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Luz Eléctrica: 100 Veces más Rápida que Wi-Fi

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La tecnología Li-Fi, que utiliza la luz visible para la transmisión de datos, podría superar la velocidad del Wi-Fi en más de 100 veces. No solo proporciona un generoso ancho de banda para la transmisión simultánea de abundante información, sino que también garantiza una seguridad sólida al enviar datos exclusivamente en áreas iluminadas. Su aspecto más destacado radica en la aprovechamiento de la infraestructura de iluminación existente, como los LED, eliminando así la necesidad de instalaciones independientes. A pesar de estas ventajas, la implementación de la comunicación de luz visible (VLC) en sistemas de iluminación prácticos se enfrentaba a desafíos de estabilidad y precisión en la transmisión de datos.

Recientemente, un equipo colaborativo liderado por el profesor Dae Sung Chung, del Departamento de Ingeniería Química de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (POSTECH), junto con el investigador Dowan Kim, el profesor Dong-Woo Jee y Hyung-Jun Park del Departamento de Ingeniería de Semiconductores Inteligentes de la Universidad de Ajou, y el profesor Jeong-Hwan Lee del Departamento de Ciencias de Materiales e Ingeniería de la Universidad de Inha, logró utilizar la iluminación interior para la comunicación inalámbrica mediante la reducción de la interferencia de luz con una innovadora fuente de luz. Sus descubrimientos revolucionarios fueron publicados en «Advanced Materials».

El equipo abordó el problema de interferencia, que ocurre cuando la luz de la misma longitud de onda se cruza, resultando en la fusión o cancelación de amplitudes. Este fenómeno se observó al usar LED como fuente de luz de un solo color en la tecnología VLC. Para superar este obstáculo, desarrollaron una nueva fuente de luz combinando diodos orgánicos emisores de luz (OLED) en rojo, verde y azul, creando así una fuente de luz que imita la iluminación blanca estándar con mínima interferencia.

Adicionalmente, introdujeron una estructura de cavidad para mejorar la representación del color de los OLED para cada longitud de onda e incorporaron una estructura Fabry-Pérot en los fotodiodos orgánicos absorbentes de luz (OPD) para recibir selectivamente longitudes de onda específicas de luz.

La luz blanca compuesta del equipo demostró una tasa de error de bits (BER) significativamente inferior a la de las fuentes de luz convencionales. El BER, que representa la proporción de error con respecto al total de bits transmitidos, sirve como un indicador clave de la calidad de la señal digital. Este logro notorio implica una efectiva supresión de la interferencia entre fuentes de luz, asegurando una transmisión precisa de información.

El profesor Dae Sung Chung, líder del consorcio, explicó: “En contraste con las fuentes de luz convencionales, nuestra fuente de luz, que combina tres longitudes de onda, evita la interferencia, mejorando así la estabilidad y precisión en la transmisión de datos. Anticipamos que esta tecnología será una herramienta potencialmente beneficiosa para diversas industrias, sirviendo como una solución de comunicación inalámbrica de próxima generación que utiliza sistemas de iluminación convencionales.”

Este estudio contó con el respaldo del Programa de Descubrimiento de Materiales Creativos de Tecnología de Nano-Materiales de la Fundación Nacional de Investigación de Corea, financiado por el Ministerio de Ciencia y TIC de Corea.

Realidad virtual vs riesgos laborales

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En Corea, los riesgos laborales, especialmente en el sector de la construcción, están en aumento, según un informe del Ministerio de Empleo y Trabajo de Corea sobre la «Situación de los Accidentes Laborales» en 2021. Este sector registró la mayor cantidad de accidentes y muertes entre todos los sectores. La Agencia Coreana de Seguridad y Salud en el Trabajo ha respondido proporcionando contenido de seguridad en construcción basado en realidad virtual (RV) como parte de las iniciativas educativas.

No obstante, los métodos actuales de formación en RV enfrentan dos limitaciones. Primero, son ejercicios pasivos donde los trabajadores siguen instrucciones unidireccionales sin adaptarse a sus juicios y decisiones. Segundo, carecen de un proceso de evaluación objetiva. Para abordar estos desafíos, los investigadores han introducido contenido de RV inmersiva en seguridad en construcción para fomentar la participación activa y han implementado pruebas escritas.

