Si vives en un piso de tamaño reducido, la funcionalidad puede ser un gran aliado a la hora de aprovechar de la forma más eficiente posible el espacio disponible. En eso Lidl puede ayudarte con su frigorífico mini pensado para pisos y casas de escasos metros cuadrados. Puedes encontrarlo disponible en Lidl con una rebaja del 20%, dejando su precio de 199,99 euros a tan solo 159,99 euros.
Amazon adelanta este año su Black Friday con su nuevo Prime Day de octubre, con un evento de Ofertas Exclusivas Prime. Eso sí, únicamente para clientes Amazon Prime. Si todavía no lo eres, pruébalo gratis durante un mes. Los días clave serán el 11 y el 12 de octubre, pero, mientras, ya podemos encontrar algunas ofertas anticipadas, como este pack de Echo Dot (3.ª generación) y Meross Smart Plug a casi mitad de precio, por solo 22,99 euros.
No todos los modelos OLED tienen por qué suponer un gran desembolso de dinero. Uno de los ejemplo más evidentes es la LG OLED48C26LB, un modelo de 48 pulgadas, panel OLED evo, 40W de sonido y 120 Hz. Puedes encontrarla disponible en El Corte Inglés con una rebaja del 26%, dejando su precio de 1.499 euros a tan solo 1.099 euros. Además, tienes disponible un 15% de regalo sólo hoy día 6 de octubre en forma de cupones para tus próximas compras.
Al precio al que está la luz y pese a las medidas de los distintos gobiernos, por intentar ponerle freno a la escalada, cada vez son más los ciudadanos que optan por usar placas solares en sus viviendas para intentar ahorrar unos euros en la factura energética de cada mes.
Si hace un tiempo vimos como nuestro compañero Ivan, comentaba cuál había sido el proceso por el que había colocado placas solares en su casa o una web que te dice las sombras que proyectarán en una zona, ahora vamos a conocer una herramienta en forma de página web que nos ayuda a conocer con antelación cuál va ser el rendimiento de los paneles solares que coloquemos en nuestro hogar. Sigue leyendo ¿Pensando en poner placas solares? Este simulador te saca de dudas y te dice cuanta electricidad podrás generar
Alexa tiene infinidad de opciones que nos permiten trastear y encontrar curiosidades. Seguramente sepas que el Echo tiene un montón de juegos para pasar el rato, o que Alexa tiene bastantes modos divertidos para ponerte a prueba. Sin embargo, no mucha gente sabe que Alexa se puede configurar para que funcione en dos idiomas de forma simultánea. Una configuración muy útil si vivimos con personas que hablan de forma nativa otro idioma, como si quieres practicar un poco de conversación con el asistente virtual.
Alexa soporta una buena cantidad de idiomas, lo que ha permitido a Amazon colocar su producto en múltiples mercados. Cambiar el idioma de un Echo es tan sencillo como ir a la configuración y establecer el que nos interesa. El Echo puede pertenecer a la misma red que otro configurado en otro idioma sin ningún tipo de problema. Pero las capacidades de Alexa no se limitan únicamente a eso.
También puedes configurar un Echo dentro de una red (o los que quieras) para que responda en dos idiomas. Simplemente, hay que seleccionar el par de idiomas y esperar a que el Echo actualice su base de datos. Hecho eso, Alexa responderá en el mismo idioma en el que le hemos hablado.
En estos momentos, Alexa es compatible con bastantes pares de idioma. El primero del par será el idioma principal del Echo. No todas las funciones del Echo están disponibles en todos los idiomas, por lo que debes establecer como principal el idioma que más se hable en tu hogar. Ten en cuenta que no todos los pares tienen una versión invertida.
Los idiomas que hay actualmente disponibles son los siguientes:
Configurarlo es muy sencillo, y no te llevará ni un minuto. Debes realizar este proceso por cada Echo que tengas en casa:
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Si tienes un Amazon Echo en casa, sabrás de sobra que el color habitual de su aro es el azul. Cuando hablamos con Alexa, el anillo del dispositivo se suele encender de ese color durante las interacciones. Sin embargo, Alexa tiene un código de colores, y algunos de ellos sirven para indicar problemas. El más importante de todos es el de color rojo. Cuando este color aparece, lo normal es que el asistente haya dejado de funcionar. Pero no te preocupes, porque en este artículo vamos a enseñarte a solucionar este problema.
