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La tecnología de próxima generación, como el IoT, la inteligencia artificial (IA) y la computación en la nube, abre nuevas oportunidades para abordar los desafíos sociales, ambientales y económicos actuales y futuros del mundo. Sin embargo, vienen con desafíos significativos de gestión de datos. El proyecto Cognifog busca crear un marco de trabajo cognitivo en la niebla para evitar llevar a la red al límite.

Según IDC, la cantidad total de datos generados solo por dispositivos conectados superará los 40 billones de gigabytes para 2025. En la mayoría de los sistemas actuales, el almacenamiento y análisis de datos se realizan en ubicaciones centralizadas en la nube. Esto está llevando la capacidad de la red a su límite. Además, el almacenamiento y procesamiento centralizados conducen a situaciones de punto único de falla, que son críticamente ineficientes en caso de desastres y crisis.

Según la información publicada en el Servicio de Información Comunitario sobre Investigación y Desarrollo (Cordis, por sus siglas en inglés) de la Comisión Europea, Cognifog apunta a esos desafíos y propone construir un marco de niebla cognitiva para reducir el consumo de energía y la latencia en los sistemas de TI de próxima generación al reducir el tráfico de red, analizando los datos en el borde de manera distribuida, más cerca de donde se generan, en lugar de enrutarlos a través de las redes de comunicación a un centro de datos.

Además, reducirá los gastos operativos y acelerará la prestación de servicios proporcionando un marco cognitivo y autoadaptativo con una intervención humana mínima o nula, con un aprovisionamiento dinámico de recursos informáticos, de almacenamiento y de red a lo largo de la ruta de extremo a extremo y de la nube.

También garantizará el liderazgo europeo proporcionando un marco interoperable abierto con API abiertas para que los desarrolladores de aplicaciones creen e implementen rápidamente aplicaciones que beneficien el continuo borde-nube sobre sistemas heterogéneos de IoT/TI.

Validación de los resultados del proyecto Cognifog

Cognifog validará los resultados del proyecto en tres dominios de aplicación representativos: misiones de colaboración críticas, salud e industria inteligentes. El proyecto cuenta con un consorcio de nueve socios europeos procedentes de Suiza, España, Alemania, Francia, Grecia, Luxemburgo y Chipre. La participación española está representada por la fundación i2CAT y la empresa Atos IT Soluciones y servicios Iberia.

Liderado por la Comisión de Energía Atómica y Energías Alternativas de Francia, el proyecto Cognifog comenzó en enero de 2023 y se prevé que finalice en diciembre de 2025. Para conseguir los objetivos planteados, el consorcio cuenta con un presupuesto de 5.030.875 euros, íntegramente financiados por el programa de investigación Horizon Europe de la Comisión Europea.

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Con una inversión de 100,7 millones de euros, la Comunidad de Madrid instalará puertas automáticas en los andenes de todas las estaciones de la Línea 6 (L6) de Metro, como parte de su proceso de automatización en este transporte público. La compañía metropolitana sacará en los próximos días a licitación pública este contrato.

La adjudicación de la obra se hará en el último trimestre de este año y está previsto que los trabajos den comienzo en junio de 2025, junto con los de renovación integral de la vía que van a permitir automatizar la circulación de los trenes.

Las puertas automáticas son un elemento imprescindible para convertirla en la primera línea del suburbano que introduce la automatización. La Consejería de Vivienda, Transportes e Infraestructuras eligió la L6 por ser la más utilizada de toda la red, con más de 90 millones de desplazamientos registrados en los seis primeros meses del año.

En total, se intervendrá en los 70 andenes, que suman 6,4 kilómetros, con el objetivo de separar con estas puertas el espacio de espera de los viajeros de la zona de circulación de los trenes, garantizando la entrada al vehículo sin ningún riesgo y de manera ordenada. Serán transparentes para poder tener visibilidad en todo momento y ofrecer una mayor sensación de amplitud.

Desde el punto de vista operativo, se posibilitará aumentar la regularidad del servicio y la capacidad de transporte, evitando retrasos asociados a los usuarios e incrementando la velocidad de llegada de los convoyes para poner en circulación uno hasta cada dos minutos. Además, se asegurará el bloqueo del acceso no autorizado a los túneles y se preservará la limpieza de la zona de vías.