Sin embargo, las pruebas escritas tienen limitaciones en cuanto a inmediatez y objetividad, y las características cognitivas pueden cambiar durante la formación en RV. Para resolver esto, un equipo de investigadores ha propuesto un novedoso método de aprendizaje automático que utiliza respuestas biométricas en tiempo real para predecir el rendimiento en la formación en seguridad basada en RV. El artículo, publicado en octubre de 2023, destaca la utilización de seguimiento ocular y electroencefalograma (EEG) para evaluar objetivamente las respuestas psicológicas de los participantes.

Treinta trabajadores de la construcción participaron en el estudio, donde se recopilaron respuestas biométricas durante la formación. Combinando estos datos con encuestas y pruebas escritas, los investigadores desarrollaron modelos de previsión basados en aprendizaje automático para evaluar el rendimiento del aprendizaje personal. Se crearon dos modelos: uno completo (FM) que utiliza factores demográficos y respuestas biométricas, y otro simplificado (SM) que se basa en características clave para reducir la complejidad. Aunque el FM fue más preciso, mostró un alto nivel de sobreajuste, mientras que el SM demostró una mayor precisión práctica debido a su menor complejidad.

El Dr. Koo, director del estudio, destaca que este enfoque puede mejorar significativamente el rendimiento del aprendizaje personal, prevenir incidentes de seguridad y fomentar un entorno de trabajo seguro en la formación en seguridad basada en RV. Además, se destaca la necesidad de considerar diversos tipos de accidentes y factores de peligro en futuras investigaciones sobre seguridad basada en RV.

Baterías del Futuro: La Revolucionaria Opción de Sodio y Sal de Mesa

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La viabilidad de desarrollar baterías de iones de sodio como una alternativa sostenible y eficiente a las limitaciones del litio ha sido investigada por la Universidad Tecnológica de Chalmers.

El impulso hacia una sociedad sin combustibles fósiles está generando una creciente demanda de baterías, lo que podría llevar a una escasez de metales críticos como el litio y el cobalto, esenciales en las baterías convencionales. Ante este escenario, la Universidad Tecnológica de Chalmers, en Suecia, ha explorado la viabilidad de las baterías de iones de sodio, utilizando sal común y biomasa de la industria forestal como materias primas principales. Estas baterías de sodio muestran un impacto climático comparable al de las baterías de litio, pero sin el riesgo de agotamiento de materias primas.

La Unión Europea, en su Acta de Materiales Críticos en Bruto, prevé un aumento significativo en la demanda de estos materiales esenciales para baterías, a medida que los países avanzan hacia sistemas de energía renovable y vehículos eléctricos. La transición ecológica exigirá una mayor producción local de baterías y otras tecnologías sin combustibles fósiles, lo que podría conllevar riesgos de interrupciones en el suministro debido a la limitada disponibilidad de fuentes de materias primas.

En un reciente estudio, los investigadores de Chalmers realizaron una evaluación del ciclo de vida de las baterías de iones de sodio, analizando su impacto ambiental y en recursos desde la extracción de materias primas hasta la fabricación. Descubrieron que estas baterías superan significativamente a las de iones de litio en términos de impacto en la escasez de recursos minerales y son comparables en términos de impacto climático.

Se espera que las baterías de sodio se utilicen para el almacenamiento estacionario de energía en la red eléctrica y, posiblemente, en vehículos eléctricos en el futuro. La capacidad de almacenamiento de energía es esencial para la expansión de la energía eólica y solar.

La principal ventaja de estas baterías radica en la abundancia de sus materiales, que se encuentran en todo el mundo. Uno de los electrodos utiliza iones de sodio como portadores de carga, mientras que el otro está compuesto por carbono duro, obtenido a partir de biomasa de la industria forestal. Además, en términos de procesos de producción y geopolítica, las baterías de sodio podrían acelerar la transición hacia una sociedad libre de combustibles fósiles. Este estudio, una evaluación prospectiva del ciclo de vida de dos tipos de celdas de baterías de iones de sodio, fue publicado en el «Journal of Industrial Ecology».

Google Gemini busca superar a ChatGPT mediante el uso de IA aplicada a fotos y videos.

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Google ha lanzado su nuevo modelo llamado Gemini en su chatbot Bard AI, que incorpora comprensión de video, audio y fotografías. Los propietarios de Google Pixel 8 serán los primeros en disfrutar de estas nuevas capacidades de inteligencia artificial.

