No todo lo nuevo es disruptivo, ni todo lo relevante tiene que ser nuevo. Trotero pone el foco en tecnologías con capacidad de transformar capacidades, costes, infraestructuras y formas de hacer, y en los avances y señales que ayudan a entender su evolución. Con atención a sus límites y consecuencias y distancia frente al ruido y la exageración.
Archivo cronológico de todo lo publicado en Disruptivas.
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Sistemas capaces de aprender, razonar, percibir y automatizar tareas que hasta ahora exigían intervención humana.
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Modelos capaces de crear texto, imagen, audio, vídeo, código y nuevas formas de trabajar con información.
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Inteligencia artificial ejecutada cerca del usuario o del dispositivo, con mayor control, privacidad y autonomía.
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Digitalización de procesos físicos mediante sensores, datos, conectividad, automatización y sistemas de producción inteligentes.
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Tecnologías inmersivas para simular, aprender, diseñar, entrenar y relacionarse con entornos digitales.
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Protección de sistemas, redes, dispositivos, identidades y datos frente a amenazas digitales.
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Ingeniería aplicada a organismos y procesos biológicos con impacto en salud, producción, alimentación, materiales y medio ambiente.
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Sistemas distribuidos para registrar, verificar y coordinar información sin depender necesariamente de una autoridad central.
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Máquinas capaces de percibir, decidir y actuar sobre el mundo físico con niveles crecientes de autonomía.
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Tecnologías de generación, almacenamiento y gestión que transforman cómo se produce, distribuye y utiliza la energía.
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Nuevos materiales y procesos capaces de modificar prestaciones y límites en electrónica, energía, industria y construcción.
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Electrificación, automatización y nuevas arquitecturas que transforman vehículos, transporte e infraestructuras.
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Automatización del entorno doméstico mediante sensores, actuadores, protocolos y sistemas interoperables.
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Conectividad de largo alcance y bajo consumo para sensores y dispositivos donde autonomía y cobertura resultan críticas.
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Microcontroladores con conectividad y capacidad de procesamiento para integrar sensado, control y comunicaciones en dispositivos reales.
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Objetos físicos conectados capaces de medir, comunicar y actuar sobre procesos y entornos.
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Satélites, lanzadores, exploración e infraestructura orbital en una etapa de profunda transformación tecnológica y económica.
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Nuevas formas de computación basadas en fenómenos cuánticos para abordar problemas difíciles de resolver con sistemas convencionales.
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Investigadores de Microsoft han presentado Memora, un novedoso sistema de memoria escalable diseñado para superar las limitaciones actuales de los agentes de inteligencia artificial en la gestión de conversaciones prolongadas y complejas, mejorando significativamente su capacidad para mantener el contexto de manera eficiente.
Un estudio que evaluó 2.200 artículos de la prestigiosa conferencia ICML ha puesto de manifiesto importantes retos en la capacidad de reproducir los resultados de investigación en inteligencia artificial, un factor esencial para la validez y el avance de este campo.
Grabette, un nuevo sistema de código abierto, se presenta como una herramienta fundamental para la estandarización y recolección de datos de manipulación robótica, un paso crítico para el avance de la inteligencia artificial y la creación de sistemas robóticos más versátiles.
Los modelos de inteligencia artificial de Codex han sido liberados como código abierto, una iniciativa destacada en el ámbito de la IA que busca catalizar la innovación y fomentar la participación de la comunidad en su avance y democratización.
Hugging Face ha presentado Transformers v5, una nueva versión de su popular librería que introduce definiciones de modelo simplificadas con el objetivo de optimizar el desarrollo y la implementación de sistemas de inteligencia artificial.
La iniciativa ‘LeMaterial’, impulsada desde la comunidad de código abierto, emerge como una herramienta clave para la investigación y el descubrimiento de nuevos materiales, utilizando la inteligencia artificial para acelerar procesos tradicionalmente lentos y costosos en la ciencia de los materiales.
Un experimento reciente ha investigado la capacidad de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para autocorregir sus propios errores. Este estudio se llevó a cabo en un entorno de "chatbot arena", una metodología que permite evaluar el rendimiento de estos modelos en interacciones dinámicas. La infraestructura técnica para este experimento incluyó el uso de Keras,…
Hugging Face, actor clave en el ecosistema de inteligencia artificial, y Dask, una robusta biblioteca para computación paralela, han anunciado una integración que promete mejorar significativamente la capacidad de procesar grandes conjuntos de datos, un cuello de botella crítico para la escalabilidad de las aplicaciones de IA.
Hugging Face ha publicado un estudio de caso sobre cómo los modelos de lenguaje pueden actuar como jueces para mejorar la eficacia de las aplicaciones RAG, una técnica crucial en el desarrollo de la inteligencia artificial conversacional.
El lanzamiento de CyberSecEval 2 marca la disponibilidad de una estructura de evaluación diseñada para analizar los riesgos y capacidades de ciberseguridad inherentes a los modelos de lenguaje grandes (LLM). Este marco tiene como objetivo proporcionar una metodología comprensiva para que desarrolladores e investigadores puedan medir de forma rigurosa cómo los LLM se comportan ante…