Pantallas LED y sistemas de antiatrapamiento y antivandálicos

La instalación permitirá conocer el estado de cada una de las entradas a través de distintos colores, de forma que facilitará que el usuario sepa en cuál situarse para realizar el correcto acceso. Contarán también con serigrafías, barras de seguridad y elementos antiatrapamiento y estarán construidas con componentes antivandálicos.

Este nuevo sistema aporta beneficios que trascienden la rapidez, ya que dispone de pantallas LED integradas con comunicaciones de utilidad y una respuesta entendible y visible, que mejora la conexión a la hora de acceder al vagón. Estarán en la parte superior de la infraestructura y la información ofrecida será desde el tiempo de espera de los siguientes trenes, hasta un plano de Metro o avisos de incidencias.

Estas puertas de andén son un equipamiento complejo que implicará no sólo la construcción física y la ubicación, sino también la intervención en los montajes de señalización ferroviaria y de energía de la línea, así como en los de comprobación y comunicaciones con el puesto de control.

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En la 48ª Junta General del Grupo Zumtobel, los accionistas aprobaron por unanimidad la recomendación de distribuir un dividendo de 0,25 euros por acción. Los accionistas con derecho a voto o sus representantes presentes representaban aproximadamente el 62,48% del capital social de la empresa.

El Grupo Zumtobel obtuvo en el ejercicio 2023/2024 un beneficio neto de 24,7 millones de euros. Este éxito se compartirá ahora con los accionistas de la empresa. El reparto aprobado de 0,25 euros por acción representa aproximadamente el 43,7% del beneficio neto del ejercicio anterior. Según el precio de cierre del ejercicio 2023/2024, la rentabilidad por dividendo asciende al 4,2%. Se trata del quinto reparto de dividendos consecutivo. El pago está previsto para el 9 de agosto de 2024.

Otras propuestas aprobadas

La Junta General eximió de responsabilidad a los miembros del Consejo de Administración y del Consejo de Supervisión para el ejercicio 2023/2024. La auditoría de los estados financieros consolidados y separados del ejercicio 2024/2025 se ha realizado en la empresa PwC Wirtschaftsprüfung GmbH, Viena.

Sus actividades también abarcarán la auditoría del informe de sostenibilidad consolidado del Grupo Zumtobel, requerido por la ley, para el ejercicio 2024/2025, si la normativa legal aplicable entra en vigor durante el ejercicio 2024/2025 en curso.

Por otro lado, Georg Pachta-Reyhofen y Thorsten Staake fueron reelegidos para el Consejo de Supervisión, cada uno por un mandato que se extenderá hasta la Asamblea General de 2027. La Junta General aprobó también el resto de las propuestas incluidas en el orden del día.

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La Asociación 5G Media Action Group (5G-MAG) ha anunciado la disponibilidad de nuevas herramientas para desarrollar experiencias de vídeo volumétrico, que se utiliza en la realidad mixta. Se trata de la plataforma inmersiva V3C, que formará parte de las herramientas de referencia de 5G-MAG.

Actualmente, esta plataforma de referencia está accesible en ‘Acceso anticipado’. Las contribuciones iniciales incluyen un reproductor V3C Unity para visualizar, probar y mostrar contenido, incluido un soporte para renderizado V-PCC (ISO/IEC 23090-5) y MIV (ISO/IEC 23090-12) en tiempo real en Windows/Android.

Por otro lado, el soporte para streaming V3C DASH y una herramienta V3C DASH Packager están en proceso de desarrollo.

Repositorio de códigos abiertos para la plataforma V3C

El lanzamiento de los repositorios de código abierto de la plataforma inmersiva V3C ayudará a los desarrolladores a comenzar a utilizar tecnologías estandarizadas en el ecosistema de vídeo volumétrico y permitirá la creación de contenido y reproductores de vídeo que puedan consumirlo.

Las contribuciones iniciales a los repositorios incluyen un paquete de Unity (rt-v3c-unity-player) para decodificar y reproducir contenido V3C en Unity, así como una biblioteca de complementos decodificadores (rt-v3c-decoder-plugin) con complementos de sintetizadores V-PCC y MIV necesarios para la representación de los contenidos V3C.