La nueva tecnología de Google Bard, llamada Gemini, se lanzó el miércoles en varios países, pero solo está disponible en inglés. Ofrece capacidades de chat basadas en texto que mejoran la IA en tareas complejas como resumir documentos y escribir código. Las capacidades multimedia, como comprender gestos en video y resolver rompecabezas de dibujo, llegarán pronto.

Gemini representa un cambio dramático para la IA al reconocer la importancia de procesar información en un mundo tridimensional y en constante cambio. Busca mejorar nuestra comprensión completa del mundo al considerar habilidades de comunicación complejas como el habla y las imágenes, no solo palabras escritas.

Google ha anunciado que Gemini estará disponible en tres versiones diseñadas para diferentes niveles de potencia informática:

  • Gemini Nano, disponible en dos variantes para distintos niveles de memoria, se ejecutará en teléfonos móviles y potenciará nuevas funciones en los Google Pixel 8, como resumir conversaciones en Grabadora y sugerir respuestas en WhatsApp con Gboard.
  • Gemini Pro, optimizado para respuestas rápidas, está funcionando en los servidores de Google y será la base de una actualización de Bard que estará disponible a partir del próximo miércoles.
  • Gemini Ultra, actualmente restringido a un conjunto de pruebas, se incorporará al nuevo chatbot Bard Advanced a principios de 2024. Google optó por no divulgar detalles sobre los precios, aunque se anticipa un coste adicional por esta capacidad avanzada.

La última versión resalta el rápido avance en el emergente campo de la IA generativa, donde los chatbots generan sus propias respuestas a partir de instrucciones en lenguaje natural, en lugar de seguir comandos de programación complejos. Aunque OpenAI tomó la delantera con el lanzamiento de ChatGPT hace un año, Google ya está en su tercera iteración importante del modelo de IA y tiene planes para integrar esta tecnología en productos ampliamente utilizados como Búsqueda, Chrome, Google Docs y Gmail, empleados por miles de millones de usuarios.

«Durante mucho tiempo, hemos aspirado a desarrollar una nueva generación de modelos de IA que se inspiren en la manera en que las personas comprenden y se relacionan con el mundo: una IA que se sienta más como un colaborador útil y menos como un software inteligente», comentó Eli Collins, vicepresidente de producto en la división DeepMind de Google. «Gemini nos acerca un paso más a esa visión».

OpenAI también está detrás de la tecnología que impulsa Copilot AI de Microsoft, incluido su modelo más reciente, GPT-4 Turbo AI, lanzado en noviembre. Microsoft, al igual que Google, está integrando funciones de inteligencia artificial en productos clave como Office y Windows.

La llegada de la multimedia representará un cambio significativo en comparación con el texto. Sin embargo, persisten los problemas fundamentales en los modelos de IA entrenados mediante el reconocimiento de patrones en grandes conjuntos de datos del mundo real. A pesar de su capacidad para transformar instrucciones complejas en respuestas sofisticadas, aún existe la posibilidad de que proporcionen respuestas plausibles en lugar de respuestas verdaderamente correctas. Como advierte el chatbot de Google, «Bard puede mostrar información inexacta, incluso sobre personas, así que verifique sus respuestas».

Gemini representa la próxima generación del gran modelo de lenguaje de Google, sucesor de PaLM y PaLM 2, que han sido fundamentales para Bard hasta el momento. Entrenar a Gemini simultáneamente en texto, código de programación, imágenes, audio y video le permite manejar de manera más efectiva la entrada multimedia en comparación con modelos de IA separados pero interconectados para cada tipo de entrada.

Según un artículo de investigación de Google (PDF), los ejemplos de las habilidades de Gemini son diversos:

  • Puede predecir correctamente la siguiente forma en una serie de figuras geométricas que incluyen un triángulo, un cuadrado y un pentágono, identificando el siguiente elemento como un hexágono.
  • Al presentarle imágenes de la Luna y una mano sosteniendo una pelota de golf y pedirle que encuentre la conexión, identifica correctamente que los astronautas del Apolo golpearon dos pelotas de golf en la Luna en 1971.
  • Convierte gráficos de barras que muestran la eliminación de desechos por país en una tabla etiquetada y detecta datos periféricos, como el hecho de que Estados Unidos descarta mucho más plástico en comparación con otras regiones.

Google también mostró a Gemini abordando un problema de física escrito a mano, identificando errores en el trabajo de un estudiante y proporcionando una explicación corregida. Un video de demostración adicional mostró a Gemini reconociendo elementos como un pato azul, títeres de mano y trucos de magia en videos. Sin embargo, estas demostraciones no fueron en tiempo real y no se conoce con qué frecuencia Gemini enfrenta desafíos similares.