Los Echo de Amazon tienen un código de colores que sirven para determinar rápidamente el estado del dispositivo. Los colores nos dan distinta información, pero el color rojo siempre significa que hay algún problema con el altavoz inteligente. No existe una única solución a esto, así que vayamos por puntos:
Vayamos a por la solución más probable, al más puro estilo de la Navaja de Ockham. Si tu Alexa se ha iluminado en color rojo, es posible que hayas silenciado el micrófono del dispositivo.
Esto es fácil de ver, pues además de aparecer con el anillo en rojo, también tendrá el botón del micrófono iluminado en el mismo color. Simplemente, pulsa el botón del micro para que todo vuelva a la normalidad.
Es posible que hayas pulsado el botón en algún momento por error mientras subías o bajabas el volumen de forma natural.
Si Alexa pierde la conexión a Internet, no se iluminará de color rojo de forma instantánea. Sin embargo, el anillo se encenderá tan pronto como hables con el asistente.
Alexa te dirá muy amablemente que tiene problemas de conexión a la red, y no podrá hacer absolutamente nada, ni siquiera procesar las peticiones más básicas de domótica.
No hay nada que puedas hacer con Alexa para solucionarlo. Toca ir al router y descubrir qué está fallando. Puede que tu router esté apagado o que requiera un reinicio, aunque lo normal es que haya red Wi-Fi, pero que haya un corte por parte de tu proveedor. En este caso, tocará esperar o llamar al servicio técnico.
También puede ocurrir que el Echo no tenga buena cobertura. En ese caso, es recomendable mover un poco el router o configurar una red mesh. Amazon tiene también a la venta sus routers Eero, que sirven precisamente para evitar este tipo de problemas. No obstante, si ves que el problema persiste incluso a pocos metros del router, prueba a hacer esto último.
Si no consigues que Alexa recupere la conectividad inalámbrica, puedes probar a poner su configuración de fábrica Limpiar la configuración y volver a realizar el vínculo te llevará unos pocos minutos:
Existe una excepción más a esta regla. Si tienes un Echo Show, es posible que veas la luz de este color y que no signifique nada de lo que hemos comentado anteriormente.
El Echo Show muestra el anillo rojo durante las llamadas de Alexa cuando hemos seleccionado que no se comparta la cámara con el otro interlocutor.
Ahora conoces todos los significados de la luz roja de los dispositivos Echo. Como decíamos, solucionar este problema es bastante sencillo.
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¿Se parece nuestra sociedad cada vez más a un episodio de Black Mirror? La tecnología se ha convertido en los últimos años en el principal enemigo de los que son infieles con sus parejas. Con tanta cámara y tanto micrófono alrededor de todo el mundo, resulta bastante complicado controlar todas las variables necesarias para mantener una mentira. Esta tiktoker descubrió que su novio estaba con otra gracias a su Amazon Echo. Por ese motivo, ha hecho una publicación viral en la que explica cómo lo ha descubierto.
Hay mil formas de descubrir un secreto bien guardado, pero podríamos resumirlas en dos extremos. Por un lado, el humillante, que es cuando todo el mundo se entera lo de tus cuernos gracias a un viral de Internet o a algún tipo de publicación en medios televisivos. En este grupo estaría el reciente caso de Tamara Falcó a escasas semanas de su boda. Por otro lado, tendríamos el método Hank Schrader, que es silencioso, solitario y nada humillante, pero que te hace sentir idiota igualmente. Esto último es lo que le pasó a Jessica Lowman, que descubrió que su novio le era infiel mientras curioseaba por las opciones de Alexa.