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Los modelos lingüísticos de gran tamaño a veces generan respuestas inexactas, al tiempo que pueden tener demasiada confianza en las respuestas incorrectas o poca confianza en las correctas, lo que hace que sea difícil para un usuario saber cuándo se puede confiar en un modelo. Los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) y del MIT-IBM Watson AI Lab han presentado un método de calibración adaptado a modelos lingüísticos de gran tamaño.

Su método, llamado Thermometer, implica la construcción de un modelo auxiliar más pequeño que se ejecuta sobre un modelo lingüístico de gran tamaño para calibrarlo. El Thermometer es más eficiente que otros métodos, ya que requiere menos computación que consume mucha energía, al tiempo que preserva la precisión del modelo y le permite producir respuestas mejor calibradas en tareas que no ha visto antes.

Al permitir una calibración eficiente de un modelo de lenguaje grande (LLM) para una variedad de tareas, Thermometer podría ayudar a los usuarios a identificar situaciones en las que un modelo confía demasiado en predicciones falsas, lo que en última instancia les impide implementar ese modelo en una situación en la que pueda fallar.

Calibración de los modelos LLM

La calibración de un modelo LLM suele implicar tomar muestras del modelo varias veces para obtener diferentes predicciones y luego agregarlas para obtener una mayor fiabilidad. Sin embargo, como estos modelos tienen miles de millones de parámetros, los costos computacionales de estos enfoques aumentan rápidamente.

Con Thermometer, los investigadores desarrollaron una técnica versátil que aprovecha un método de calibración clásico llamado escala de temperatura para calibrar eficientemente un LLM para una nueva tarea. En este contexto, una temperatura es un parámetro de escala que se utiliza para ajustar la confianza de un modelo para que esté en consonancia con la precisión de su predicción. Tradicionalmente, se determina la temperatura correcta utilizando un conjunto de datos de validación etiquetados de ejemplos específicos de la tarea.

Dado que los LLM suelen aplicarse a nuevas tareas, los conjuntos de datos etiquetados pueden resultar casi imposibles de adquirir. En lugar de utilizar un conjunto de datos etiquetado, los investigadores entrenan un modelo auxiliar que se ejecuta sobre un LLM para predecir automáticamente la temperatura necesaria para calibrarlo para esta nueva tarea.

Utilizan conjuntos de datos etiquetados de algunas tareas representativas para entrenar el modelo del Thermometer. Una vez entrenado puede generalizarse a nuevas tareas en una categoría similar sin la necesidad de datos etiquetados adicionales.

El modelo del Thermometer solo necesita acceder a una pequeña parte del funcionamiento interno del LLM para predecir la temperatura correcta que calibrará su predicción para los puntos de datos de una tarea específica.

Entrenamiento de un LLM pequeño para un LLM más grande

Es importante destacar que la técnica no requiere múltiples ejecuciones de entrenamiento y solo reduce ligeramente la velocidad de respuesta. Además, dado que el escalamiento de temperatura no altera las predicciones de un modelo, Thermometer conserva su precisión.

Cuando compararon el Thermometer con varias líneas de base en múltiples tareas, produjo consistentemente medidas de incertidumbre mejor calibradas y requirió mucho menos cálculo. Los investigadores también descubrieron que, si entrenan un modelo de Thermometer para un LLM más pequeño, se puede aplicar directamente para calibrar un LLM más grande dentro de la misma familia.

En el futuro, quieren adaptar Thermometer para tareas de generación de texto más complejas y aplicar la técnica a LLM aún más grandes. Los investigadores también esperan cuantificar la diversidad y la cantidad de conjuntos de datos etiquetados que se necesitarían para entrenar un modelo Thermometer para que pueda generalizarse a una nueva tarea.

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Gracias a los sistemas domóticos avanzados, se pueden automatizar las persianas manuales, para obtener un mayor confort y eficiencia. En esta línea, Zennio ofrece soluciones tecnológicas de automatización, motorización y control del hogar inteligente, convirtiendo este proceso en una experiencia integral.

La compañía ofrece a los usuarios la posibilidad de utilizar pulsadores, pantallas táctiles y control remoto con la aplicación Zennio Remote o control por voz con ZenVoice, para gestionar las persianas motorizadas sin esfuerzo, pudiendo disponer de luz natural en cualquier estancia.

