Durante años, los científicos han buscado formas de predecir las erupciones solares, intensas explosiones de energía del Sol capaces de alterar la tecnología y representar riesgos para los astronautas. Utilizando el Observatorio de Dinámica Solar de la NASA, los investigadores han identificado fluctuaciones de brillo en los anillos coronales (estructuras de plasma en forma de arco en la atmósfera solar) que pueden proporcionar una advertencia anticipada sobre poderosas erupciones solares. Estos hallazgos podrían mejorar las medidas de seguridad para las misiones espaciales y proteger la tecnología dañada de las perturbaciones climáticas espaciales.
Resultados relacionados con bucles coronales y erupciones solares
De acuerdo a Según un estudio publicado en Astrophysical Journal Letters y presentado en la reunión de la Sociedad Astronómica Estadounidense, una investigación dirigida por Emily Mason de Predictive Sciences Inc. Análisis de bucles coronales en regiones que precedieron a 50 erupciones solares importantes. Se observaron diferencias significativas en el brillo de la luz ultravioleta extrema en los anillos situados encima de las regiones activas en comparación con los de las regiones que no están en llamas. Se dice que este destello se intensifica horas antes de que ocurra la llamarada, lo que indica una posible medida predictiva. En su declaración a la prensa, Mason destacó la importancia de este descubrimiento para comprender los mecanismos de las llamaradas solares y mejorar la precisión de las predicciones. Estas variaciones pueden predecir las llamaradas con 2 a 6 horas de anticipación, con una precisión del 60 al 80 por ciento.
Posibles aplicaciones y desafíos
Según un funcionario el libera de NASASeth Garland, del Instituto de Tecnología de la Fuerza Aérea, destacó que si bien los enfoques anteriores se centraban en probabilidades generalizadas, el enfoque actual puede proporcionar predicciones temporales más específicas. Kara Kniezewski, autora principal e investigadora graduada, añadió que los patrones caóticos en las emisiones anulares, no las tendencias, proporcionaron resultados predictivos consistentes. Vadim Uritsky del Goddard de la NASA espacio El centro de vuelo explicó que incorporar este método a los sistemas en tiempo real podría facilitar las alertas tempranas para misiones espaciales y sistemas terrestres, aunque se necesitan más observaciones para mejorar la relación entre el destello anular y la intensidad de las llamaradas.
Este avance puede allanar el camino para sistemas predictivos capaces de mitigar los riesgos que plantea la actividad solar y proteger mejor las tecnologías vitales y los esfuerzos humanos en el espacio.
Nuno Espirito Santo dice que nadie podría haber predicho el cambio de suerte Bosque de Nottingham Esta temporada mientras su equipo se prepara para el enfrentamiento primera división Líderes Liverpool.
Forest pasó de luchar dos veces contra el descenso a encontrarse tercero en la tabla de la Premier League.
Si pueden derrotar al Liverpool en el City Ground mañana por la noche (martes), Forest reducirá la brecha entre ellos a tres puntos. Pero el técnico del Forest todavía se niega a estar de acuerdo con la opinión del técnico del Liverpool, Arne Slott, de que Forest debería ser considerado entre los aspirantes al título.
En su conferencia de prensa previa al partido, Slott dijo: “Si el Forest está con nosotros, definitivamente es un equipo para competir con nosotros. Merecen ser tratados así”.
Nuno siguió evitando preguntas sobre la presencia de su equipo en la carrera por el título en su rueda de prensa previa al partido. Pero admitió que pocas personas, incluido él mismo, esperaban ver pasar de luchar contra el descenso la temporada pasada a luchar por el cuarto puesto y tal vez incluso por el título, esta vez.
“Nadie en esta sala puede predecir lo que va a pasar”, dijo Nuno. “La ambición, las ganas de hacer las cosas bien, el trabajo duro y el compromiso de los jugadores es lo que hace posible que tengamos que disfrutar de lo que hacemos pero nadie en esta sala puede predecir lo que sucederá.
ir más profundo
La historia detrás de la revolución Nono de Nottingham Forest
El Forest sigue siendo el único equipo que ha vencido al Liverpool en la Premier League esta temporada, tras una victoria por 1-0 en Anfield en septiembre.
Intentarán completar el doblete sobre el equipo de Slott, asegurando lo que podría ser un récord del club igualado (establecido en 1922) por séptima victoria consecutiva en la liga en el City Ground.
“El mismo mensaje de siempre: día tras día todavía no hemos conseguido nada”, añadió Nuno. “Trabajaremos hasta el final para ver qué es posible. Lo estamos haciendo bien pero nada cambia en nuestro enfoque. Conocemos nuestras fortalezas y debilidades, juguemos los partidos”.
Nuno acepta que otros fuera del club ahora los ven como candidatos al título, pero quiere que sus jugadores sigan centrados en la misma mentalidad que los ha llevado hasta aquí.
“Intentamos en la medida de lo posible ignorar lo que nos rodea, la forma en que vemos las cosas es la forma en que vemos la vida, que es centrarnos día tras día en nuestras tareas y el mañana será difícil.
“Cuando hacemos cosas buenas, deberíamos sentirnos felices, pero demasiados elogios pueden distraernos. Quizás fue una sorpresa (cuando Forest ganó en Anfield), pero eso pasó hace mucho tiempo, muchas cosas han cambiado. juego.”