Gemini Ultra está actualmente en fase de pruebas adicionales antes de su lanzamiento el próximo año. Para estas pruebas, Google lleva a cabo un «equipo rojo», donde se recluta a personas para identificar vulnerabilidades de seguridad y otros problemas. Estas pruebas se vuelven más complicadas con datos multimedia, ya que la combinación de un mensaje de texto y una foto, por ejemplo, puede transmitir significados completamente diferentes.

Sundar Pichai, CEO de Google, mencionó en una publicación de blog: «Estamos abordando este trabajo con audacia y responsabilidad». Esto implica llevar a cabo investigaciones ambiciosas con grandes beneficios potenciales, al tiempo que se incorporan salvaguardias y se colabora con gobiernos y otros actores para mitigar los riesgos a medida que la IA adquiere más capacidades.

El 2100 según la Inteligencia Artificial

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Echemos un vistazo a nuestro futuro en el año 2100, acompañados por la inteligencia artificial. ¿Cómo se vislumbra el mundo en ese momento? Según la perspectiva de la IA GPT-4, la sociedad estará profundamente entrelazada con la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana. Si actualmente la IA está transformando numerosos aspectos de nuestra existencia, para el año 2100, podría ser tan omnipresente como la electricidad en la actualidad. Se convertirá en una fuerza invisible y silenciosa, similar a la electricidad en su omnipresencia.

La mayoría de nuestras actividades diarias serán realizadas por la inteligencia artificial: desde labores domésticas como cocinar y limpiar, hasta compras y entretenimiento, todo estará optimizado, personalizado y automatizado gracias a la IA.

Transporte. La IA anticipa cambios drásticos en la forma en que nos desplazamos. Los vehículos autónomos serán la norma, incluyendo coches, autobuses, trenes e incluso aviones. Los atascos y los accidentes serán cosa del pasado, ya que estos vehículos se comunicarán entre sí para optimizar el flujo del tráfico y evitar colisiones. Además, el turismo espacial podría ser tan común como los viajes actuales a otros países, con empresas como SpaceX desarrollando viajes al espacio. Para el año 2100, ¡podríamos estar vacacionando en Marte!

Ciudades más sostenibles. Nuestras urbes podrían convertirse en auténticas «junglas urbanas» donde naturaleza, arquitectura y tecnología se entrelazan. Se visualizan rascacielos cubiertos de vegetación que absorben dióxido de carbono, producen oxígeno y sirven como hábitats para diversas especies. Además, se proyectan granjas verticales utilizando hidroponía y luz artificial para el cultivo. Se espera que las fuentes de energía limpia sean tan comunes como las ventanas, utilizando biocombustibles o energía derivada de nuestras actividades diarias.

Salud. Se espera una revolución en este campo. En el año 2100, podríamos llevar dispositivos conectados a nuestro torrente sanguíneo que monitoreen nuestra salud en tiempo real, prediciendo enfermedades antes de que aparezcan los síntomas. Los avances biotecnológicos podrían llevar a tratamientos médicos personalizados, adaptados a nuestra estructura genética única. Aunque la inmortalidad podría seguir siendo un concepto lejano, el envejecimiento podría ser tratado como una condición «curable», retrasándolo o incluso revirtiéndolo, lo que podría aumentar significativamente la esperanza de vida hasta 150 años o más.

Tecnología omnipresente. El Internet de las Cosas (IoT) se convertirá en el Internet de Todo. Dispositivos, electrodomésticos, vehículos, edificios y ciudades estarán interconectados, compartiendo datos e interactuando en tiempo real. Desde que nuestro auto se comunique con la cafetera para tener café recién hecho al llegar a casa, hasta múltiples interacciones similares. Además, la realidad virtual (VR) y aumentada (AR) podrían ser parte de nuestra vida diaria, ofreciendo experiencias inmersivas que borran la línea entre lo físico y lo digital.

A pesar de estas expectativas optimistas, la IA también plantea preocupaciones. Advierte sobre problemas de privacidad, seguridad de datos y una posible dependencia tecnológica que podrían convertirse en preocupaciones relevantes en la sociedad. Por lo tanto, enfatiza la importancia de un desarrollo y uso responsables de estas tecnologías, respetando siempre a los ciudadanos.

