA avanza a un ritmo exponencial, existe la preocupación de que el procesamiento de la IA en el dispositivo no dure mucho y que la IA basada en servidor se convierta en la norma. Le preguntamos a Chadha si esto es motivo de preocupación y si las computadoras con inteligencia artificial con una unidad de procesamiento neuronal dedicada pueden volverse irrelevantes en los próximos cinco años.

En respuesta a la pregunta, dijo: “Esta tecnología seguirá siendo importante para el consumidor, los datos residen en el propio dispositivo gracias a la unidad de procesamiento neuronal. Algunas funciones de Copilot también están disponibles sin necesidad de Internet. Creo que nos beneficiaremos de esta tecnología y haremos todo lo posible para mejorar la experiencia de los “consumidores”.

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Así es como estoy construyendo una oficina en casa por menos de $500 este Amazon Prime Day

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El mejor Día Prime de Amazon Las ofertas son una gran oportunidad para construir una oficina en casa con un presupuesto limitado, especialmente si puede conseguir un espacio de trabajo híbrido en pleno funcionamiento por menos de $500.

Es por eso que he elaborado esta guía con las mejores ofertas de oficina en casa para que las aproveches en Amazon Prime Day y puedas ser máximo productivo cuando trabajas desde casa.

Desde una PC hasta un escritorio de pie, estas son las mejores ofertas para construir una oficina en casa completa.


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