Los virus de ARN, incluido el SARS-CoV-2, acumulan constantemente nuevas mutaciones.Crédito: Steve Gschmisner/SPL
El santo grial de la preparación para una pandemia es la capacidad de predecir cómo evolucionará un virus con sólo observar su secuencia genética. Esos días todavía están muy lejos, pero un número creciente de grupos de investigación están utilizando inteligencia artificial (IA) para predecir la evolución del SARS-CoV-2, la influenza y otros virus.
Los virus, especialmente los virus de ARN como el SARS-CoV-2, evolucionan constantemente acumulando nuevas mutaciones. Algunos de estos cambios son beneficiosos para el virus, ya que permiten que las variantes evadan la inmunidad del huésped y se propaguen rápidamente. Al predecir cómo evolucionará el virus, los investigadores pueden, en teoría, diseñar vacunas y tratamientos antivirales con antelación.
Hasta ahora, las herramientas de inteligencia artificial pueden predecir qué mutaciones individuales del virus tendrán más éxito y qué variantes “ganarán” en el corto plazo. Pero todavía están lejos de poder predecir qué combinaciones de mutaciones o variantes se producirán en el futuro.
Es un “área de investigación muy interesante y útil”, dice Brian Hay, biólogo computacional de la Universidad de Stanford en California, quien fue uno de los primeros investigadores en aplicar modelos de lenguaje grandes para estudiar mutaciones virales.1. Pero predecir la evolución viral sigue siendo un desafío importante, afirma.
Herramientas de inteligencia artificial
En el pasado, los investigadores realizaron experimentos de laboratorio para identificar variantes con propiedades mejoradas, pero estos experimentos son laboriosos y requieren mucho tiempo. Algunos grupos, como el laboratorio dirigido por Yunlong Cao, inmunólogo de la Universidad de Pekín en Beijing, han desarrollado experimentos que analizan cómo las mutaciones individuales afectan la capacidad del virus para evadir la detección mediante un panel de anticuerpos.2. Estos experimentos pueden explicar gran parte de la evolución viral, pero no toda.
La llegada de herramientas de predicción de la estructura de proteínas basadas en IA, por ejemplo Pliegue alfacreado por la empresa de inteligencia artificial DeepMind, con sede en Londres, así como por ESM-23 ESMFold, ambos creados por Meta (anteriormente Facebook, con sede en Menlo Park, California), ha aportado nueva energía al campo, afirma David Robertson, virólogo de la Universidad de Glasgow en el Reino Unido.
Los modelos de IA requieren enormes cantidades de datos para poder predecir la evolución viral. Jumpei Ito, bioinformático de la Universidad de Tokio, dice que esto fue posible gracias a la secuenciación integral del SARS-CoV-2, el virus que causa el Covid-19. Los investigadores ahora tienen casi 17 millones de secuencias que pueden utilizar para entrenar sus modelos.
Un modelo, llamado EVEscape, desarrollado por Deborah Marks de la Facultad de Medicina de Harvard en Boston, Massachusetts, y su equipo, se ha utilizado para diseñar… 83 posibles versiones de la proteína SARS-CoV-2Que utiliza el virus para infectar las células. Estos avatares con púas podrían protegerse de los anticuerpos producidos por personas que han sido vacunadas o infectadas con las variantes que circulan actualmente.4Podrían utilizarse para probar la eficacia de futuras vacunas contra la COVID-19.
El grupo de Ito se está centrando en una característica más amplia de la aptitud viral, que es la capacidad de las variantes de propagarse rápidamente a través de una población y eventualmente afianzarse. Los investigadores utilizaron ESM-2 para crear un modelo llamado CoVFit, que puede predecir la aptitud relativa de las variantes del SARS-CoV-2. CoVFit se entrenó con 13.643 variantes de la proteína de pico del SARS-CoV-2 y también utiliza datos experimentales del grupo de Cao sobre cómo las mutaciones individuales afectan la capacidad del virus para evadir los anticuerpos. El equipo de Ito creó un modelo restringido que se entrenó con datos variables hasta agosto de 2022 y descubrió que predijo con éxito una mejor aptitud para algunas variables después de esta pausa, incluido XBB.5una nueva especie que apareció más tarde ese año.
En marzo de 2024, la variante dominante del SARS-CoV-2 en todo el mundo era la variante denominada JN.1. Utilizando CoVFit, el grupo de Ito identificó tres cambios de aminoácidos únicos que ayudarían a JN.1 a ganar físico. Desde entonces, estas mutaciones se han observado en variantes que se están expandiendo rápidamente a nivel mundial.
En caso de que alguien lo haya olvidado, los Dallas Cowboys reciben a los Washington Commanders el domingo. El final de temporada se convirtió más en un punto de inflexión que en un partido de fútbol.
Lo que les espera al otro lado es el mayor misterio que rodea al equipo.
A Mike McCarthy no se le preguntó esta semana cómo planea su equipo contener al mariscal de campo de los Commanders, Jayden Daniels. El duelo de entrenamiento de Dan Quinn tuvo algo de brillo el mes pasado, pero esta vez parece irrelevante.