Las persianas motorizadas, gestionadas por la domótica de Zennio, permiten programar su apertura y cierre en momentos específicos, optimizando la utilización de la luz natural. Esto favorece el aislamiento térmico y contribuye al ahorro energético al aprovechar la luz del sol en invierno y prevenir el calor en verano.

Muchos modelos de persianas automáticas operan con energía solar, añadiendo una capa adicional de eficiencia y sostenibilidad. Esta característica no solo reduce el consumo de energía, sino que también contribuye al respeto por el medio ambiente.

Integración de las persianas en los sistemas domóticos

Por otro lado, las persianas domóticas pueden integrarse con otros sistemas de la vivienda, como sensores de luz, termostatos y sistemas de alarma, creando un ambiente completamente automatizado y eficiente.

Gracias a la programación de escenas domóticas, se simula la presencia de personas en la vivienda cuando los habitantes están fuera, al tiempo que se proporciona un aumento de la privacidad y seguridad. También las persianas automáticas actúan como elementos aislantes del ruido.

La automatización de persianas permite eliminar la dificultad de acceder a ventanas ubicadas en lugares complicados. Con sistemas de control remoto o por voz, como Zennio Remote o ZenVoice, las persianas pueden ser accionadas a distancia, solucionando problemas de acceso en situaciones incómodas y mejorando la experiencia de usuario, sobre todo a las personas con movilidad reducida.

Además de todas las funcionalidades prácticas, las persianas eléctricas aportan un toque de diseño y estética moderna a cualquier hogar. Combinan de manera armoniosa con diversos estilos, proporcionando no solo funcionalidad sino también un aspecto contemporáneo. Asimismo, ayudan al mantenimiento del mobiliario, al regular la entrada de luz solar se pueden proteger el mobiliario y otros objetos de la decoloración y deterioro causados por la exposición prolongada al sol.

Para obtener asesoramiento personalizado sobre la transformación de persianas y otras instalaciones domóticas, Zennio invita a los interesados a contactar con los expertos de la compañía a través de comercial@zenniospain.com.

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La Ley de Inteligencia Artificial (IA) de la UE ha entrado en vigor el jueves 1 de agosto para garantizar una IA confiable en Europa, con salvaguardas para proteger los derechos fundamentales de la ciudadanía. Asimismo, esta ley establecerá un mercado interior armonizado para la IA, fomentando la adopción de esta tecnología y creando un entorno propicio para la innovación y la inversión.

La Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea clasifica diferentes tipos de IA según el riesgo que presentan. La IA con un riesgo mínimo para los derechos y la seguridad de la ciudadanía engloba a la mayoría de los sistemas, como los de recomendación o los filtros de spam. La nueva legislación no establece obligaciones para ellos, aunque las empresas pueden adoptar códigos de conducta de manera voluntaria.

En cuanto a los sistemas de IA con riesgo específico de transparencia, como los chatbots, deben informar claramente de que se está interactuando con una máquina. Determinados contenidos generados por IA, incluidos los deepfakes, han de etiquetarse como tal, y se debe informar a los usuarios cuando se utilizan sistemas de categorización biométrica o de reconocimiento de emociones. Además, los proveedores tendrán que diseñar sistemas de forma que el contenido sintético de audio, vídeo, texto o imagen esté en un formato legible por máquina y sea detectable como generado o manipulado artificialmente.

Por su parte, la IA de alto riesgo debe cumplir con requisitos estrictos referentes a sistemas de mitigación de riesgos, conjuntos de datos de alta calidad, registro de actividades, documentación detallada, información clara sobre los usuarios, supervisión humana y un alto nivel de robustez, precisión y ciberseguridad. Los entornos de pruebas regulatorios facilitarán la innovación responsable y el desarrollo de sistemas de IA que cumplan con la normativa.

Se consideran de alto riesgo los sistemas de inteligencia artificial utilizados para la contratación, para evaluar quién tiene derecho a obtener un préstamo o para operar robots autónomos.