Google Maps mejora su oferta en tema de navegación

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En las últimas semanas, Google ha dado un gran salto con su aplicación de navegación, transformando Google Maps en una plataforma que aprovecha los avances tecnológicos y, sobre todo, la inteligencia artificial para ofrecer lo mejor en su servicio.

Recientemente, hemos mencionado las actualizaciones progresivas que se implementarán en Google Maps, una de las cuales es la vista inmersiva para las rutas. Esta función se asemeja a la vista previa de rutas disponible actualmente, pero llevada a un nivel superior.

La nueva vista inmersiva aprovecha la IA para permitirnos explorar lugares específicos mediante una experiencia visual multidimensional.

En esencia, esta característica fusiona imágenes aéreas, vistas de Street View y modelos 3D de Google para crear una representación realista de la ruta que planeamos tomar, brindándonos así una familiarización previa con el entorno.

Esta innovadora vista inmersiva para las rutas utiliza imágenes provenientes de diversas fuentes, como aviones y contribuciones de excursionistas que aportan datos adicionales. La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental al analizar estas fotografías.

El sistema intenta comprender los elementos presentes en las imágenes recopiladas, ofreciendo información detallada como aceras, límites de velocidad, semáforos y más, gracias a la capacidad de la inteligencia artificial para interpretar el contenido visual.

Actualmente, esta función solo está disponible en algunas ciudades específicas. Google destaca que la creación de simulaciones 3D es un proceso altamente complejo, pero gracias a la integración de la inteligencia artificial, ahora es posible llevarlo a cabo.

Es importante mencionar que esta vista inmersiva aún no abarca todas las regiones del mundo, ya que Google requiere más tiempo para capturar imágenes en 3D y crear modelos para cada área.

Una vez que esta función esté disponible en tu ciudad, podrás explorar visualmente cada tramo de la ruta y acceder a una simulación digital detallada, además de obtener información sobre las condiciones de tráfico en un momento específico.

Por el momento, la vista inmersiva con inteligencia artificial solo está disponible en ciudades como Ámsterdam, Barcelona, Dublín, Florencia, Las Vegas, Londres, Los Ángeles, Miami, Nueva York, París, San Francisco, San José, Seattle, Tokio y Venecia. Sin embargo, se ha prometido su expansión a otras grandes ciudades en los próximos meses.

El Mundial 2030. La tecnología que viene.

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El Mundial de Fútbol 2030 se presenta como un evento histórico que marcará un hito en el deporte internacional, y España ha sido seleccionada como una de las sedes de este torneo global, gracias a su rica tradición futbolística y su infraestructura de primer nivel. Con la participación de numerosos equipos y la expectativa de millones de espectadores en todo el mundo, el evento promete ser una celebración sin precedentes del deporte más popular del planeta.

La relación entre la tecnología y el fútbol ha experimentado una constante evolución. En sus primeros días, la tecnología se centraba en mejoras en el diseño de balones y botas. Sin embargo, con el tiempo, la tecnología ha permeado prácticamente todos los aspectos del juego. En la última década, hemos sido testigos de avances significativos, especialmente en la asistencia arbitral. La introducción del VAR (Sistema de Asistencia Arbitral por Video) en 2018 marcó un punto de inflexión, permitiendo revisiones más precisas y justas de las decisiones en el campo. Además, sensores de línea de gol y tecnologías de seguimiento de jugadores han enriquecido tanto la estrategia del juego como la experiencia del espectador.

La tecnología es ahora una parte integral del fútbol moderno, mejorando la precisión y justicia en el campo, así como transformando la forma en que los aficionados interactúan con el deporte. Aplicaciones móviles ofrecen estadísticas en tiempo real, repeticiones y contenido interactivo. Las redes sociales permiten una conexión más cercana entre jugadores y aficionados, mientras que las plataformas de transmisión en línea facilitan el seguimiento en vivo de los partidos.