El tema principal de esta semana, y francamente, en menor medida, de las últimas semanas, ha sido el futuro del cuerpo técnico. McCarthy es el rostro de esas discusiones como entrenador en jefe, pero el diálogo se extiende también al resto de su personal. El futuro de Mike Zimmer, Brian Schottenheimer y John Fassel está en el limbo. Todos los coordinadores (equipos defensivos, ofensivos y especiales) están a punto de completarse.
“Ha sido un año desafiante, según los términos de los contratos de los entrenadores”, dijo McCarthy. “Es obvio, pero tendremos tiempo de hablar de ello la próxima semana”.
ir más profundo
Mike McCarthy no está interesado en abordar su situación laboral: 'Necesitamos terminar la carrera'
Traer a McCarthy de regreso en 2024 como entrenador en jefe no fue ideal, pero tampoco fue terrible. Se pueden discutir los pros y los contras de que un entrenador termine el último año de su contrato sin una extensión, pero ésta no es una situación ridícula.
Muchos podrían argumentar que, después de la debacle de los playoffs de la temporada pasada contra los Green Bay Packers, McCarthy no debería haber regresado hasta que terminara el último año de su contrato. Es bueno tener contratos, representan un sentimiento de confianza y seguridad financiera, pero no significan una seguridad laboral estricta. Robert Saleh estaba en el cuarto año de su contrato de cinco años cuando estaba con los New York Jets. Fue despedido a principios de esta temporada.. Santos de Nueva Orleans Denise Allen enlatada en noviembreEn el tercer año de su contrato de cuatro años.
Estas cosas no son inusuales.
Pero la forma en que los Cowboys manejaron todo este calvario con McCarthy fue extraña. Gran parte de sus vacaciones estuvo marcada por el mantra de “todo incluido” de Jerry Jones. No había nada que se alineara con la definición estándar de lo que significaba ser “todo”, por lo que Jones dijo que su definición era diferente.
Al 8 de septiembre se podía inferir la definición de Jones. El entrenador en jefe, el coordinador ofensivo, el coordinador defensivo y el coordinador de equipos especiales, entre otros entrenadores, estuvieron al borde de la rescisión. Así era el centrocampista. La definición de Jones de “todo incluido” parece ser que cada posición importante en la cima estaba bajo observación, desde los entrenadores hasta el jugador destacado. Lograr resultados en 2024; de lo contrario, un cambio integral está legítimamente sobre la mesa para 2025.
Esto no es para discutir los méritos de extender Prescott, lo que muchos creen que debería haber ocurrido mucho antes de que sucediera. Pero si hay tres posiciones a las que un propietario puede recurrir para generar una gran ola de cambios, esas son las de gerente general, entrenador en jefe y mariscal de campo titular. El director general tiene inmunidad vitalicia y, después del 8 de septiembre, el centrocampista quedó encerrado en el futuro previsible.
Esto es lo que hizo de McCarthy el único camino hacia un cambio importante.
Con la forma en que los Cowboys manejaron el año pasado, evaluar esa necesidad puede ser difícil. Dejaron que el talento saliera por la puerta la temporada baja pasada y luego no participaron en la agencia libre. Todavía estaban descifrando partes importantes de la plantilla en agosto, algo que McCarthy había expresado públicamente como un problema dos meses antes.
“Estás tratando de asegurarte, con la agencia libre de veteranos, de tener tus lugares ocupados, o al menos puedes ir a jugar un partido hoy si es necesario, en abril”. McCarthy dijo el 7 de noviembre. “Entonces, no estás reclutando como es necesario… Personalmente, como entrenador en jefe, realmente, cuando contratas a veteranos en el campamento y haces cosas al final, creo que es un desafío bastante grande.
Con marca de 3-3 en octubre, Jones ya estaba respondiendo preguntas sobre el entrenador en jefe y si habría un cambio a mitad de temporada. Menos de un mes después, el defensa estrella Micah Parsons estaba respondiendo preguntas sobre la situación del entrenador en jefe y fue duramente criticado por… La forma en que expresó su respuesta.. Incluso cuando terminó la miserable temporada, el apoyo a McCarthy continuó llegando, desde hombres de la organización, como Prescott, y gente de afuera pero con experiencia interna. Como Troy Aikman Y Jimmy Johnson.
McCarthy comprende las buenas y malas consecuencias de su posición. Por mucho que le gustaría bloquear el ruido, es imposible cuando estás en Dallas, para bien o para mal. A medida que las pérdidas se acumulan, la realidad logística del contrato cobra gran importancia.
Todo esto prepara el escenario para una última semana extraña.
Tanto McCarthy como Zimmer han estado en la NFL durante más de tres décadas. Ambos han sido despedidos de sus trabajos como entrenadores, por lo que no es territorio extranjero para ellos. Saben cómo manejar las preguntas. Schottenheimer y Vassell son hijos de ex entrenadores de la NFL. Schottenheimer habló esta semana sobre cómo no le molesta demasiado, dado que vio a su padre perder el puesto de entrenador con los San Diego Chargers en 2006, después de una temporada de 14-2 que terminó con una rápida salida de los playoffs.
“Lo que he aprendido a lo largo de los años es que te prometen 17 partidos y se lo debes a tu equipo”, dijo Schottenheimer. “Se lo debemos a los jugadores y al personal. Llegará el domingo. Jugaremos nuestro último partido y veremos qué pasa, pero nada me sorprende”.
ir más profundo
Los dos últimos partidos de los Cowboys advierten del “muy difícil” futuro de la NFC Este que se avecina
Vassell recuerda vívidamente los últimos días de su padre como presidente de los Gigantes de Nueva York.
