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El informe ‘Detección y comunicaciones integradas (ISAC): casos de uso y escenarios de implementación’, elaborado por el Instituto Europeo de Normas de Telecomunicaciones (ETSI), describe los casos de uso y escenarios de implementación de detección y comunicación integradas avanzados, sentando las bases para futuros sistemas 6G. En concreto, se detallan 18 casos de uso avanzados de ISAC, que abarcan desde el reconocimiento de movimiento humano y el rescate de emergencia hasta la navegación de vehículos autónomos y la robótica industrial. Cada caso se analiza en función de los escenarios de implementación, las tecnologías habilitadoras, los modos de detección y las capacidades requeridas del sistema.

El informe introduce tres niveles de integración: estrecho, intermedio y flexible, así como seis modos de detección, incluyendo configuraciones monoestáticas y biestáticas tanto para estaciones base como para equipos de usuario. Estas definiciones constituyen un componente clave de un marco propuesto para estandarizar las capacidades de detección en las futuras redes 6G.

Los aspectos más destacados del informe incluyen los casos de uso que abarcan entornos interiores, exteriores y mixtos, con diversos objetivos de movilidad y detección, incluidas personas, vehículos, vehículos aéreos no tripulados y robots. Además, las estrategias de detección propuestas incorporan bandas de frecuencia bajas (sub-6 GHz), medias (~7–24 GHz) y altas (mmWave/THz), a menudo combinándolas con sensores que no son de radiofrecuencias, como cámaras o detectores ambientales.

Tratamiento de datos y seguridad de los sistema 6G

El documento también aborda la fusión de datos tanto del sistema 6G como del sistema no 6G, que se considera crítica, con implicaciones arquitectónicas para el diseño del sistema y la gestión de la confianza. Asimismo, subraya la necesidad de implementaciones de ISAC seguras, privadas y sostenibles, especialmente para casos de uso centrados en el ser humano.

Por otro lado, el informe también proporciona categorías de requisitos funcionales y propone nuevos indicadores clave de rendimiento (KPI), como precisión de movimiento fino y alcance del servicio de detección, lo que garantiza un marco de evaluación del rendimiento sólido para los servicios de detección 6G.

Los resultados de este informe ya se están utilizando en otros informes ETSI en desarrollo, que abordan el modelado de canales, la arquitectura del sistema y RAN, la seguridad, la privacidad, la confiabilidad y la sostenibilidad, y la integración de la informática con ISAC.

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Las cerraduras inteligentes del fabricante iLOQ ofrecen la posibilidad de instalarse en cualquier tipo de puerta, gracias a que son dispositivos que no requieren pilas, cables, wifi ni conexión a Internet, por lo que se facilita su instalación. La energía necesaria para reconocer las credenciales de acceso y abrir la puerta se obtiene a través de la energía cinética producida al introducir la llave digital de iLOQ en la cerradura inteligente o de la inducción electromagnética de un smartphone al acercarlo a la cerradura.

Actualmente en el mercado existen muchos tipos de puertas. Solo en el sector residencial, se pueden encontrar diferentes puertas o puntos de acceso, como puertas de entrada principal, de almacén, apartamentos, corredizas, mosquiteras o de patio, así como puertas francesas, dobles, de seguridad o garaje, entre otras. Y pueden estar fabricadas de muchos materiales, como madera, acero, aluminio o compuesto.

Además de los tipos de puertas mencionados, las propiedades comerciales, las infraestructuras críticas y los sitios de servicios públicos tienen otros tipos de puntos de acceso que deben protegerse. Estos incluyen, por ejemplo, puertas giratorias, portones, cercas o torniquetes.

Ante esta variedad, las soluciones de cerraduras inteligentes de iLOQ se han diseñado para ofrecer una amplia gama de beneficios a propietarios de edificios, administradores de sistemas de cerraduras, residentes de grandes propiedades multifamiliares y residencias estudiantiles, así como a empleados de grandes propiedades comerciales y obras de infraestructura crítica. Las cerraduras inteligentes también están disponibles en otros proveedores, por ejemplo, para viviendas particulares o incluso hoteles.

Fácil proceso de instalación de las cerraduras inteligentes

Una de las ventajas principales de las cerraduras inteligentes iLOQ es la facilidad del proceso de instalación. En propiedades nuevas, se pueden instalar cerraduras inteligentes, como las iLOQ, tan pronto como se instalen las puertas en la obra. Esto garantiza un acceso seguro durante la construcción.