Restricciones de uso de la IA

La Ley de IA prohíbe los sistemas que se consideran una clara amenaza para los derechos fundamentales de las personas. Son aquellos que manipulan el comportamiento humano para burlar la libre voluntad de los usuarios, los que permiten la puntuación social por parte de gobiernos o empresas y ciertas aplicaciones de vigilancia predictiva.

Igualmente, prohíbe algunos usos de los sistemas biométricos, por ejemplo, el reconocimiento de emociones en el lugar de trabajo y la categorización de personas o identificación biométrica en remoto en tiempo real para fines de aplicación de la ley en espacios de acceso público (con algunas excepciones).

La Ley de Inteligencia Artificial también introduce normas para los denominados modelos de IA de propósito general, de gran capacidad y diseñados para realizar una amplia variedad de tareas, como generar texto similar al humano, y que se utilizan cada vez más como componentes de aplicaciones de IA. La nueva legislación garantizará la transparencia a lo largo de la cadena de valor y abordará los posibles riesgos sistémicos.

Cumplimiento y aplicación de las normas

Los Estados miembros de la UE tienen hasta el 2 de agosto de 2025 para designar a las autoridades nacionales competentes, que supervisarán la aplicación de las normas sobre inteligencia artificial y vigilarán el mercado. La Oficina de IA de la Comisión Europea será el principal organismo de aplicación de la Ley de IA a nivel europeo y la encargada de hacer cumplir las normas sobre modelos de IA de propósito general.

El Comité Europeo de Inteligencia Artificial garantizará una aplicación uniforme en todos los Estados miembros y actuará como el principal organismo de cooperación entre éstos y la Comisión Europea. Por su parte, un grupo científico de expertos independientes ofrecerá asesoramiento técnico y aportaciones sobre la aplicación, así como podrá enviar alertas a la Oficina de IA sobre los riesgos asociados a los modelos de IA de propósito general. La Oficina de IA también podrá recibir orientación de un foro consultivo, compuesto por un conjunto de partes interesadas.

La mayoría de las normas de la Ley de IA comenzarán a aplicarse el 2 de agosto de 2026. Sin embargo, las prohibiciones de los sistemas de IA considerados un riesgo inaceptable se aplicarán tras seis meses y las normas para los modelos de IA de propósito general se aplicarán después de 12 meses.

La Comisión Europea ha puesto en marcha el Pacto de la IA, que invita a los desarrolladores de IA a adoptar voluntariamente las obligaciones clave antes de que venzan los plazos legales. Además, está elaborando directrices sobre la aplicación de la legislación. La legislación establece multas para las empresas que no cumplan las normas.

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La Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia (CNMC) ha presentado los datos sobre la banda ancha fija en España durante el primer trimestre del año. A fecha de marzo de 2024, en España había 87,7 millones de accesos instalados de nueva generación (NGA).

De los 87,7 millones de accesos NGA, 79,3 millones correspondían a fibra óptica hasta el hogar (FTTH). Según la CNMC, en las líneas activas había 15,5 millones de líneas de fibra óptica.

Respecto a las conexiones de banda ancha fija, de los 17,8 millones de accesos que tenían una velocidad contratada de 100 Mbps o superior alcanzaban los 16,9 millones. En cuanto a la cuota de mercado de la banda ancha fija, las operadoras Movistar, Orange y Grupo MasMovil acaparan el 73,8% de las líneas de banda ancha fija en España.

Ingresos de los servicios minoristas en el primer trimestre de 2024

La Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia también ha analizado en el primer trimestre de 2024 los ingresos de los servicios minoristas. En este periodo los servicios minoristas obtuvieron una ganancia de 5.660 millones de euros, un 0,6% más que en el mismo periodo del año anterior.

El 70,4% de estos ingresos fueron para las operadoras Movistar, Orange y Vodafone. Sin embargo, Movistar y Vodafone redujeron sus ingresos respecto a los del primer trimestre de 2023, mientras que los de Orange y Grupo MasMovil fueron superiores a los de hace un año.

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Bajo el proyecto Buildchain, un equipo de investigadores de la Universidad de Granada ha instalado varios sensores en el Hospital Real, edificio histórico que alberga el Rectorado de la Universidad de Granada (UGR), para dar lugar a un gemelo digital del mismo. Los sensores se conectan a un modelo de información del edificio basado en grafos de conocimiento distribuido, por lo que es posible ‘hablar’ con el Hospital Real y solicitarle información sobre su estado a través de un sistema tipo Chat GPT. A través de esta acción, los investigadores buscan obtener información actualizada y precisa acerca de la integridad estructural del edificio.