Fassel recuerda: “Yo estaba en el campo antes de que lo expulsaran y los cánticos eran: Wasel debe irse”. “Estoy sentado ahí, como si 75.000 personas estuvieran enojadas con mi papá, y él se estuviera esforzando. Te pone un poco más duro, creo que en el buen sentido. No te molesta ni te hace sentir mal. Odias el juego. Te hace darte cuenta de que es muy voluble y que a veces es genial y otras no”.
Los Cowboys ingresan al final de la temporada donde nada proporcionará un dato que no exista ya. Los fracasos en la clasificación están sobre la mesa. El equipo luchó por McCarthy cuando las oportunidades eran escasas, e incluso cuando se perdieron oportunidades de postemporada. McCarthy fue contratado para conseguir victorias en los playoffs y eso no sucederá esta temporada. No hay muchas opciones que los Cowboys no tuvieran el año pasado si hubieran dejado a McCarthy después de la derrota de los Packers. El Lunes Negro siempre podría agregar candidatos a la mezcla, pero no se espera que ningún pez gordo entre en escena.
El acercamiento de los Cowboys con el cuerpo técnico en 2024 no fue inusual, en movimientos aislados, pero fue increíblemente inconexo. Esto hace que predecir las fichas de dominó finales, que se supone caerán en la próxima semana, sea más difícil.
Una nueva investigación indica una fuerte relación entre los días cálidos y soleados Marte Y la aparición de tormentas de polvo, con aproximadamente el 78 por ciento de las tormentas precedidas por un aumento del calentamiento solar, según un estudio presentado en la reunión anual de la Unión Geofísica Americana en Washington, DC. El estudio, dirigido por Heshani Peiris y Paul Hein de la Universidad de Colorado, Boulder, analizó datos de NASA Mars Reconnaissance Orbiter revela patrones que pueden ayudar a predecir estos fenómenos meteorológicos.
Información sobre los patrones de tormentas de polvo
el Investigadores Los datos fueron examinados durante un período de ocho años marcianos, unos 15 años. tierra Años: recopilados por el instrumento Mars Climate Sounder. Las observaciones se centraron en dos tipos de tormentas de polvo, clasificadas como tormentas “A” y “C”, que se originan principalmente en el hemisferio norte del planeta y viajan a través de Acidalia Planitia y Utopia Planitia. El estudio encontró una relación directa entre el calentamiento prolongado de la superficie y la aparición de estas tormentas.
En un comunicado, Peiris destacó el importante impacto que tienen las tormentas de polvo en las misiones a Marte, señalando su tendencia a cubrir los paneles solares con partículas finas, lo que podría alterar las operaciones. Un ejemplo de esto fue el rover Opportunity de la NASA, que quedó inoperable durante una tormenta de polvo global.
Posibilidad de predecir tormentas de polvo
La investigación de Peiris y Hein sugiere que las tormentas de polvo marcianas se pueden predecir basándose en los patrones de calentamiento de la superficie. Un algoritmo desarrollado durante el estudio demostró un nivel de confianza del 64% en la predicción de las tormentas A y C, lo que proporciona una herramienta potencial para gestionar los riesgos de futuras misiones tripuladas.
Si bien, según se informa, el estudio indica avances, Hein señaló que las preguntas fundamentales sobre la formación de tormentas de polvo siguen sin respuesta, incluidos los factores que permiten que las tormentas locales se conviertan en eventos globales. Los datos del extinto Mars Global Surveyor de la NASA respaldan los hallazgos y muestran que los desequilibrios en la absorción de energía solar durante los períodos más cálidos pueden alimentar la actividad de las tormentas.
Amnistía Internacional Puede que tenga sus detractores, pero nunca debería decirse que la tecnología al menos no nos ayuda a predecir nuestra desaparición.
hora de muerte es una divertida (!) aplicación de inteligencia artificial del desarrollador de San Francisco Brent Franson, fundador del sitio de seguimiento de hábitos Most Days, que analiza la salud y el comportamiento a gran escala para adivinar a) la fecha exacta de la muerte yb) lo que estás lo más probable es que termine en.
“Death Clock AI analiza tus elecciones de vida para determinar cuándo morirás y cómo puedes mejorar tus hábitos para vivir más tiempo”, dice la carta. el sitio. (La parte de predicción es gratuita, pero si quieres desbloquear las formas en que supuestamente alargarás tus años mortales, tendrás que pagar la suscripción anual de $79,98).
No hace falta decir que la curiosidad se apoderó de mí. ¿Viviré hasta los 90 años o me masacrarán en mi mejor momento? ¡Tenía que saberlo!
Ofertas del Black Friday que puedes comprar ahora
Los productos disponibles para comprar aquí a través de enlaces de afiliados son seleccionados por nuestro equipo de comercialización. Si compra algo a través de los enlaces de nuestro sitio, Mashable puede ganar una comisión de afiliado.
Velocidad de la luz triturable
Más que una situación de película de terror que involucra una cuenta regresiva maldita provocada por espíritus malévolos, la aplicación en sí es una serie de preguntas relacionadas con la salud, que van desde la edad y el estilo de vida hasta los hábitos alimentarios y de bebida.