Las credenciales de acceso para proveedores de servicios externos (constructores, fontaneros, electricistas, etc.) pueden programarse con llaves digitales o enviarse a la aplicación de iLOQ en su smartphone. Las credenciales de acceso son individuales y permiten acceder únicamente a las áreas que interesan en los momentos adecuados para su función. Los administradores pueden actualizar las credenciales de acceso de forma remota y en tiempo real, según las necesidades, garantizando así que solo las personas acreditadas tengan acceso a los lugares adecuados en el momento oportuno. En cuanto terminan su trabajo, se cancelan sus credenciales de acceso.

Los administradores no tienen que preocuparse si no se han devuelto las llaves digitales ni si la aplicación sigue en uso. Y cuando los residentes finalmente se muden, pueden tener la seguridad de que ninguna persona no autorizada tendrá acceso a su propiedad o apartamento.

Accesos seguros en viviendas durante las reformas

Las cerraduras inteligentes también son una gran ventaja durante las reformas que, ocasionalmente, son necesarias para mejorar el ambiente de los residentes o empleados y mantener el valor de la propiedad. Pueden ser proyectos pequeños, como pintar paredes interiores, o grandes, como reemplazar la fachada o actualizar el sistema de fontanería.

Un sistema de cierre inteligente garantiza la máxima seguridad durante las obras. Los administradores del sistema controlan en todo momento quién tiene acceso a la propiedad y en qué horario. Además, estos derechos de acceso se cancelan una vez finalizado el trabajo.

Respecto a la instalación, las cerraduras inteligentes de iLOQ pueden montarse sin necesidad de herramientas especiales ni taladros, y sin modificar la infraestructura existente. Solo se necesita desatornillar la cerradura vieja, colocar la nueva y apretar los tornillos.

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Un equipo de investigación del Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan (Unist), en Corea del Sur, ha presentado un modelo de inteligencia artificial (IA) de aprendizaje federado, denominado Privacy-preserving improved stochastic aasking (Prism). Prism funciona como un modelo de IA que actúa como mediador, conectando la inteligencia artificial local con la IA global durante el proceso de aprendizaje federado. Este modelo reduce los costos de comunicación en un promedio del 38% en comparación con los modelos existentes, y su tamaño se reduce a un nivel de 1 bit, lo que le permite operar eficientemente en las CPU y la memoria de dispositivos pequeños, como teléfonos inteligentes y tablets, garantizando la protección de los datos confidenciales.

El aprendizaje federado es una técnica que permite la creación de una IA global mediante la compilación de resultados de la inteligencia artificial local de cada dispositivo después de realizar el aprendizaje sin necesidad de cargar información confidencial directamente al servidor.

Prism evalúa con precisión qué información de IA local confiar e incorporar, incluso en situaciones donde hay una variabilidad significativa en los datos y el rendimiento entre diferentes IA locales, lo que genera resultados de alta calidad.

Por ejemplo, al transformar un selfie en una imagen al estilo Studio Ghibli, los métodos anteriores requerían subir la foto a un servidor, lo que generaba preocupación por posibles violaciones de la privacidad. Con Prism, todo el procesamiento se realiza en el smartphone, lo que protege la privacidad personal y permite obtener resultados rápidamente. Sin embargo, es importante destacar que el desarrollo del modelo de IA local capaz de generar imágenes en el smartphone es un requisito aparte.

Imágenes de mayor calidad

Los resultados experimentales con conjuntos de datos comúnmente utilizados para validar el rendimiento de la inteligencia artificial, como Mnist, Fmnist, CelebA y Cifar10, demostraron que Prism no solo redujo el volumen de comunicación, sino que también generó imágenes de mayor calidad en comparación con los métodos tradicionales. Cabe destacar que experimentos adicionales con el conjunto de datos Mnist confirmaron la compatibilidad con los modelos de difusión utilizados principalmente para generar imágenes al estilo Studio Ghibli.

El equipo de investigación mejoró la eficiencia de la comunicación mediante un método de máscara binaria estocástica que comparte selectivamente solo información crítica en lugar de compartir una gran cantidad de parámetros. Además, el uso de la discrepancia máxima media (MMD) para la evaluación precisa de la calidad generativa y las estrategias de agregación dinámica con conciencia de máscara (MADA), que agregan las contribuciones de cada IA ​​local de forma diferente, ayudaron a mitigar las discrepancias de datos y la inestabilidad del entrenamiento.

