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El Instituto Europeo de Normas de Telecomunicaciones (ETSI) ha anunciado un progreso significativo de su Comité Técnico sobre Soluciones de Datos (TC DATA), que marca avances clave en los estándares para soluciones de datos distribuidos, abordando métricas de calidad, interoperabilidad semántica y marcos digitales confiables. Estos esfuerzos refuerzan las bases para un intercambio de datos confiable, seguro e intersectorial, sentando las bases para la innovación en la soberanía de los datos y la colaboración confiable en materia de datos entre industrias.

A medida que aumenta el volumen de datos y el intercambio intersectorial se vuelve cada vez más complejo, TC DATA continúa mejorando los estándares fundamentales para garantizar que los datos sean fáciles de encontrar, interoperables y fiables en diversos dominios y ecosistemas digitales.

Para cumplir con estas demandas en constante cambio, el programa de trabajo más reciente del comité incorpora un análisis del panorama de los estándares de datos vigentes con el fin de identificar las brechas y asegurar una amplia cobertura de los requisitos técnicos fundamentales para el intercambio seguro e interoperable de datos distribuidos.

Además, incluye el desarrollo de métricas de calidad para la confiabilidad de los datos, enfocándose en atributos como integridad, precisión, sesgo y fiabilidad. De esta manera, se establecen los fundamentos para estándares que asistan a las organizaciones en la determinación y mejora de la salud de sus datos, especialmente en contextos impulsados por la inteligencia artificial.

Intercambio de datos en infraestructuras conectadas

El TC DATA también ha trabajado en la exploración de la convergencia de las interfaces de servicio de próxima generación ETSI (NGSI-LD) y de la ontología de referencia de aplicaciones inteligentes (Saref), dos marcos complementarios que permiten que las infraestructuras conectadas (ciudades inteligentes, sistemas IoT, etc.) intercambien e interpreten datos sin problemas en todas las plataformas.

Además, el programa de trabajo del TC DATA incluye un nuevo estudio sobre casos de uso de gobernanza de datos generados por tecnologías de detección para informar estándares de privacidad, confianza e interoperabilidad en diversos entornos, incluidos entornos urbanos, fabricación y redes de transporte. Por último, se mantendrá una colaboración continua con otras organizaciones de normalización, CEN y Cenelec, para abordar los aspectos técnicos de la Ley de Datos de la UE.

Las iniciativas de TC DATA siguen reflejando una sólida alineación con las prioridades de la UE, a través de la calidad de los datos, la interoperabilidad semántica, la gobernanza responsable y la soberanía digital. El comité desempeñará un papel fundamental en la definición de estándares técnicos sólidos y escalables que sustenten la legislación emergente y la innovación industrial, con el apoyo de servicios de red y abarcando una amplia gama de entornos de aplicación, desde el transporte hasta la sanidad, incluyendo el propio sector de las telecomunicaciones.

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La compañía Hikvision ha lanzado al mercado AcuSeek NVR, un producto innovador impulsado por los modelos de inteligencia artificial (IA) a gran escala de Guanlan. Al integrar la interacción en lenguaje natural, esta solución permite la recuperación precisa de vídeo e imágenes en segundos, reduciendo los tiempos de revisión de grabaciones de vídeo durante las investigaciones de incidentes.

El AcuSeek NVR aprovecha la tecnología de modelos de IA a gran escala Guanlan de Hikvision, utilizando un entrenamiento masivo de parámetros y conjuntos de datos de muestras para establecer capacidades de comprensión de texto-imagen cruzadas. Los usuarios pueden simplemente introducir una sola frase o palabra clave en el sistema, el cual extrae rápidamente las características del sujeto de las grabaciones de vídeo mientras las alinea semánticamente para lograr una recuperación eficiente.

Según Leo Chen, gerente de producto en Hikvision, el sistema AcuSeek NVR «aborda los puntos críticos de la recuperación de vídeo tradicional que depende de la anotación manual y sufre de baja eficiencia. De ahora en adelante, seguiremos optimizando los algoritmos de modelos de IA, expandiéndonos a más escenarios verticales y promoviendo la profunda integración de la tecnología de IA con aplicaciones de seguridad».