Quizás mentí un poco acerca de comer alimentos procesados. Crédito: Vigilancia de la muerte
Una vez que hayas completado el cuestionario, serás recibido con una alegre serie de mosaicos con el tema de Grim Reaper que te indicarán la fecha exacta en la que morirás y qué cosas tienen más probabilidades de matarte. ¡Tengo las enfermedades cardiovasculares como mi número uno!
He hojeado los detalles porque soy supersticioso. Crédito: Vigilancia de la muerte
Entonces, ¿qué tan precisa es esta cosa?
Por un lado, la compañía afirma que el modelo de IA se basa en estadísticas de más de 1.200 estudios, incluidos los realizados por universidades como Stanford, Berkeley y la Universidad de California. Por otro lado, el cuestionario parece un poco limitado. Aunque me preguntaron sobre la esperanza de vida promedio de mis abuelos, por ejemplo, no me pidieron muchos detalles sobre la salud general de la familia. La aplicación tampoco me preguntó sobre mis hábitos de viaje diarios ni si tenía pasatiempos riesgosos.
Al final, decía que moriría a los 83 años, pero con algunos ajustes (y ahí es donde entra la tarifa anual) puedo resolver las cosas hasta que tenga 96 años. En lugar de ser un presagio de fatalidad, probablemente sea mejor ver la aplicación (al menos la versión paga) como una forma de modificar sus hábitos diarios para maximizar la salud y la longevidad.
Los primeros cabezas de serie de los playoffs de fútbol universitario se revelarán el martes por la noche (7 p. m., hora del Este), y los usaré nuevamente. Mi modelo de pronóstico Intentar predecir cómo el comité de selección clasificará a los equipos cada semana.
He estudiado métricas calificadas por panel en el pasado y, después de algunas conjeturas y comprobaciones, encontré una fórmula que se comparó bien con las calificaciones reales. Hay algunas advertencias, la más importante es que este es el primer año de los playoffs de 12 equipos y estoy usando datos de la era de cuatro equipos. ¿Cambiarán los estándares? Lo descubriremos.
Además, los miembros del comité cambian de año en año y no tengo forma de saber si diferentes personas cambiarán lo que se evalúa. Pero estoy bastante seguro de que los cambios no serán drásticos y que la fórmula que he creado probablemente será muy precisa.
Esto es lo que espero que sean las clasificaciones del martes:
Se espera que los 25 mejores CFP después de la semana 10
Hay algo en gran medida desconocido sobre Notre Dame, considerando su derrota ante Northern Illinois en casa, que es probablemente la mayor sorpresa que hemos visto de un contendiente desde que comenzó la CFP en 2014. No estoy muy seguro de cómo el comité castigará a los luchadores. Irlandés por eso. Así que decidí experimentar, ya que mi modelo es muy optimista sobre cómo se clasifican los irlandeses al final de la temporada, con 88 por ciento de posibilidades Para hacer un arco.
¿Qué pasa si calculo? norte de illinois ¿Una derrota por 1,5 derrotas y ver cómo eso cambia la clasificación de Notre Dame? Esto es principalmente una proyección y puede estar completamente equivocado, pero algunos parecen pensar que Notre Dame será castigada severamente, especialmente si pierde otro juego. La clasificación actual proyectada de Notre Dame con solo una derrota es el décimo. Con esta penalización adicional descenderá al puesto 11. Por lo tanto, no hubo una caída significativa en la clasificación, ni siquiera directamente en la burbuja.
Creo que sí Encuesta AP (No. 10) castigó a Notre Dame por la derrota, mientras que la encuesta de entrenadores (No. 8) fue más indulgente. ¿Qué hará la Comisión de la PPC? Creo que sigue la encuesta de AP y sitúa a los irlandeses por debajo de los entrenadores.
ir más profundo
Predicciones de los playoffs de fútbol americano universitario de 2024: el ascenso de Indiana continúa mientras Clemson cae
Antes de la pandemia, muchas empresas priorizaban la eficiencia y los modelos de cadena de suministro eficientes, centrándose en reducir el inventario y garantizar la disponibilidad oportuna de los productos para satisfacer la demanda de los clientes. Este enfoque tenía como objetivo reducir costos y maximizar la eficiencia operativa, al tiempo que tenía reservas limitadas para interrupciones inesperadas.
Operaciones enfocadas en reducir el desperdicio, aumentar la eficiencia y esforzarse por lograr el máximo valor. Clientela Mientras utiliza los recursos de la manera más eficiente. Los gerentes de operaciones analizaron continuamente tareas, procesos y personal para eliminar actividades no esenciales y garantizar una comunicación fluida en cada paso del flujo de trabajo. La transformación digital ha jugado un papel clave en esta mejora, centralizando los datos y aumentando la visibilidad, permitiendo a los altos directivos tener un mayor control sobre las operaciones.
Sin embargo, las perturbaciones causadas por la pandemia de COVID-19 y la inestabilidad internacional general en los últimos años han cambiado las reglas del juego. Estos sistemas cuidadosamente optimizados, que habían pasado por iteraciones de cambios mínimos para funcionar de la manera más eficiente posible, se vieron repentinamente afectados por una ola de problemas inesperados.