Este enfoque se puede aplicar no solo a la generación de imágenes, sino también a la generación de texto, la simulación de datos y la documentación automatizada, lo que lo convierte en una solución eficaz y segura en campos que manejan información sensible, como la salud y las finanzas.

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La Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC) ha presentado los datos sobre las líneas de banda ancha fija en España y los ingresos minoristas pertenecientes al cuarto trimestre de 2024. En este periodo, el total de accesos instalados a redes de nueva generación (NGA) alcanzó los 86,6 millones de accesos, un 1,1% más que hace un año. Los accesos correspondientes a la fibra óptica hasta el hogar (FTTH) registraron 78,6 millones de accesos desplegados, frente a los 77,6 millones de diciembre de 2023.

A finales de 2024, el 89,3% de líneas de banda ancha eran de fibra óptica. De los 18,8 millones de conexiones activas de banda ancha fija, las que tenían una velocidad contratada de 100 Mbps o superior fueron 18,2 millones, siendo 1,5 millones más que en diciembre de 2023. De estos 18,2 millones de líneas, el 29,5% (5,4 millones) corresponde a velocidades de 1Gbps o más.

En diciembre de 2024, el 83% de las líneas de banda ancha fija pertenecía a los operadores principales Movistar, Vodafone y MASOrange.

Ingresos minoristas en 2024

Con datos no consolidados agregando los cuatro trimestres, el año 2024 cerró con unos ingresos minoristas algo inferiores a los de 2023, mientras que los correspondientes a los servicios prestados entre operadores se mantuvieron estables.

Las compañías Movistar, Vodafone y MASOrange representaron este trimestre el 78,7% de los ingresos del sector. Sus ingresos fueron inferiores a los del cuarto trimestre de 2023, así como los de los dos principales operadores de televisión en abierto.

Aumento de la banda ancha móvil

El tráfico de banda ancha móvil registró 2,3 millones de terabytes en el cuarto trimestre de 2024, lo que supone un 12,6% más que en el mismo periodo del año anterior.

El número total de empaquetamientos cuádruples y quíntuples registró 12,3 millones. Continúa el aumento de paquetes que combinan los servicios de banda ancha fija, telefonía móvil y banda ancha móvil, que registraron 2,4 millones a final de trimestre (+450.000 unidades respecto a diciembre de 2023).

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El proyecto de investigación internacional 6G-Smart ‘6G Self organising and managing open radio access network’ se centra en algoritmos de machine learning (ML) individuales para conseguir capacidades de autoconfiguración, autooptimización y autorreparación en las redes 6G. La iniciativa arrancó el pasado mes de noviembre, y tiene una duración prevista de 3 años.

La tecnología 6G representa la próxima generación de redes móviles, prometiendo capacidades sin precedentes, en cuanto a velocidades de transmisión, rangos de frecuencias y mecanismos de seguridad muy superiores a las actuales redes 5G. En este sentido, la tecnología 6G busca alcanzar velocidades de transmisión de datos de terabits por segundo, superando significativamente las velocidades de gigabits por segundo de la tecnología 5G.

Por otra parte, la inteligencia artificial (IA) va a jugar un papel fundamental en la gestión y optimización de las redes 6G, permitiendo una asignación dinámica de recursos. Asimismo, la tecnología 6G se integrará con otras tecnologías emergentes, como el IoT, la computación cuántica y la realidad extendida.

El proyecto 6G-Smart tendrá un impacto en diferentes sectores como la salud (monitorización remota de pacientes y cirugías asistidas por robots), la fabricación (fábricas inteligentes y control remoto de maquinaria), el transporte (vehículos autónomos y gestión inteligente del tráfico), la economía (nuevas industrias y modelos de negocio basados en 6G), la educación (aulas virtuales inmersivas y aprendizaje a distancia interactivo) o el entretenimiento (experiencias de realidad virtual y aumentada de alta calidad, juegos en la nube sin retardo, etc.).

En este sentido, si bien se espera que la aplicación de la IA a la tecnología 6G transforme industrias y sectores, esta transformación también plantea notables desafíos tecnológicos y nuevos modos de operación y gestión. Además, el proyecto también incluirá pruebas en entornos reales para validar la efectividad de los nuevos enfoques en diferentes aplicaciones.

Redes autónomas autoconfigurables

En el proyecto 6G-Smart participa la Universidad de Jaén (UJA) a través del grupo de investigación ‘Tratamiento de Señales en Sistemas de Telecomunicación’ de la Escuela Politécnica Superior de Linares. Los investigadores pretenden conseguir, sin la interacción humana, que las redes sean capaces de autoconfigurarse, saber qué configuración es la mejor, así como ser capaces de saber cómo optimizarse en cada momento y ser capaces de autorecuperarse, detectar fallos y saber cómo corregir esa situación. Para ello, la universidad aportará soluciones basadas en inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y autonomía de las redes móviles 6G.