Jessica estaba bicheando las opciones de la app Alexa en su teléfono móvil cuando dio con el historial de audios. Normalmente, solemos pensar que el Echo transcribe nuestras notas de voz para enviarlas a los servidores de AWS y que sean procesadas, pero lo cierto es que los archivos de audio no se eliminan una vez procesados. Tanto, que puedes reproducir cada comando que diste a Alexa y escuchar tu voz.
@jessicalowman1 #EndlessJourney #cheatersgettingcaught #alexa #exboyfriend #liar #cheatingboyfriend #alexacaughtyou
Y aquí fue cuando Jessica Lowman descubrió que su novio estaba con otra, pues resulta que, a mediados de septiembre, su Echo había grabado una voz femenina que no era la suya. En los registros, a altas hora de la madrugada, se escuchaba a otra chica dar comandos de voz pidiendo música a Alexa. Y de fondo, se escuchaba perfectamente a su novio. Vamos, que Jessica cazó a su pareja por puro azar gracias al Echo. Curiosamente, en los comentarios de la publicación viral de TikTok, hay más gente que asegura haber pillado a su pareja con otro u otra gracias al dispositivo domótico de Amazon.
Si no conocías la existencia de este historial y te ha entrado la curiosidad, puedes consultarlo haciendo los siguientes pasos:
El historial de audio de Alexa no está diseñado precisamente para descubrir infidelidades, sino que está planteado para dar feedback a Amazon sobre si se cumplen o no nuestras peticiones, así como para llevar un control de los comandos que se han hecho en nuestra casa.
Ahora ya sabes consultar el historial de Alexa. Esperemos que tú no te encuentres nada raro.
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Los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) y del MIT-IBM Watson AI Lab han desarrollado una nueva técnica que permite el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático en el propio dispositivo de borde inteligente utilizando menos de un cuarto de megabyte de memoria.
Entrenar un modelo de aprendizaje automático en un dispositivo de borde inteligente, como los sensores, le permite adaptarse a nuevos datos y hacer mejores predicciones. Sin embargo, el proceso de entrenamiento requiere tanta memoria que, por lo general, se realiza con computadoras potentes en un centro de datos, antes de que el modelo se implemente en un dispositivo. Esto es más costoso y plantea problemas de privacidad, ya que los datos del usuario deben enviarse a un servidor central.
Gracias a los algoritmos inteligentes y el marco desarrollados por los investigadores, se puede reducir la cantidad de cómputo requerida para entrenar un modelo, lo que hace que el proceso sea más rápido y eficiente en la memoria. Su técnica se puede utilizar para entrenar un modelo de aprendizaje automático en un microcontrolador en cuestión de minutos. Esta técnica también preserva la privacidad al mantener los datos en el dispositivo.
Un tipo común de modelo de aprendizaje automático es la red neuronal. Este modelo debe ser entrenado primero, lo que implica mostrarle millones de ejemplos para que pueda aprender la tarea. A medida que aprende, el modelo aumenta o disminuye la fuerza de las conexiones entre las neuronas, lo que se conoce como pesos.
El modelo puede sufrir cientos de actualizaciones a medida que aprende, y las activaciones intermedias deben almacenarse en cada ronda, requiriendo mucha memoria para ejecutar un modelo previamente entrenado.
Los investigadores emplearon dos soluciones algorítmicas para hacer que el proceso de entrenamiento fuera más eficiente y menos intensivo en memoria. El primero, conocido como actualización dispersa, utiliza un algoritmo que identifica los pesos más importantes para actualizar en cada ronda de entrenamiento. El algoritmo comienza a congelar los pesos de uno en uno hasta que ve que la precisión cae a un umbral establecido, y se detiene. Los pesos restantes se actualizan, mientras que las activaciones correspondientes a los pesos congelados no necesitan almacenarse en memoria.
La segunda solución implica el entrenamiento cuantificado y la simplificación de los pesos, que suelen ser de 32 bits. Un algoritmo redondea los pesos para que sean solo 8 bits, a través de un proceso conocido como cuantización, que reduce la cantidad de memoria tanto para el entrenamiento como para la inferencia. La inferencia es el proceso de aplicar un modelo a un conjunto de datos y generar una predicción.