Los bloqueos en todo el mundo significaron escasez de ciertos materiales o componentes, los tiempos de cuarentena provocaron retrasos en el transporte al cruzar las fronteras y los cambios en la vida cotidiana de las personas provocaron cambios en la curva de demanda. Además, el aumento Trabajo remoto Esto significó que los procesos internos tuvieron que adaptarse y se hicieron necesarios nuevos métodos de comunicación y colaboración.
La mejora ya no es la prioridad porque las ganancias de este enfoque son pequeñas frente a pérdidas potenciales significativas. En cambio, la atención se ha desplazado hacia la flexibilidad operativa. Las organizaciones que salieron victoriosas fueron aquellas que tuvieron la capacidad de resistir, adaptarse y recuperarse de eventos disruptivos.
En términos reales, esto significa disponer de rutas logísticas flexibles capaces de adaptarse a situaciones geopolíticas, una gestión ágil de múltiples fuentes e implementar un plan táctico de amortiguación. Aquellas organizaciones que implementaron con éxito estos cambios estructurales pudieron evitar cancelaciones de pedidos de clientes y mantener ingresos estables.
Las perturbaciones causadas por la pandemia nos han enseñado un mensaje importante: cuando dedicas demasiado tiempo a resolver desafíos predecibles, no te quedará tiempo ni recursos para abordar los impredecibles.
Suscríbase al boletín TechRadar Pro para recibir las principales noticias, opiniones, características y orientación que su empresa necesita para tener éxito.
Jefe de Operaciones Globales, Tecnología Comercial y Equipos de Calidad, Alcatel-Lucent Corporation.
La contrapartida: eficiencia o flexibilidad
Desde la pandemia, hemos visto cierto grado de normalización en todas las industrias. La mayoría de las organizaciones ya no enfrentan interrupciones a gran escala a diario. Sin embargo, no se ha olvidado el impacto de estos fenómenos extremos. A medida que los gerentes de operaciones vuelven a buscar pequeñas ganancias en las cadenas de suministro eficientes, el potencial de caos causado por eventos impredecibles e incontrolables cobra gran importancia en sus mentes. La pregunta es: ¿cuánto tiempo debería dedicarse a los desafíos diarios y cuánto tiempo debería dedicarse a anticipar el panorama más amplio? Los recursos limitados significan que a menudo existe un equilibrio entre eficiencia y flexibilidad, las cuales son esenciales para que una organización tenga éxito.
la solución
Automatizar las respuestas a desafíos predecibles es la solución a este problema. Los avances en tecnología permiten a las organizaciones automatizar tareas más complejas que nunca. Tareas que antes debían realizarse manualmente empleados Ahora pueden ser completados por máquinas. Esto no solo reduce el error humano, sino que permite a los empleados centrarse en tareas más complejas y satisfactorias y dejar las tareas mundanas a la inteligencia artificial o los modelos de aprendizaje automático.
En el contexto del equilibrio entre eficiencia y flexibilidad, la automatización se puede utilizar para resolver desafíos predecibles, maximizando la eficiencia de las operaciones al reducir el desperdicio y aumentar la flexibilidad en el corto plazo. La inteligencia artificial puede manejar operaciones como ventas y Planificación de Operaciones (S&OP), coordinando diferentes áreas de negocio para satisfacer la demanda de los clientes en el nivel de suministro adecuado. Los procedimientos de generación de informes, como la Precisión del Pronóstico de la Demanda (DFA), también se pueden automatizar, midiendo en qué medida el pronóstico coincide con la demanda real, lo que reduce la carga para los miembros del equipo.
Chatbots impulsados por inteligencia artificial Se pueden utilizar para comunicarse con partes interesadas clave y mejorar el flujo de información interna y externamente a una organización. Estos modelos pueden examinar enormes cantidades de datos, analizarlos y recopilar información completa que puede utilizarse en la toma de decisiones. Por ejemplo, un chatbot Puede proporcionar instantáneamente inventario y planes de inventario a socios y clientes, así como al equipo de ventas, eliminando la necesidad de realizar investigaciones manuales e interacciones por correo electrónico.
La automatización supone operaciones regulares e ininterrumpidas, lo que significa que no está equipada para hacer frente a eventos irregulares como la pandemia y sus impactos. La escasez de materiales, los tiempos de transporte más largos y la demanda inestable tienen un impacto inevitable en ecosistemas enteros. Aquí entra el papel del elemento humano.
Tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático significan que los empleados pueden dedicar su tiempo a predecir desafíos inesperados y utilizar estas predicciones para crear soluciones precisas. La cantidad de escenarios posibles significa que se necesitan modelos complejos junto con el juicio y la creatividad humanos si una organización quiere idear estrategias reactivas con anticipación, que le permitan sortear obstáculos a escala geopolítica. Esto puede significar desarrollar relaciones con proveedores alternativos, crear un inventario de componentes clave o trabajar con los clientes para proponer un cronograma de entrega escalonado en tiempos de interrupción.
Adelante
La inestabilidad es una realidad y el mundo moderno siempre nos presentará desafíos que parecen imposibles de predecir. El equilibrio entre eficiencia y flexibilidad no es algo que vayamos a terminar pronto. Las organizaciones necesitan innovar y adaptarse, utilizando la automatización para abordar los desafíos de mejora diarios, dejando a los empleados libres para dedicar su tiempo y recursos a anticipar lo impredecible. De esa manera, cuando surja el próximo obstáculo, estaremos preparados.