Con un presupuesto de 5,4 millones de euros, el proyecto 6G-Smart tendrá una duración de 3 años y cuenta con un consorcio internacional formado por diez entidades de cuatro países procedentes de Reino Unido, España, Portugal y Turquía. El proyecto está liderado por Celtic-Next.

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La Comunidad de Madrid ha lanzado una nueva línea de ayudas dirigida a pymes y startups madrileñas para que incentiven el uso de la tecnología blockchain. Las ayudas tendrán una dotación total de 2 millones de euros y el plazo de presentación de solicitudes estará abierto hasta el 30 de abril.

Esta iniciativa, encaminada a modernizar el tejido empresarial madrileño, se enmarca en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea-Next Generation EU.

Las ayudas subvencionarán el 100% de los gastos hasta un máximo de 100.000 euros por empresa. No son subvencionables los proyectos que responden a la misma necesidad que otro proyecto de distinto solicitante que ha solicitado la subvención con anterioridad.

Categorías subvencionables para la aplicación del blockchain

Las partes interesadas podrán obtener estas ayudas para aplicar el blockchain en, al menos, una de las siguientes categorías: credenciales verificables, trazabilidad, intercambio seguro de datos y optimización de operaciones. Por ejemplo, en el primero de estos casos, una universidad podría usar esta disciplina para emitir diplomas digitales que serían imposible de falsificar y fácilmente comprobables. Esto asegura que los títulos de los graduados sean auténticos y reconocidos globalmente.

En el apartado de trazabilidad, se podría aplicar a una empresa de alimentos para rastrear el origen de sus productos desde la granja hasta la mesa, de modo que los consumidores comprobaran la calidad y el lugar de procedencia de lo que compran, asegurando transparencia y confianza en la cadena de suministro.

Para garantizar el intercambio seguro de información, un hospital podría usar el blockchain para compartir informes médicos de manera segura entre diferentes departamentos y centros. Esto garantizaría que la información del paciente sería siempre privada, mientras se facilita el acceso a datos importantes para el tratamiento médico.

Y para la optimización de operaciones, una empresa de logística podría utilizar esta tecnología en sus procesos de envío y recepción de mercancías. Al registrar cada paso del proceso en una cadena de bloques, la compañía podría reducir errores, mejorar la eficiencia y asegurar que los productos lleguen a tiempo y en buen estado.

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En cuatro proyectos expuestos en la 60ª edición de Casa Decor, que se celebra del 3 de abril al 18 de mayo en el número 33 de la calle Sagasta de Madrid, la compañía Simon ha implementado su iluminaria e integrado sus sistemas de control de iluminación para reforzar el carácter de cada propuesta, potenciando la visión de sus creadores y aportando un valor diferencial al diseño.

El primero de los espacios es ‘Gruta’ diseñado por Ramón Esteve Estudio. Este lobby multisensorial de la firma Gómez Grau explora el potencial expresivo de la piedra natural a través de la combinación de diferentes tipos de roca, texturas y contrastes cromáticos, conectando con la naturaleza y las fuerzas que moldean el paisaje.

La instalación se divide en dos espacios contrastantes: el primero, claro y envolvente, inspirado en una cantera con bloques pétreos que se transforman en bancos y sofás. El segundo, oscuro y retroiluminado, con cuarcita negra y ónices, evoca un ambiente volcánico. La iluminación de Simon resalta las texturas y contrastes, creando una atmósfera que invita a la contemplación, donde la música y los aromas profundizan la experiencia sensorial.

Por otro lado, ‘Siluetas’, el espacio Arcos, una de las marcas de cuchillería más antiguas, ha sido concebido por Culdesac como una instalación artística que reutiliza residuos del proceso de fabricación, transformándolos en una narrativa visual contemporánea. La propuesta es una metáfora de la filosofía de la marca: cortar es compartir.

Desde los materiales que dan forma a los cuchillos hasta los momentos compartidos en torno a una mesa, el espacio cuenta una historia desde lo esencial. Flejes metálicos forman una celosía y los moldes, dispuestos en el suelo, conducen al centro de la instalación: el engranaje de Arcos, donde lo funcional y lo simbólico se equilibran. La iluminación de Simon acentúa las siluetas metálicas y refuerza el lenguaje visual del proyecto. Un homenaje a la cocina como espacio vital, donde se preparan, se comparten y se viven momentos.