A continuación, exploraremos algunas de las tecnologías que podríamos esperar ver en el Mundial de Fútbol 2030 en España:

  1. VAR Avanzado con IA: En el contexto del Mundial de Fútbol 2030, se anticipa la implementación de un sistema de VAR mejorado que podría incorporar inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar jugadas en tiempo real con una precisión aún mayor. También podría utilizar la realidad aumentada para proporcionar información adicional a los árbitros.
  2. Sensores de Línea de Gol: Se esperan sensores de línea de gol aún más avanzados, posiblemente utilizando nanotecnología y comunicación en tiempo real con dispositivos portátiles de los árbitros para proporcionar una confirmación casi instantánea de un gol.
  3. Reconocimiento Facial: La tecnología de reconocimiento facial podría utilizarse para mejorar la seguridad en los estadios y áreas circundantes, agilizando el proceso de ingreso y garantizando una experiencia más fluida para los espectadores.
  4. Drones de Seguridad: Los drones de seguridad con cámaras de alta resolución y capacidades de reconocimiento facial proporcionarán una vigilancia avanzada para garantizar la seguridad en el evento.
  5. Realidad Virtual y Aumentada: Estas tecnologías ofrecerán experiencias inmersivas para los espectadores, permitiendo a los aficionados vivir los partidos como si estuvieran en el estadio y enriqueciendo la experiencia con información en tiempo real.
  6. Aplicaciones Móviles Interactivas: Las aplicaciones móviles ofrecerán una variedad de funciones para mejorar la experiencia del espectador, desde la compra de boletos digitales hasta la navegación en el estadio y acceso a estadísticas en tiempo real.
  7. Energía Renovable: Se utilizará energía renovable, como la solar y la eólica, para alimentar los estadios y las instalaciones relacionadas, contribuyendo a la sostenibilidad del evento.
  8. Gestión de Residuos Inteligente: Se implementarán tecnologías avanzadas para optimizar la recolección y el tratamiento de residuos, incluyendo contenedores de basura inteligentes y sistemas de clasificación automatizados.
  9. Inteligencia Artificial para Estrategias de Juego: La IA proporcionará recomendaciones tácticas en tiempo real para los entrenadores, basadas en análisis de datos del partido.

El Mundial de Fútbol 2030 en España promete ser un evento que no solo marcará la historia del deporte en términos de alcance y participación, sino que también redefinirá la forma en que experimentamos el fútbol a través de tecnologías avanzadas.

Mascotas robóticas

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«A lo largo de la historia, la relación entre los seres humanos y sus mascotas ha sido una constante, brindando compañía, apoyo emocional y, en ocasiones, una utilidad práctica. Sin embargo, en la era de la inteligencia artificial y la robótica avanzada, esta relación está destinada a cambiar de maneras que apenas comenzamos a comprender. Las mascotas robot están comenzando a incorporarse en nuestros hogares y vidas. Pero, ¿cómo será esta coexistencia en el futuro? Este artículo explora la evolución prevista de las mascotas robot, analizando las tecnologías emergentes que las impulsan, las tendencias que las modelan y los desafíos éticos y prácticos que podrían influir en su desarrollo en los próximos 50 años.

Contexto En las últimas décadas, hemos sido testigos de avances notables en este campo. Algunos de estos logros incluyen:

En 1999, Sony presentó el Aibo, un hito en la historia de las mascotas robot. Aunque sus capacidades eran limitadas en comparación con los estándares actuales, ofrecía una interacción básica y movimientos autónomos que capturaron la imaginación del público.

Otro ejemplo es el Furby, introducido en 1998, que también fue pionero en el ámbito de las mascotas electrónicas. A pesar de no ser considerado un robot en el sentido estricto, su capacidad para «aprender» idiomas y responder a estímulos sensoriales lo convirtió en un fenómeno cultural.

Tampoco podemos olvidar mencionar el Tamagotchi, un dispositivo portátil que simulaba el cuidado de una mascota virtual, o el Poo-Ch, un perro robot lanzado por Sega Toys en 2000, que podía realizar trucos simples.

Avances Tecnológicos Recientes La incorporación de algoritmos de aprendizaje automático ha permitido a las mascotas robot desarrollar comportamientos más sofisticados y personalizados, mejorando significativamente la calidad de la interacción entre humanos y robots. Los avances en sensores de movimiento, tacto y reconocimiento de voz han hecho que las mascotas robot sean más conscientes de su entorno, permitiéndoles moverse de manera más eficiente y responder a estímulos de forma más precisa. Además, las mejoras en las interfaces de usuario, como aplicaciones móviles y comandos de voz, han facilitado la interacción con las mascotas robot, haciéndolas más accesibles para el público en general.

