Las firmas de capital riesgo están invirtiendo en startups que utilizan la inteligencia espacial para la robótica avanzada. La inteligencia espacial mejora la navegación, la interacción y la precisión de las tareas de los robots. La robótica está experimentando una transformación significativa gracias a una nueva rama de la inteligencia artificial conocida como "inteligencia espacial" y gigantes del capital riesgo han respaldado recientemente a multitud de startups que están construyendo robots capaces de razonar y procesar datos visuales.

La inteligencia artificial es extremadamente cara de entrenar y ejecutar, requiere muchos datos, energía y capacidad de computación. Es decir, mucho capital. La barrera de entrada está muy alta

Las malas noticias continúan para Boeing. La cápsula espacial Starliner sigue con problemas. Ahora, el astronauta Butch Wilmore reportó haber escuchado un "ruido extraño" que provenía de un altavoz dentro de la nave, que actualmente se encuentra acoplada a la Estación Espacial Internacional (ISS).

Se presenta GameNGen, un motor de juego basado completamente en un modelo neural que permite la interacción en tiempo real con entornos complejos. Simula el juego clásico DOOM a más de 20 fps en una sola TPU, logrando una calidad comparable a la compresión JPEG. El modelo se entrena en dos fases: 1) un agente de aprendizaje por refuerzo juega y graba sus sesiones, y 2) un modelo de difusión predice el siguiente fotograma basado en acciones pasadas. Se destaca la estabilidad visual en trayectorias largas mediante técnicas de condicionamiento.

El Congreso de California aprobó la ley SB 1047 (Ley de Innovación Segura y Protegida para Modelos de IA de Frontera), con normas de seguridad claras y predecibles para desarrolladores grandes y poderosos. Varias empresas, académicos y políticos la acusan de restrictiva y freno al avance del sector. El gobernador Newsom tiene hasta el 30 de septiembre para ratificarla o vetarla. Algoritmos cuyo entrenamiento cueste más de 100 mill. $ deberán tener un “botón de apagado de emergencia” para desactivarlo si su funcionamiento se sale de control.

La IA cada vez es capaz de hacer más cosas, y esto no va a parar de crecer

RAND Corporation entrevistó a 65 científicos de datos e ingenieros. Identificó 5 causas principales de la tasa de fracaso del 80%. La primera y más común: no entienden o comunican mal el problema que hay que resolver y lo que la IA puede hacer. Falta de datos necesarios para entrenar la IA. Centrarse en usar la última y mejor versión de la IA. Falta de infraestructura para gestionar datos y desplegar modelos de IA completos. Aplicar la IA a problemas que demasiado difíciles. [ Informe: www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html ]

Hay indicios de que los desarrolladores ya están teniendo que esforzarse más para obtener datos de alta calidad. Por ejemplo, la documentación que acompaña al lanzamiento de GPT-4 mencionaba a un número sin precedentes de personal involucrado en las partes relacionadas con los datos del proyecto. También podríamos estar quedándonos sin nuevos datos humanos. Algunas estimaciones dicen que el conjunto de datos textuales generados por humanos podría agotarse sobre 2026.

Investigadores de la Universidad de Reading en el Reino Unido han demostrado con éxito comportamientos limitados de "aprendizaje" de un hidrogel de polímero electroactivo simple (EAP) cuando se conecta con una matriz de electrodos. Según un artículo de investigación publicado originalmente en Cell Reports Physical Science y explicado extensamente (incluido un video) por ScienceAlert, esto se demostró al hacer que el sistema de control de gel EAP reprodujera una versión adaptada del clásico videojuego Pong de todos los tiempos.

Conforme iban pasando los meses, más ejemplos parecía encontrarme por ahí, o venirme a la cabeza, sobre la forma en que estamos cada vez más rodeados de estafas. El caso es que, aunque en un principio lo que me comía la cabeza eran los cientos de grupos de ciberdelincuencia y call centers en la India, poco a poco empecé a pensar que la cosa no se quedaba ahí.

La organización austríaca de privacidad Noyb ha presentado quejas este lunes en nueve países europeos, entre ellos España, acusando a X –anteriormente Twitter– de infringir la normativa de la Unión Europea al utilizar datos de millones de usuarios sin su consentimiento para entrenar su inteligencia artificial (IA). Según un comunicado de Noyb, las denuncias se interpusieron ante las autoridades de protección de datos de Austria, Bélgica, Francia, Grecia, Irlanda, Italia, Países Bajos, Polonia y España, citando violaciones del Reglamento General

Una macroencuesta llevada a cabo por la página de preguntas y respuestas sobre programación Stack Overflow a más de 65,000 desarrolladores viene a demostrar que los profesionales del desarrollo de código no temen a la inteligencia artificial generativa, y que de hecho, más del 70% de ellos la utilizan de manera habitual como parte de su flujo de trabajo.