Decoración y tecnología para dormitorios y cuartos de baño

La grandeza nace de pequeños comienzos, y el dormitorio ‘Sic Parvis Magna’ de S de Studio refleja esa filosofía mediante una meticulosa selección de materiales, texturas y volúmenes. Inspirado en la arquitectura de la Roma Antigua, este espacio es un equilibrio entre lo monumental y lo funcional, donde las formas toman protagonismo.

Un clasicismo moderno con columnas, piedra, detalles en metal dorado y toques brutalistas como la mesa de centro de hormigón y una pared de piedra en bruto. Las soluciones de Simon generan una atmósfera cálida y envolvente, acompañando la transición entre el descanso y el despertar. Los mecanismos y sistemas de control de iluminación garantizan una experiencia intuitiva, a la vez que aportan un toque de sofisticación al diseño.

Por último, el espacio ‘La forma del agua’ está inspirado en la fluidez y adaptabilidad del agua. Este cuarto de baño, creado por Zooco para Geberit, especialista en soluciones sanitarias innovadoras y sistemas para el baño, utiliza geometrías puras para evocar el movimiento y la transformación del líquido. Gracias a la iluminación de la firma se generan reflejos y sombras que amplifican la sensación de fluidez, reforzando la interacción entre la luz y el agua.

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La Comisión Europea ha lanzado una consulta pública relacionada con el futuro Pasaporte Digital de Productos (DPP), que proporcionará información sobre la sostenibilidad medioambiental de los productos. El objetivo principal es recabar la opinión de las partes interesadas sobre cómo los proveedores de servicios deben almacenar y gestionar sus datos y sobre la necesidad de un sistema de certificación para dichos proveedores. La consulta pública estará abierta hasta el 1 de julio.

El Pasaporte Digital de Producto, que estará disponible para consumidores, empresas y autoridades públicas competentes, es una innovación clave del Reglamento de diseño ecológico para productos sostenibles de 2024, que permite almacenar y compartir datos relevantes sobre la sostenibilidad, la durabilidad y otros aspectos ambientales de un producto.

Tarjeta de identidad digital para productos, componentes y materiales

El nuevo Pasaporte Digital de Productos facilitará a los consumidores y a las empresas tomar decisiones informadas a la hora de comprar productos y ayudará a las autoridades públicas a realizar mejores controles y comprobaciones. Se trata de una tarjeta de identidad digital para productos, componentes y materiales, que almacenará información relevante para respaldar la sostenibilidad de los productos, promover su circularidad y fortalecer el cumplimiento legal.

Esta información será accesible electrónicamente, lo que facilitará a los consumidores, fabricantes y autoridades la toma de decisiones más informadas relacionadas con la sostenibilidad, la circularidad y el cumplimiento normativo. Además, permitirá a las autoridades aduaneras realizar comprobaciones automáticas sobre la existencia y autenticidad de los DPP de los productos importados.

La Comisión Europea determinará la información que se incluirá en el DPP, en estrecha consulta con todas las partes interesadas pertinentes, y dependerá del producto específico en cuestión. Esta información puede incluir: rendimiento técnico del producto; los materiales y sus orígenes; actividades de reparación; capacidades de reciclaje; e impactos ambientales del ciclo de vida.

La información recopilada en la consulta pública servirá de base para el desarrollo de un funcionamiento eficaz del sistema del Pasaporte Digital de Productos.

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La nueva métrica de privacidad PAC Privacy, desarrollada por el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), podría mantener el rendimiento de un modelo de inteligencia artificial (IA) a la vez que garantiza la seguridad de datos sensibles, como imágenes médicas o registros financieros, frente a atacantes.

El equipo utilizó su nueva versión de PAC Privacy para privatizar varios algoritmos clásicos para tareas de análisis de datos y aprendizaje automático. En este trabajo se ha mejorado la eficiencia computacional de su técnica, mejorando el equilibrio entre precisión y privacidad. Al mismo tiempo se ha creado una plantilla formal que permite privatizar prácticamente cualquier algoritmo sin necesidad de acceder a su funcionamiento interno.

Por otro lado, los investigadores han demostrado que los algoritmos más estables son más fáciles de privatizar con su método. Las predicciones de un algoritmo estable se mantienen consistentes incluso con ligeras modificaciones en sus datos de entrenamiento. Una mayor estabilidad permite a un algoritmo realizar predicciones más precisas con datos.

