EL CHIP GIGANTE DE CEREBRAS ROMPERÁ BARRERA DE VELOCIDAD DE DEEP LEARNING
La Inteligencia Artificial actual es mucho menor de lo que podría ser, según Andrew Feldman, CEO y Cofundador de Cerebras Systems, una startup de computadores con IA. El problema, a su juicio, es que las redes neuronales artificiales de hoy en día requieren demasiado tiempo y mucha computación para entrenar. Por ejemplo, para que un automóvil autónomo reconozca todos los objetos importantes que encontrará en el camino, su red neuronal debe mostrar muchas imágenes de todas esas cosas. Los computadores que usan el chip Cerebras entrenarán estos sistemas de IA en horas en lugar de semanas.
(https://spectrum.ieee.org/semiconductors/processors/cerebrassgiant-chip-will-smash-deep-learnings-speed-barrier)
ROBOTS HECHOS DE MATERIALES KIRIGAMI AUTO PLEGABLES
Los investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han demostrado cómo las técnicas inspiradas en kirigami les permiten diseñar láminas delgadas de material que se reconfiguran automáticamente en nuevas formas bidimensionales (2D) y estructuras tridimensionales (3D) en respuesta a estímulos ambientales. Los investigadores crearon una variedad de dispositivos robóticos como prueba de concepto para este enfoque.
(https://www.sciencedaily.com/releases/2019/12/191216151452.htm)
HITO EN LA ESTANDARIZACIÓN CUÁNTICA
La Universidad de Waterloo, a través de un equipo de investigadores, ha desarrollado un método que podría allanar el camino para establecer estándares universales para medir el rendimiento de los computadores cuánticos. El nuevo método, denominado “benchmarking de ciclo”, permite a los investigadores evaluar el potencial de escalabilidad y comparar una plataforma cuántica con otra.
(https://www.sciencedaily.com/releases/2019/11/191125173512.htm)
EQUIPOS DE MICROBIOS ESTÁN TRABAJANDO EN NUESTROS CUERPOS
Un algoritmo similar al que intenta completar automáticamente mensajes de texto y correos electrónicos, ahora se está utilizando para una mejor causa. Un grupo de investigadores está usando su capacidad de reconocimiento de patrones para identificar comunidades microbianas en el cuerpo al examinar volúmenes de código genético. Su método podría acelerar el desarrollo de tratamientos médicos para enfermedades relacionadas como el mal de Crohn.
(https://www.sciencedaily.com/releases/2019/12/191211145638.htm)
NUEVA TECNOLOGÍA AUMENTA LAS VELOCIDADES DE DATOS EN CABLES DE FIBRA ÓPTICA
En Francia desarrollaron una óptica especial que puede enviar señales a velocidades de 10 gigabits por segundo (Gbps) hasta 10 kilómetros a través de la misma fibra, evitando la necesidad de reemplazar la fibra multimodo heredada. Se espera alcanzar tasas de 100 Gbps, que ahora se requieren ampliamente para grandes centros de datos.
(https://spectrum.ieee.org/tech-talk/telecom/internet/legacyfiber-optic-cables-speed-data-rates)
ALMACENAR DATOS EN OBJETOS COTIDIANOS
Los investigadores han descubierto un nuevo método para convertir casi cualquier objeto en una unidad de almacenamiento de datos. Esto permite guardar datos extensos en, por ejemplo, botones de camisa, botellas de agua o incluso cristales de anteojos, y luego recuperarlos años más tarde. La técnica también permite a los usuarios ocultar información y guardarla para generaciones posteriores, utilizando ADN como medio de almacenamiento.
(https://www.sciencedaily.com/releases/2019/12/191209110529.htm)
¿CUÁN VULNERABLE ES SU AUTOMÓVIL A LOS ATAQUES CIBERNÉTICOS?
La aparición de automóviles inteligentes ha abierto la puerta a posibilidades ilimitadas de tecnología e innovación, pero también a amenazas. Una nueva investigación de la Universidad Estatal de Michigan es la primera en aplicar la teoría de la justicia penal a los vehículos inteligentes, revelando grietas en el sistema actual que conducen a posibles riesgos informáticos
(https://www.sciencedaily.com/releases/2019/12/191217141527.htm)
¿LEY DE MOORE?
La gente a menudo piensa que la Ley de Moore se trata de hacer transistores cada vez más pequeños. Pero en estos días, gran parte de la dificultad es exprimir la “maraña” de interconexiones necesarias para obtener señales y potencia. Esas interconexiones más pequeñas y más densas son más resistentes, pero llevan a una pérdida potencial de energía. En la reunión internacional de dispositivos electrónicos de IEEE, un grupo de ingenieros presentó un diseño de procesador que demuestra una forma de reducir la densidad de las interconexiones y entregar energía a los chips con menos desperdicio.
(https://spectrum.ieee.org/nanoclast/semiconductors/design/armshows-backside-power-delivery-as-path-to-further-moores-law)