Este artículo se produjo como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde mostramos las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
El coordinador ofensivo Alex Van Pelt dijo Patriotas de Nueva Inglaterra Obtuvieron lo que necesitaban de las prácticas de primavera. Pasaron dos veces por los nuevos esquemas enseñados por los nuevos entrenadores: en actividades organizadas en equipo y en minicampamentos. Señaló que esto dejaría al equipo listo para partir desde el inicio del campo de entrenamiento.
Pero estas prácticas de primavera también brindaron un primer vistazo a cómo podría verse la tabla de profundidad, incluso si el entrenador en jefe Jerrod Mayo insistió en que no existía tal cosa al principio del proceso.
Sin embargo, esto no nos impide mirar hacia adelante.
Entonces, después de que los Patriots concluyeron su programa de temporada baja con un minicampamento la semana pasada y esperan con ansias las seis semanas más tranquilas del mundo. NFL Calendario (sin nada planeado hasta el campo de entrenamiento a finales de julio), imaginemos cómo podría lucir la plantilla de 53 hombres el día del corte.
No hay sorpresas aquí. Incluso Zabi debería saber que sus días con los Patriots pueden ser limitados. Mayo dijo que es bueno traer cuatro mariscales de campo al campo de entrenamiento, pero puede ser difícil para los Pats conseguir a Milton en el equipo de práctica, por lo que Zabi probablemente será el extraño. Además, si bien Maye tuvo grandes momentos en las prácticas de primavera, Brissett es claramente el titular al ingresar al campamento. Parece que será necesaria una actuación destacada en el campo de entrenamiento para que Maye se abra paso y se convierta en titular en la Semana 1.
Ve más profundo
Drake Maye, del minicampamento de los Patriots, ofrece razones para sentirse alentado por el camino
Stevenson parece estar preparado para un año monstruoso si logra mantenerse saludable. Él y Demario Douglas siempre lucen como los mejores jugadores ofensivos en el campo, y este nuevo esquema a menudo se ciñe al juego terrestre, así que espere grandes números de Stevenson. Gibson debería ocupar el tercer lugar en el orden jerárquico, mientras que Harris, Hasty, Fenwick y Jennings compiten por puestos al final de la lista.
Aquí es donde veremos la competencia de planteles más interesante del campo de entrenamiento. Los cuatro primeros clasificados formarán parte del equipo con seguridad. Probablemente Osborne también esté a salvo. Algunos equipos se contentan con llevar cinco receptores, pero creo que los Pats elegirán seis. ¿Está de acuerdo con la inteligencia veterana de Smith-Schuster? ¿La habilidad de Reagor regresa en el saque inicial en medio de cambios en las reglas? ¿Velocidad de Thornton? ¿Lo bueno para Butte (tuvo tres touchdowns en la última sesión del minicampamento del miércoles)? ¿O aparecerá uno de los jugadores jóvenes en el campamento? Por ahora, le daremos un ligero guiño a Smith-Schuster sobre Reagor solo porque varios otros jugadores (incluido Polk) han lucido bien como devoludores de patadas en la práctica, y si Reagor no devuelve patadas, probablemente no tendrá una oportunidad. oportunidad. Lugar en la lista.
Habrá una competencia muy abierta por el puesto de ala cerrada número 3 de los Patriots en una ofensiva que tendrá que utilizar alineaciones con mucha línea más que otros equipos. Solo vimos algunas prácticas, pero Wilcox las aprovechó al máximo con un control de tráfico impresionante, incluida una durante el minicampamento en la parte trasera de la zona de anotación que llevó a una celebración en toda la unidad. Él tiene el visto bueno por ahora.
La lesión de Strange podría significar que los Patriots tendrán un apoyador interno adicional, ya sea Jordan o Jake Andrews. Pero por ahora, confiaremos en que esté sano para la Semana 1. Los Patriots han probado algunas combinaciones en la línea ofensiva, incluida una con Onwenu como guardia mientras Robinson y Wallace juegan. Esto no parece un movimiento a largo plazo, pero de todos modos es digno de mención. Sow y David Andrews parecen haber asegurado un par de lugares en la línea interior, pero quién sabe qué pasará si Strange no está sano para septiembre. Fue difícil evaluar la competencia en el tackle izquierdo entre Okorafor y Wallace ya que los jugadores no usan protecciones durante las prácticas de primavera.
Ve más profundo
Total de victorias de la NFL 2024 sobre/menos: los Gigantes se recuperan, los Chargers de Harbaugh necesitan más tiempo
La defensa de Nueva Inglaterra ha sido consistentemente mejor que su ofensiva esta primavera (nuevamente, no es sorpresa), y eso comienza en la ofensiva, aunque una vez más es difícil poner mucho valor en las trincheras cuando ninguno de los lados usa protecciones. Sin embargo, Barmore lució genial, mientras que White parece haber mejorado desde su primera temporada. La posición de Godon será una a seguir después de que se saltó las OTA en medio de un deseo percibido de volver a firmar su contrato. Lo mismo ocurre con Godchaux, quien estuvo ausente por trabajo de campo y quiere reelaborar el contrato, según Mayo.
Son más mediocampistas de los que normalmente querrías mantener en esta defensa de saque neutral, pero la idea aquí es que los mediocampistas podrían ser especialmente valiosos en el nuevo formato de saque inicial. Tampoco sería una sorpresa si Giles Harris llega al roster (especialmente porque Takitaki ha estado ausente durante algunos entrenamientos de primavera). Hoy en día, esto se ha convertido en una posición de fortaleza para los Patriots.