Localización de sujetos, objetos, vehículos y animales

El sistema AcuSeek NVR cubre sujetos de seguridad de alta frecuencia, incluyendo personas, vehículos de motor y vehículos no motorizados, mientras apoya búsquedas semánticas abiertas para artículos específicos como maletas con ruedas y carritos pequeños, así como anomalías como no llevar casco cuando es necesario, cumpliendo con diversos requisitos de escenario.

A través de la tecnología de alineación de características, el sistema interpreta con precisión descripciones complejas, reduciendo significativamente las tasas de detección falsa. Asimismo, el sistema responde en segundos, localizando rápidamente sujetos de extensas grabaciones de vídeo y mejorando la eficiencia de respuesta en emergencias.

Los usuarios cuentan con una interfaz de usuario que proporciona accesos directos convenientes, incluyendo ‘Encontrar Personas’, ‘Encontrar Vehículos’ y ‘Encontrar Mascotas’, mientras apoya frases de búsqueda personalizables por el usuario con un umbral operativo extremadamente bajo que no requiere formación profesional. El AcuSeek NVR se puede aplicar ampliamente en los sectores de seguridad física, gestión del tráfico y servicios comunitarios.

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Un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), junto con otras instituciones académicas, ha diseñado un novedoso chip transmisor que mejora significativamente la eficiencia energética de las comunicaciones inalámbricas, lo que podría aumentar el alcance y la duración de la batería de un dispositivo IoT conectado. Su enfoque emplea un esquema de modulación único para codificar datos digitales en una señal inalámbrica, lo que reduce la cantidad de errores en la transmisión y conduce a comunicaciones más confiables.

El sistema compacto y flexible podría incorporarse a los dispositivos de IoT existentes para proporcionar ganancias inmediatas y, al mismo tiempo, satisfacer los requisitos de eficiencia más estrictos de las futuras tecnologías 6G. La versatilidad del chip podría hacerlo adecuado para una variedad de aplicaciones que requieren una gestión cuidadosa de la energía para las comunicaciones, como sensores industriales que monitorizan continuamente las condiciones de la fábrica y electrodomésticos inteligentes que proporcionan notificaciones en tiempo real.

Los transmisores tradicionales transmiten señales con una distribución uniforme mediante la creación de un patrón uniforme de símbolos, lo que ayuda a evitar interferencias. Sin embargo, esta estructura uniforme carece de adaptabilidad y puede resultar ineficiente, ya que las condiciones del canal inalámbrico son dinámicas y suelen cambiar rápidamente. Como alternativa, los esquemas de modulación óptimos siguen un patrón no uniforme que puede adaptarse a las condiciones cambiantes del canal, maximizando la cantidad de datos transmitidos y minimizando el uso de energía.

Si bien la modulación óptima puede ser más eficiente energéticamente, también es más susceptible a errores, especialmente en entornos inalámbricos saturados. Cuando las señales no tienen una longitud uniforme, puede resultar más difícil para el receptor distinguir entre los símbolos y el ruido que se introduce en la transmisión.

Algoritmo de decodificación universal Grand

Para superar este problema, el transmisor MIT agrega una pequeña cantidad de relleno, en forma de bits adicionales entre símbolos, para que cada transmisión tenga la misma longitud. Esto ayuda al receptor a identificar el inicio y el final de cada transmisión, evitando la interpretación errónea del mensaje. Además, el dispositivo se beneficia de las ventajas de eficiencia energética que ofrece el uso de un esquema de modulación óptimo y no uniforme.

Este enfoque funciona gracias a una técnica que los investigadores desarrollaron previamente, conocida como Grand, que es un algoritmo de decodificación universal que descifra cualquier código adivinando el ruido que afectó la transmisión. En el caso del transmisor, los investigadores emplean un algoritmo inspirado en Grand para ajustar la longitud de la transmisión recibida, calculando los bits adicionales añadidos. De esta forma, el receptor puede reconstruir eficazmente el mensaje original.

Reducción de los errores en la transmisión de datos

Como resultado, el nuevo chip, que tiene una arquitectura compacta que permite a los investigadores integrar métodos adicionales para aumentar la eficiencia, permitió transmisiones con solo alrededor de una cuarta parte de la cantidad de error de señal de los métodos que utilizan modulación óptima. El dispositivo también logró índices de error significativamente más bajos que los transmisores que utilizan modulación tradicional.