Tendencias Actuales Las tecnologías de reconocimiento facial y de voz están permitiendo que las mascotas robot identifiquen y respondan a las emociones humanas, mejorando la interacción y abriendo la puerta a aplicaciones terapéuticas, como el apoyo emocional. Los algoritmos de aprendizaje profundo están permitiendo a las mascotas robot generar respuestas emocionales más elaboradas, lo que significa que pueden adaptar su comportamiento para ofrecer una interacción más significativa, como consolar a un propietario entristecido o compartir la alegría en momentos felices.

Además de la inteligencia artificial, otros avances han contribuido al mundo de las mascotas robóticas, como la Internet de las Cosas (IoT), que permite la integración de las mascotas robot con otros dispositivos inteligentes en el hogar, la capacidad de actualizar el software de las mascotas robot a través de la nube para mejoras continuas y la adopción de materiales sostenibles en su construcción.

Perspectivas para los Próximos 50 Años Considerando las tendencias actuales y los avances en aprendizaje automático y redes neuronales, es probable que las mascotas robot del futuro aprendan de sus interacciones con los humanos y su entorno, adaptándose y mejorando con el tiempo sin requerir intervención manual. Estas futuras mascotas robot podrían ser capaces de comprender y generar lenguaje humano, tanto verbal como no verbal, incluyendo la capacidad para leer expresiones faciales, tono de voz y gestos, y responder de manera apropiada.

Asimismo, se espera que las tecnologías de reconocimiento facial y de voz permitan a las mascotas robot identificar y diferenciar entre múltiples usuarios, adaptando su comportamiento según las preferencias y necesidades de cada individuo.

A medida que las mascotas robot se vuelvan más avanzadas, es probable que surjan debates éticos y legales sobre sus «derechos», especialmente en lo que respecta a la toma de decisiones autónoma y la responsabilidad en caso de mal funcionamiento. El desarrollo de mascotas robot con capacidades emocionales avanzadas podría plantear preguntas éticas sobre el bienestar de los robots, la privacidad de los datos y el impacto psicológico en los seres humanos.

En términos de aplicaciones relacionadas con la salud, las mascotas robot del futuro podrían desempeñar un papel en la atención médica, ofreciendo apoyo emocional y terapéutico a pacientes con diversas condiciones, desde el estrés y la ansiedad hasta trastornos más graves. También podrían monitorizar la salud mediante sensores avanzados, alertando a los usuarios o profesionales médicos en caso de anomalías.

En resumen, las mascotas robot del futuro prometen ser más inteligentes, autónomas y una parte integral de nuestra vida cotidiana, aunque su desarrollo irá acompañado de regulaciones para abordar cuestiones éticas y legales.

Estas son las gafas de última generación con inteligencia artificial desarrolladas por Meta

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En el evento Meta Connect 2023, Meta presentó las nuevas gafas en colaboración con Ray-Ban, un wearable que ahora se asemeja a un par de gafas de sol al estilo característico de esta conocida marca.

Estas innovadoras gafas incorporan características especiales que las hacen destacar. Una de las funcionalidades más impresionantes, que seguramente las convierta en un accesorio ideal para viajar, es su capacidad para traducir en tiempo real mientras lees, incluso puede traducir carteles y cualquier cosa que estés viendo a través de tus gafas, permitiéndote conectarte instantáneamente con el entorno sin necesidad de buscar traductores o hacer preguntas a extraños.

Estas gafas hacen uso de la inteligencia artificial de manera precisa, y según el CEO de Meta, Mark Zuckerberg, se espera que impulsen el metaverso.

Además, estas nuevas gafas continúan ofreciendo la capacidad de capturar fotos y grabar videos, todo desde la perspectiva del usuario. También están equipadas con altavoces y micrófonos integrados para la transmisión de audio y respuestas a través del asistente de voz integrado. Estas mejoras hacen que estas gafas sean considerablemente mejores que su versión anterior, que solo vendió alrededor de 300,000 unidades, aunque este número no es despreciable, solo alrededor del 10% de los compradores las sigue usando.

Este dispositivo presentará un nuevo asistente llamado Meta AI, que puede transmitir en tiempo real lo que el usuario está viendo directamente a Facebook e Instagram, una mejora en comparación con la generación anterior que solo podía tomar fotos. Esto podría resultar atractivo para la creciente comunidad de influencers.

Otras mejoras clave incluyen una cámara ultra ancha de 12 megapíxeles para fotos más nítidas y videos de alta calidad. La batería permite un uso continuo de hasta 4 horas antes de requerir recarga en el estuche.