Posteriormente, el algoritmo aplica una técnica llamada escalado consciente de la cuantificación (QAS), que actúa como un multiplicador para ajustar la relación entre el peso y el gradiente, para evitar cualquier caída en la precisión que pueda provenir del entrenamiento cuantificado.
Los investigadores desarrollaron un sistema, llamado motor de entrenamiento diminuto, que puede ejecutar estas innovaciones algorítmicas en un microcontrolador simple que carece de sistema operativo. Este sistema cambia el orden de los pasos en el proceso de entrenamiento para que se complete más trabajo en la etapa de compilación, antes de que el modelo se implemente en el dispositivo perimetral. Su optimización solo requirió 157 kilobytes de memoria para entrenar un modelo de aprendizaje automático en un microcontrolador.
Probaron su marco entrenando un modelo de visión por computadora para detectar personas en imágenes. Después de solo 10 minutos de entrenamiento, aprendió a completar la tarea con éxito. Su método pudo entrenar un modelo 20 veces más rápido que otros enfoques.
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La búsqueda de dispositivos IoT más ecológicos ha llevado al proyecto europeo EnABLES a investigar nuevas formas de fabricar dispositivos inteligentes inalámbricos y sensores miniaturizados y autónomos capaces de autoalimentarse. Para ello, los investigadores se han basado en el desarrollo y la integración de recolección de energía y almacenamiento de energía, al tiempo que han tenido en cuenta los requisitos de gestión de microenergía (MPM) para el funcionamiento del sistema miniaturizado.
Liderado por la University College Cork (Irlanda), el proyecto EnABLES se ha desarrollado desde enero de 2018 hasta junio de 2022. El consorcio del proyecto ha estado compuesto por seis centros de investigación y tecnología, y cinco centros de conocimiento de excelencia, procedentes de Francia, Alemania, Países Bajos, Reino Unido e Italia. Para poder llevar a cabo los nuevos sistemas, EnABLES ha contado con una financiación de 5,2 millones de euros del programa de investigación Horizonte 2020 de la Unión Europea.
La visión del consorcio del proyecto EnABLES se basa en la combinación de recolección y almacenamiento de energía, con una gestión de microenergía integrada en un mismo sistema IoT, con el fin de ofrecer un sistema de energía para múltiples aplicaciones, que abarcan desde la industria hasta el usuario final.
Los objetivos que ha perseguido el proyecto es crear un ecosistema de energía IoT, a través de una vía de colaboración entre entidades, así como interoperabilidad y estandarización de las tecnologías. Asimismo, se ha buscado un acceso transaccional, en el que hubiera un libre intercambio de laboratorios, herramientas y experiencias para hacer, al tiempo que se ha creado un Joint Research Activities (JRAs), para elaborar un sistema optimizado, soluciones de aplicaciones orientadas y metodologías estandarizadas.
Los JRAs han conseguido generar unas sinergias disruptivas entre los socios a través de la combinación de sus experiencias y tecnologías, lo que ha dado como resultado la creación de varias soluciones capaces de cubrir las necesidades y aplicaciones del ecosistema IoT.
Algunos ejemplos de las nuevas soluciones son el desarrollo de una película delgada compatible con los chips CMOS de inductores planos para operaciones de voltaje más bajo (arranque en frío) en circuitos integrados de gestión de energía (PMIC), y los circuitos auxiliares creados con Fraunhofer y UNIBO. Estas tecnologías permitirán eliminar los transformadores voluminosos y reducir significativamente el tamaño de las piezas también a medida que aumentan los niveles de extracción de fuentes de energía ambiental.
Asimismo, EnABLES ha utilizado nanomateriales y polímeros para crear soluciones de almacenamiento de energía de alta densidad para su implementación en aplicaciones flexibles y/o portátiles.
Dentro de las múltiples aplicaciones en las que se puede utilizar la tecnología EnABLES, destacan las aplicaciones de recolector de energía por radiofrecuencia (RF) en los edificios inteligentes. El objetivo es reducir el número de baterías de los sensores que pueden integrarse en las viviendas o edificios inteligentes, como sensores de puertas, ventanas, temperatura, etc., y crear un nuevo sistema que permita recolectar energía procedente del ambiente.