Gracias a la mayor eficiencia del nuevo marco de privacidad del PAC y la plantilla de cuatro pasos para su implementación, harían que la técnica fuera más fácil de implementar en situaciones del mundo real.

Protección de los datos confidenciales

Para proteger los datos confidenciales utilizados para entrenar un modelo de IA, los ingenieros suelen añadir ruido, o aleatoriedad genérica, al modelo para dificultar que un adversario adivine los datos de entrenamiento originales. Este ruido reduce la precisión del modelo, por lo que cuanto menos ruido se añada, mejor.

PAC Privacy estima automáticamente la cantidad mínima de ruido que se necesita agregar a un algoritmo para lograr el nivel de privacidad deseado. El algoritmo original de privacidad de PAC ejecuta el modelo de IA de un usuario varias veces en diferentes muestras de un conjunto de datos. Mide la varianza y las correlaciones entre estos resultados y utiliza esta información para estimar cuánto ruido debe añadirse para proteger los datos. Esta nueva variante de PAC Privacy funciona de la misma manera, pero no necesita representar la matriz completa de correlaciones de datos en las salidas; solo necesita las variaciones de salida.

Añadir ruido puede reducir la utilidad de los resultados, por lo que es importante minimizar la pérdida de utilidad. Debido al coste computacional, el algoritmo PAC Privacy original se limitaba a añadir ruido isotrópico, que se añade uniformemente en todas las direcciones. Dado que la nueva variante estima el ruido anisotrópico, adaptado a las características específicas de los datos de entrenamiento, el usuario podría añadir menos ruido general para lograr el mismo nivel de privacidad, lo que aumenta la precisión del algoritmo privatizado.

Privacidad y estabilidad

Al estudiar la privacidad de PAC, los investigadores plantearon la hipótesis de que los algoritmos más estables serían más fáciles de privatizar con esta técnica. Utilizaron la variante más eficiente de la privacidad de PAC para probar esta teoría en varios algoritmos clásicos.

Los algoritmos más estables presentan menor varianza en sus resultados cuando sus datos de entrenamiento varían ligeramente. PAC Privacy divide un conjunto de datos en fragmentos, ejecuta el algoritmo en cada fragmento y mide la varianza entre los resultados. Cuanto mayor sea la varianza, más ruido se debe añadir para privatizar el algoritmo.

El equipo demostró que estas garantías de privacidad se mantuvieron sólidas a pesar del algoritmo probado, y que la nueva variante de PAC Privacy requirió un orden de magnitud menor de ensayos para estimar el ruido. También probaron el método en simulaciones de ataques, demostrando que sus garantías de privacidad podían resistir ataques de última generación.

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La Agencia Estatal de Investigación (AEI) ha sido autorizada, mediante un acuerdo aprobado la semana pasada por el Consejo de Ministros, para conceder ayudas a proyectos de investigación en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) para el año 2025. La convocatoria, que se abrirá el próximo mes de mayo, contará con una dotación presupuestaria de hasta 36 millones de euros.

Esta convocatoria, que sustituye a la que fue cancelada en 2024, contribuirá a la formación, consolidación y capacitación de un nuevo talento investigador especializado en IA.

Se enmarca en el Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2024-2027 y contará con un presupuesto de 31 millones de euros, ampliables hasta los 36 millones, mientras que la cuantía máxima por proyecto será de 2 millones.

Impulso a los proyectos de investigación en IA

La convocatoria se ha mejorado con el objetivo de impulsar proyectos de investigación en IA destinados a dar respuesta a los grandes desafíos sociales, técnicos, científicos y económicos.

Entre las mejoras, figura la duración de los proyectos, que aumenta de dos a tres o incluso cuatro años, ofreciendo mayor flexibilidad a los equipos de investigación. Además, se han simplificado los procesos formales y administrativos para reducir la burocracia, y la financiación será de fondos propios de la AEI, lo que facilitará una ejecución más flexible.

Cada entidad beneficiaria recibirá financiación directa, en lugar de a través de una entidad central coordinadora. Igualmente, se mantienen las mismas áreas temáticas prioritarias y objetivos, lo que permitirá a los solicitantes de la convocatoria anterior aprovechar el trabajo realizado.

Cada proyecto contará con uno o dos investigadores principales, un equipo de investigación y un equipo de trabajo, lo que fomentará la consolidación de investigadores en IA. A partir del próximo mes de mayo, la convocatoria estará disponible en la página web de la AEI.

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