Esta innovadora arquitectura podría utilizarse para mejorar la eficiencia energética y la confiabilidad de los dispositivos de comunicación inalámbrica actuales, y al mismo tiempo ofrece la flexibilidad de incorporarse en dispositivos futuros que empleen una modulación óptima.

A continuación, los investigadores quieren adaptar su enfoque para aprovechar técnicas adicionales que podrían aumentar la eficiencia y reducir las tasas de error en las transmisiones inalámbricas.

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Con el objetivo de mejorar la transparencia, la seguridad y la rendición de cuentas, la Comisión Europea ha anunciado que la Ley de Inteligencia Artificial (IA) de la Unión Europea para los proveedores de modelos de IA de propósito general ha entrado en vigor.

Los modelos de inteligencia artificial de propósito general son aquellos entrenados con recursos de computación superiores a 10^23 operaciones de punto flotante (FLOP) y con capacidad para generar lenguaje.

Las normas de la Ley de IA europea sobre estos modelos contemplan información más clara sobre cómo se entrenan, una mejor aplicación de la protección de los derechos de autor y un desarrollo más responsable.

A partir de ahora, los proveedores deberán cumplir con las obligaciones establecidas al comercializar modelos de IA de propósito general en la UE. Los modelos que ya estuvieran en el mercado antes del 2 de agosto de 2025 deberán garantizar el cumplimiento de estas normas antes del 2 de agosto de 2027, mientras que los proveedores de los modelos más avanzados o de mayor impacto que presenten riesgos sistémicos deberán cumplir obligaciones adicionales, como notificar a la Comisión Europea y garantizar la seguridad.

Aplicación de las obligaciones de la IA de propósito general

Para ayudar a los proveedores a cumplir con las exigencias de esta legislación de la UE, la Comisión Europea ha publicado unas directrices que detallan los criterios y el cronograma de aplicación.

Estas directrices complementan el Código de Prácticas de IA de propósito general elaborado por expertos independientes, con capítulos sobre seguridad, transparencia y derechos de autor. Los proveedores podrán adherirse de forma voluntaria para beneficiarse de una menor carga administrativa y una mayor seguridad jurídica.

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La Universidad del Desarrollo (Chile) ha publicado una investigación, titulada ‘A framework for advancing independent air quality sensor measurements via transparent data generating process classification’ (Un marco para avanzar en las mediciones independientes de los sensores de calidad del aire mediante una clasificación transparente del proceso de generación de datos), que propone un nuevo marco conceptual para clasificar los datos generados por los sensores de calidad del aire. El objetivo es ayudar a usuarios e instituciones a distinguir entre distintos tipos de productos de datos, reforzar la trazabilidad y fomentar el desarrollo de tecnologías más confiables y accesibles.

La investigación surge ante la creciente dependencia de sensores de bajo coste en contextos donde la monitorización tradicional de la calidad del aire es escaso o inexistente. Si bien estas tecnologías abren nuevas oportunidades de medición, especialmente en países de ingresos bajos y regiones desatendidas, también plantean desafíos importantes en términos de transparencia y confiabilidad.

Según los investigadores, la mayoría de los usuarios no sabe qué tipo de proceso está detrás de los datos que utilizan, ya que, a veces, lo que se cree que es una medición puede ser en realidad el resultado de un modelo predictivo opaco, difícil de auditar.

Nuevo concepto de mediciones independientes con sensores

La investigación introduce el concepto de mediciones independientes con sensores (ISM, por su sigla en inglés), definiendo criterios mínimos para distinguirlas de estimaciones más procesadas o dependientes de insumos externos. Además, propone una tabla de clasificación de niveles de procesamiento para que fabricantes, investigadores y agencias reguladoras puedan etiquetar sus productos de forma clara y comparable.

La propuesta fue desarrollada por un equipo internacional de expertos en calidad del aire, metrología y ciencia de datos, provenientes de 13 instituciones en Europa, América Latina y Estados Unidos. El trabajo busca avanzar hacia sistemas de sensores más robustos, fomentar la innovación tecnológica y, en última instancia, contribuir a una mejor toma de decisiones en salud pública.

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