Las características principales que deben tener los módulos de energía de los sensores con RF son una amplia área de señal con un nivel alto de potencia, aumentar la atenuación y la inducción con las frecuencias, mientras que el tamaño de la antena será variable en función de la potencia de la frecuencia. Respecto al campo de fuerza electromagnético de los módulos, éste disminuirá en función de la distancia, y los módulos con antenas de alto ancho de banda tendrán la capacidad de utilizar la energía de múltiples transmisores.
Entre los transmisores, las bandas de frecuencia disponibles para utilizar este sistema son la banda de 50/60 Hz, transmisión de audio LW, MW, SW, USW, DAB; señal de televisión terrestre y satélite, señal móvil desde GSM hasta 5G; GPS, WLAN y RFID, entre otras señales.
Los investigadores llevaron a cabo varias pruebas para comprobar la efectividad de los diferentes transmisores. Una de estas pruebas era con las señales WLAN producidas por un router. Los investigadores identificaron que la distancia entre el transmisor y el recolector de energía disminuye sustancialmente la cantidad de energía que se puede capturar. En concreto esta distancia es a partir de 8 metros, por lo que esta tecnología en diferentes aplicaciones podría no resultar muy útil.
Otro de los métodos de transmisión probados es un transmisor de energía con un sistema RFID (UHF). Este sistema ofrece una buena conexión. Una de sus ventajas es que no ofrece solo energía continua, sino que se puede utilizar para cada uno de los recolectores de energía, proporcionando energía donde se requiera, como un sensor para la ventana. En este caso, la distancia óptima es de hasta 3 metros.
Los sensores para las ventanas de las viviendas y edificios inteligentes son un claro ejemplo de la funcionalidad de la combinación de la tecnología RF con el recolector de energía, para poder transmitir la información del sensor utilizando energía producida por el mismo dispositivo integrado en la ventana.
Para conseguir la suficiente energía que permita funcionar al sensor, se han utilizado dos elementos. Por un lado, un recolector de energía ubicado en el marco de la ventana a través de un imán permanente, que recoge la energía producida por el movimiento de la manilla. Por otro lado, la ventana integra una célula solar que capta la luz ambiente.
Ambos sistemas producen la energía necesaria para el funcionamiento de los sensores de aceleración 3D y de campo magnético 3D, así como para el procesamiento de la señal a través del chip RFID, encargado de transmitir por la antena toda la información capturada por el sensor. De manera opcional, se puede incorporar una malla bluetooth para ampliar las posibilidades del sistema.
El sensor implementado en la ventana del piloto ha reconocido tanto el ángulo vertical como horizontal de la apertura de la ventana. Como resultado, los investigadores del proyecto EnABLES han conseguido que el sensor sea capaz de detectar golpes, apalancamiento, golpes con balones, rotura de cristales y perforaciones, en los diferentes modos de apertura de la ventana: cerrada, inclinada y apertura total, y comunicar esta información al sistema de automatización de la vivienda.
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El próximo 13 de octubre, de 9:30 a 10:15 horas, el fabricante de intercomunicadores IP 2N impartirá la formación online gratuita ‘Cómo gestionar remotamente una instalación de videoporteros y control de accesos de 2N’, con el fin de facilitar a los profesionales del mantenimiento de comunidades su trabajo diario.
Los instaladores de telecomunicaciones y eléctricos especializados en el montaje de instalaciones de videoporteros y control de accesos podrán conocer los tipos de instalaciones 2N que se pueden gestionar de forma remota.
Durante la formación online, el ponente Jean Paul Navarro, responsable de desarrollo del Canal Residencial Iberia y EMEA de 2N, realizará una introducción a My2N, el servicio en la nube de la compañía checa.
Los profesionales también aprenderán a registrar los dispositivos 2N en la plataforma My2N, al tiempo que conocen las características y ventajas de la gestión remota del sistema de videoporteros y del sistema de control de accesos.
Los interesados en participar en este nuevo webinar de 2N deben realizar la inscripción previa en el siguiente enlace.
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