Además, estas gafas inteligentes se destacan por su capacidad de inteligencia artificial, que les permite identificar lugares y objetos en tiempo real, así como realizar traducciones de idiomas. Estas funciones se mejoraran aún más con futuras actualizaciones de software, consolidando las gafas inteligentes con IA como un elemento crucial en una sociedad futura que combina la realidad con la inteligencia artificial.

La integración de Meta AI en las gafas inteligentes comenzará con un lanzamiento beta en los Estados Unidos y se espera que en 2024 estas capacidades incluyan la identificación de lugares y objetos, así como traducciones de idiomas.

Además, estas gafas son ahora más cómodas de usar, ya que Meta ha reducido su tamaño y peso utilizando materiales más ligeros y sostenibles.

El diseño de estas gafas es espectacular y sigue la estética característica de Ray-Ban, pero ahora ofrecen nuevos colores como «caramel» o «matte jeans» y diversas opciones de cristales. En cuanto al precio, en España se comercializarán a 329 euros y se podrán adquirir, entre otros lugares, a través de la página web oficial de Ray-Ban.

Los códigos QR de colores que se encuentran en todas partes: ¿Qué son?

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Existen elementos que coexisten a nuestro alrededor, pero a menudo permanecen en el misterio sin revelarnos su verdadero propósito. Nos familiarizamos con su presencia, pero rara vez exploramos su utilidad a menos que tengamos una necesidad específica de comprender su función. Esto puede aplicarse a una variedad de códigos QR, en particular, a los que se destacan por su diversidad de colores, y que cada vez se encuentran con mayor frecuencia en distintos lugares.

Estos códigos QR en colores tienen una relevancia significativa en nuestra sociedad, ya que contribuyen a la creación de ciudades más inclusivas y facilitan la integración de personas con discapacidad. ¿Alguna vez has observado uno de estos códigos QR de colores?

La denominación técnica de estos elementos visuales es «NaviLens». Aunque comparten el mismo propósito fundamental que los códigos QR tradicionales en blanco y negro, es decir, direccionarnos hacia fuentes de información específicas, los NaviLens ofrecen una serie de ventajas notables. En primer lugar, los usuarios no requieren una ubicación precisa de estos códigos; simplemente escanean con la cámara de su dispositivo móvil y obtienen información contextual relevante.

Otra ventaja clave es que este sistema permite la lectura desde distancias hasta 12 veces mayores que los códigos QR y códigos de barras convencionales, llegando a alrededor de 15 metros. Además, pueden ser escaneados de manera rápida gracias a la combinación de colores y formas que los conforman. También son más tolerantes a condiciones adversas, con un amplio ángulo de visión de hasta 160 grados y una capacidad de lectura en diversas condiciones de iluminación. Esto es especialmente importante para las personas con discapacidad visual, ya que pueden ser detectados sin necesidad de enfocar con precisión.

Estos códigos NaviLens pueden ser interpretados a través de una aplicación específica que las personas con discapacidad visual pueden instalar en sus smartphones. De esta manera, la cámara de su teléfono actúa como una guía que les proporciona información sobre su entorno, permitiéndoles interactuar de manera más accesible con lugares como estaciones de metro, paradas de autobús, museos y edificios públicos. La aplicación Navilens no solo informa sobre la distancia a la que se encuentra la etiqueta, sino que también indica el ángulo de inclinación y puede detectar múltiples etiquetas simultáneamente, presentándolas de manera cómoda al usuario.

Es importante destacar que estos códigos QR de colores, NaviLens, han sido desarrollados por la empresa murciana Neosistec, en colaboración con el Mobile Vision Research Lab de la Universidad de Alicante. Están siendo implementados en una amplia variedad de lugares, desde el Metro de Nueva York hasta el de Madrid y Barcelona, así como en el tranvía de Murcia, la Estación Almudena Grandes-Puerta de Atocha de Madrid, hospitales y otros servicios públicos. A medida que avanzan, también se están adoptando en la industria alimentaria para garantizar que la información nutricional esté al alcance de todos los consumidores, incluyendo aquellos con discapacidad visual.

El desafío principal que enfrentan estos códigos de colores es lograr la misma aceptación masiva que han alcanzado los códigos QR tradicionales. Los códigos QR han superado numerosos obstáculos para convertirse en un estándar común, y actualmente pueden ser leídos fácilmente con la cámara de un teléfono móvil sin necesidad de acciones adicionales, algo que, por ahora, aún no es posible con los códigos de colores de Navilens.