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Investigadores de la Universidad de Tohoku (Japón), la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad de Messina (Italia) han desarrollado una tecnología novedosa para aprovechar de manera eficiente las señales de radiofrecuencia (RF) ambientales de baja potencia y convertirlas en energía de corriente continua (CC). Esta tecnología de rectificador se puede integrar fácilmente en módulos de recolección de energía para alimentar dispositivos electrónicos y sensores, lo que permite un funcionamiento sin batería.

La recolección y posterior conversión de fuentes de energía ambientales en energía utilizable se denomina recolección. Los dispositivos pequeños pueden recolectar la energía, lo que puede reducir la dependencia de la batería, extender la vida útil del dispositivo y minimizar el impacto ambiental.

La desventaja de este método es que la fuente de la señal normalmente tiene que estar muy cerca del dispositivo electrónico en cuestión. Las tecnologías existentes, como el diodo Schottky, enfrentan desafíos en términos de baja eficiencia de conversión de RF a CC para señales de RF ambientales débiles (normalmente menos de -20 dBm).

Rectificador de espín

Para abordar este desafío, el equipo de investigación ha desarrollado una tecnología de rectificador compacta y sensible que utiliza un rectificador de espín (SR) a escala nanométrica para convertir las señales de radiofrecuencia inalámbricas ambientales de menos de -20 dBm en un voltaje de CC. El rectificador de espín consiste en una unión de túnel magnético a escala nanométrica hecha de CoFeB/MgO, que se utiliza en una tecnología de memoria no volátil.

El equipo optimizó los dispositivos SR, prestando especial atención a la anisotropía magnética del material, la geometría del dispositivo y las propiedades de la barrera de efecto túnel. Posteriormente, se probó el rendimiento de la conversión de RF a CC para dos configuraciones: una sola rectenna basada en SR que funciona entre -62 dBm y -20 dBm, y una matriz de 10 SR en serie. Al integrar la matriz de rectificador de espín en un módulo de recolección de energía, se alimentó con éxito un sensor de temperatura comercial a -27 dBm.

Los investigadores están explorando ahora la integración de una antena en un chip para mejorar la eficiencia y la compacidad. El equipo también está desarrollando conexiones en serie-paralelo para ajustar la impedancia en grandes conjuntos de SR, utilizando interconexiones en chip para conectar SR individuales. Este enfoque tiene como objetivo mejorar la forma en que se aprovecha la energía de RF. El estudio de esta tecnología puede conducir a la adopción de una alternativa energética ecológica y autosostenible que podría resolver muchos problemas en el futuro.

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La Alianza Europea Digital SME ha anunciado que el programa Cyberstand pone a disposición de expertos en ciberseguridad y normalización una dotación de 1.500.000 euros para participar en actividades de normalización europeas. Financiado a través de seis rondas de financiación, el proyecto contratará servicios de expertos para crear las normas que respalden la Ley de Ciberresiliencia. Los interesados pueden presentar su solicitud hasta el 5 de octubre de 2024.

Entre las actividades que pueden optar a los contratos de apoyo se encuentran la participación en comités técnicos y grupos de trabajo de organismos de normalización europeos, la creación de informes técnicos o especificaciones y la creación o presidencia de un comité técnico o grupo de trabajo.

Estos esfuerzos se enmarcan en la nueva Ley Europea de Ciberresiliencia, que establecerá un nivel mínimo de requisitos de ciberseguridad para todos los dispositivos conectados y el software integrado de los productos que se vendan en el mercado europeo. Se adoptará un enfoque común en materia de requisitos, independientemente de la categoría del producto, y los medios de verificación cambiarán en función del nivel del producto.

Tipos de propuestas

Hay tres tipos de propuestas disponibles. La primera es el tipo de propuesta ST-contribución a corto plazo, con una duración máxima de contrato de 3 meses y un rango de financiación de hasta 5.000 euros. La segunda propuesta es MT-contribución intermedia, que cuenta con una duración máxima del contrato de 6 meses y una financiación de hasta 10.000 euros. Y el tercer tipo de propuesta es LT–contribución a largo plazo, cuya duración máxima del contrato es de 12 meses, con un rango de financiación de hasta 20.000 euros.