Hay dos maneras de ver la primavera desde la perspectiva de los Patriots. La desventaja es que González y Jonathan Jones no han jugado mucho, lo que podría ser preocupante dada la recuperación de González de una cirugía de hombro y el regreso de Jones de un procedimiento de tobillo. A su vez, esto dio más oportunidades a jugadores como Austin y Bolden, quienes causaron una fuerte impresión. Bolden se ha alineado en múltiples posiciones y “debería ser un demonio en los equipos especiales”, dijo Mayo.
La desventaja de conservar a todos esos corredores y esquineros es conservar sólo tres profundos. Pero dada la flexibilidad de la posición de Mabo y Bolden, esto no es motivo de preocupación. Dugger y Peppers son muy buenos y deberían formar uno de los mejores dúos de seguridad de la liga. Pero los Pats necesitan que se mantengan saludables porque la profundidad aquí no es muy buena.
En la práctica de primavera abierta a los periodistas, no hubo muchos intentos de gol de campo, lo que hizo que esto fuera una suerte de lanzamiento de moneda entre Ryland y Slay en el pateador. Por ahora, iremos con Ryland, quien fue seleccionado en la cuarta ronda el año pasado, luego de los elogios que recibió del nuevo entrenador de equipos especiales Jeremy Springer, quien entrenó a Ryland antes del draft.
Un modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Microsoft puede predecir con precisión el clima y la contaminación del aire en todo el mundo, y lo hace en menos de un minuto.
El modelo, llamado Aurora, es uno de los Una gran cantidad de pronosticadores meteorológicos de IA Siendo desarrollado por gigantes tecnológicos, incluidos GraphCast de Google DeepMind Y FourCastNet de Nvidia. Pero la capacidad de Aurora para predecir rápidamente la contaminación del aire a nivel mundial es innovadora, afirman los investigadores.
DeepMind AI predice el clima con precisión, en una computadora de escritorio
“Para mí, este es el primer gran paso en el camino de la química atmosférica y el aprendizaje automático”, afirma Matthew Chantry, investigador de aprendizaje automático en el Centro Europeo de Previsión Meteorológica a Plazo Medio (ECMWF) en Reading, Reino Unido.
La previsión meteorológica tradicional utiliza modelos matemáticos de procesos físicos en la atmósfera, la tierra y el mar. Para predecir los niveles de contaminación del aire, los investigadores han utilizado previamente el aprendizaje automático combinado con modelos matemáticos tradicionales, dice Chantry. Aurora parece ser el primer modelo totalmente basado en inteligencia artificial para pronosticar la contaminación del aire a nivel mundial, una tarea mucho más compleja que el pronóstico del tiempo, dice Chantry.
“Eso fue lo que pensé: 'Vaya, es un resultado realmente fantástico'”, dice. El beneficio de los modelos de IA es que a menudo requieren menos potencia computacional para hacer predicciones que los modelos tradicionales, afirma Chantry.
El investigador de IA Paris Perdikaris, del Centro de Investigación Microsoft AI4Science en Filadelfia, Pensilvania, y sus colegas descubrieron que Aurora puede predecir los niveles de seis contaminantes atmosféricos importantes en todo el mundo: monóxido de carbono, óxido de nitrógeno, dióxido de nitrógeno, dióxido de azufre y ozono. partículas, durante cinco días en menos de un minuto. Puede hacerlo “a un costo computacional de un orden de magnitud menor” que el modelo tradicional utilizado por el Servicio de Monitoreo Atmosférico Copernicus del ECMWF, que pronostica la contaminación atmosférica global, escribió el equipo en una preimpresión.1 Publicado en arXiv el 20 de mayo.
Cómo la inteligencia artificial mejora las predicciones climáticas
La calidad de las predicciones de Aurora fue similar a la del modelo tradicional. Los formuladores de políticas utilizan tales pronósticos para rastrear y proteger contra los daños a la salud causados por la contaminación del aire, que se ha relacionado con un mayor riesgo de asma, enfermedades cardíacas y demencia.
Los investigadores entrenaron a Aurora con más de 1 millón de horas de producción de datos de seis modelos meteorológicos y climáticos. Después del entrenamiento, el equipo modificó el modelo para predecir la contaminación y el clima a nivel mundial. El modelo genera un pronóstico meteorológico global de 10 días junto con un pronóstico de contaminación del aire.
Aunque el equipo dice que Aurora puede superar a otros modelos de pronóstico del tiempo impulsados por IA, como GraphCast, que puede superar a los modelos tradicionales, pronosticando el clima global en minutos, en algunas tareas, es demasiado pronto para hacer una comparación definitiva, dice Chantry. “Habría que dedicar mucho tiempo, y probablemente tener acceso a los propios modelos, para poder entrar en detalles y decir con cierta certeza que el Modelo A es mejor que el Modelo B”, afirma.
Investigaciones adicionales revelarán si los modelos de IA “centrales” entrenados en diversos conjuntos de datos, como Aurora, funcionan mejor que aquellos entrenados en un solo conjunto de datos, como GraphCast. “Hay mucha ciencia excelente por hacer”, afirma.