Los investigadores utilizan varias tecnologías: computación distribuida, blockchain e inteligencia artificial (IA) generativa para crear el gemelo digital cognitivo. Gracias a Buildchain, se conseguirá más que un libro de registro digital del edificio y se logra disponer de información valiosa sobre la integridad estructural en tiempo real.

Gemelo digital como fuente de información personalizada

Estos avances ofrecen datos relevantes con los que se puede prever la respuesta del edificio ante un terremoto, algo de especial importancia en una zona sísmica como es Granada. Por lo tanto, los parámetros que arrojan los sensores contribuyen a la preservación gracias al conocimiento de un complejo monumental que data del año 1504.

El gemelo digital que se está desarrollando es también una fuente de información digital personalizada. Esto permite interactuar con el edificio a varios niveles y que cada persona, dependiendo de cuál sea su interés, pueda obtener los datos e información que necesita. Por ejemplo, si acude un técnico de ascensores, utilizando su tarjeta profesional podrá descargar los datos que precise para su intervención; si es un turista el que llega, con su propio documento identificativo será capaz de acceder a la información artística y patrimonial, etc.

El proyecto Buildchain es una iniciativa de la Unión Europea en la que participan universidades, empresas y centros de investigación de Italia, Eslovenia, Grecia, Serbia, Hungría y España.

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Gracias a la asociación estratégica entre el fabricante de automatismos de accionamiento de protección solar CHERUBINI y la empresa Nexta Tech, se han lanzado tres kits específicos para la protección solar, dedicados a mejorar las soluciones de automatización para la iluminación, el movimiento y la calefacción de pérgolas, bioclimáticas, cerramientos y toldos.

Las tres propuestas incluyen un conjunto de productos made in Italy diseñados para proporcionar el mejor soporte en la definición y realización de instalaciones, que pueden personalizarse e implementarse según se desee con las diferentes soluciones y opciones disponibles en el catálogo. Gracias al protocolo radio compartido, todos los productos y mandos a distancia CHERUBINI y Nexta Tech son compatibles y pueden integrarse en la configuración más adecuada.

El kit para pérgolas bioclimáticas propuesto prevé el uso de mandos a distancia de la serie Nexta Tech Hoblo con soporte magnético de pared, fáciles de utilizar, intuitivos, portátiles, con acabado extra brillante. La orientación de las lamas se gestiona mediante la centralita TKM-ONE y el motor Vector, mientras que el movimiento de los zip laterales verticales se controla mediante la centralita TEKNA TKM combinada con el motor CHERUBINI.

Por su parte, las luces y la iluminación se controlan mediante la unidad de control de iluminación con fuente de alimentación Stilo, combinada con focos LED empotrables y tiras LED o Neon Flex. Todos ellos se pueden conectar mediante los sistemas de cableado Easy Plug de Nexta Tech.

Soluciones para pérgolas y toldos

Para pérgolas, la solución presentada pasa por el uso de los mandos a distancia de la serie Optima, disponibles en múltiples configuraciones, combinados con la central TEKNA TKM-S400/ONE con motor CHERUBINI de la serie Wave Wire y la central PRG-LB/L2 para calefactores.

Finalmente, la propuesta de toldos incluye una amplia elección entre los posibles motores CHERUBINI, combinados con los mandos a distancia de la serie Giro o Pop CHERUBINI o la serie Eco de Nexta Tech, junto con el módulo Stilo para una gestión óptima de la iluminación con focos LED Lumi S400 o tira LED Nexta.

En todos los ámbitos presentados es posible integrar sensores climáticos y control vía App, incluyendo pérgolas, bioclimáticas, cerramientos y toldos en escenarios más amplios y complejos.

Con Nexta Tech, CHERUBINI persigue una oferta cada vez más avanzada para espacios exteriores a través de propuestas completas, modulares e integradas para una gestión completa y óptima del día a día incluso en exteriores, con pleno respeto y mejora del confort del usuario, siempre en el centro del diseño de cada sistema de automatización.

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