En los tres tipos de propuestas, los requisitos son la contribución al desarrollo continuo de normas como presidente, convocante, relator o miembro de un grupo de trabajo de organizaciones no gubernamentales; o comentarios sobre el desarrollo y los borradores de normas, asistencia a reuniones también como observador, pago de cuotas de membresía.

Asimismo, se tendrá en cuenta la contribución a la documentación de normas, por ejemplo, enlace con el grupo de trabajo, comentarios sobre los borradores de normas, participación en reuniones pagando la cuota de membresía.

Se debe tener en cuenta que el financiamiento máximo solicitado por propuesta no puede exceder el indicado para el respectivo tipo de solicitud (LT, MT, ST), ni la duración puede exceder la indicada.

Perfil del solicitante

A los contratos de procedimiento de servicio específico (SSP) pueden optar los especialistas europeos, ya sean personas físicas o jurídicas residentes en los Estados miembros de la UE y países asociados. Deben tener experiencia en el desarrollo de normas, por ejemplo, normas existentes para el desarrollo para CRA, SReq; TC/WG relacionados con CRA existentes para el desarrollo; y no estar recibiendo apoyo de otros instrumentos para las actividades propuestas.

A través del sitio web del proyecto, las partes interesadas pueden realizar sus solicitudes. La financiación está disponible de forma continua y los períodos de solicitud se abren cada seis meses. Estos períodos permanecerán abiertos durante dos meses antes de que se evalúen las solicitudes.

Para ayudar a las empresas a cumplir con los requisitos, la Comisión Europea, a través del programa Cyberstand, identificará las normas y los certificados pertinentes que se pueden utilizar para demostrar que se han cumplido los requisitos.

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Los investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) han desarrollado una tecnología que permite al aprendizaje continuo de inteligencia artificial adaptarse a los diversos cambios de datos, al tiempo que aprende nuevos conocimientos sin olvidar los conocimientos existentes.

Recientemente, los métodos basados ​​en indicaciones se han vuelto populares en el aprendizaje continuo para reducir los costos de capacitación. El conocimiento especializado para cada tarea se almacena en indicaciones y el conocimiento pasado se utiliza eficazmente agregando indicaciones apropiadas a los datos de entrada y transmitiéndolos a la red neuronal profunda.

A diferencia de los enfoques existentes, la nueva tecnología de aprendizaje continuo basada en indicaciones adaptativas puede adaptarse a diversos grados de cambio entre tareas. Si la tarea que está aprendiendo actualmente es similar a una tarea aprendida anteriormente, se acumula el conocimiento adicional en la instrucción asignada a esa tarea sin crear una nueva instrucción.

En otras palabras, se creó un nuevo mensaje para hacerse cargo solo cuando se ingresaba una tarea completamente nueva, y el equipo de investigación verificó si la agrupación era apropiada cada vez que se ingresaba una nueva tarea para mantener el estado de agrupación óptimo.

Validación de la metodología

El equipo de investigación validó la metodología utilizando datos del mundo real con distintos grados de variación entre tareas para problemas de clasificación de imágenes. Como resultado, en comparación con la metodología de aprendizaje continuo basada en indicaciones existente, el equipo de investigación logró una mejora de la precisión de hasta un 14% en un entorno donde el grado de cambio entre tareas siempre es grande, y una mejora de la precisión de hasta un 8% en un entorno donde el cambio entre tareas puede ser grande o pequeño.

Además, se confirmó que el número de grupos mantenidos por el método propuesto es casi igual al número de grupos de tareas similares reales. El coste de realizar una agrupación en clústeres online es muy pequeño, por lo que se puede aplicar fácilmente a grandes cantidades de datos.

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El proveedor APlus integra en su catálogo un control de accesos con videovigilancia de Arteco. La integración entre ambos sistemas se basa en el intercambio de información entre el software de control de accesos Aplus AX Win6 o Apro Web y el software de análisis de vídeo Arteco Next. Estos sistemas son distribuidos en España a través de Aditel.

Además del paquete básico AX Win6, que se puede adquirir a través del distribuidor oficial Aditel, es necesario adquirir el módulo adicional de integración Arteco CCTV.

Respecto a su funcionamiento, cada evento que el sistema de control de accesos registra en su base de datos central se comparte con el servidor de grabación de vídeo (NVR) de Arteco. Asimismo, cada lector en el que se produce la identificación del personal está vinculado a una o más cámaras que lo encuadran.

Filtración de búsquedas en el software de videovigilancia

En el software de videovigilancia de Arteco, utilizado para visualizar secuencias de vídeo o grabaciones pasadas en tiempo real, es posible filtrar las búsquedas e identificar un evento de control de accesos específico (tránsito válido, tránsito denegado o alarma de puerta) vinculado a una persona específica.

Si los usuarios seleccionan este evento específico, es posible evaluar la grabación de vídeo en el momento en que ocurrió. Tanto los segundos de reproducción antes como los segundos de después son configurables.

Gracias a esta interoperabilidad entre los sistemas, se aumenta la seguridad mediante la confirmación visual de que la persona que ha accedido al espacio es a quien se le ha entregado la credencial de acceso.

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La conectividad digital aumenta rápidamente en casi todos los aspectos de la vida de las personas. Tecnologías como el IoT están abriendo camino a hogares, fábricas y ciudades más inteligentes, que pueden prosperar gracias a sistemas conectados que ejecutan diversas funciones de manera fácil y eficaz. Sin embargo, las máquinas necesitan un lenguaje común para entenderse entre sí y garantizar una interacción fluida. La International Electrotechnical Commission (IEC) ha publicado un informe sobre interoperabilidad semántica.

El nuevo informe, titulado ‘Interoperabilidad semántica: ¿Qué es? ¿Por qué es importante? ¿Qué se debe hacer para estandarizarla?’, compara esta brecha con épocas históricas en las que los distintos pueblos de un país podían tener sus propios idiomas, lo que habría limitado el comercio y el crecimiento económico hasta que surgieron los idiomas regionales comunes y la traducción.

El mismo principio se aplica a las máquinas. Las máquinas deben poder comunicar conceptos a través de varias regiones conectadas. Se trata de una tarea difícil, ya que el mismo concepto puede describirse de forma diferente en distintas partes del mundo, o incluso por distintas personas que introducen datos de forma diferente en los sistemas.

Para que el sistema conectado funcione de forma eficaz, las máquinas deben poder comprender los conceptos que se esconden detrás de los datos descriptivos, para clasificar, interpretar o aprovechar de forma eficiente esa información. Esto requiere una mayor interoperabilidad en términos de conceptos, estructuras de datos, modelos de información y especificaciones digitales.

La solución es la interoperabilidad semántica, que ayuda a definir el significado de los datos y proporciona los medios para que dos sistemas comprendan las convenciones y funciones de cada uno detrás de los datos y el contexto en el que se utilizan.

Objetivos del informe de IEC

El objetivo principal de este informe de la IEC es resolver la falta de una única forma estandarizada de expresar la información en los artefactos digitales. En él se explora la importancia de la interoperabilidad semántica para garantizar que la información intercambiada sea fácilmente comprendida por los sistemas informáticos y su software asociado en ambos extremos del canal de comunicación de las TIC.

También se exploran ejemplos de diferentes dominios en los que la interoperabilidad semántica es clave. Por ejemplo, el Diccionario de datos comunes de la IEC (IEC CDD) es un registro de metadatos que proporciona una clasificación de productos y descripciones formalizadas de productos que se pueden utilizar en el contexto de la fabricación inteligente y en la Industria 4.0, así como en muchos otros dominios.

De manera similar, la interoperabilidad semántica es el núcleo de los estándares inteligentes, las futuras representaciones digitales de publicaciones estándar. El informe explica el papel fundamental que desempeña la normalización para respaldar la creación de convenciones semánticas internacionales, destaca las lagunas en las normas internacionales y formula recomendaciones.

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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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