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Tecnología

Intel impulsa la computación cuántica con Tunnel Falls, su primer chip qubit de espín de silicio

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Intel ha lanzado su nuevo chip enfocado a la investigación cuántica, Tunnel Falls, su primer dispositivo qubit de espín de silicio, que ha puesto a disposición de la comunidad académica para explorar esta tecnología y acelerar el desarrollo de la investigación.

Un qubit (o bit cúantico) es la unidad básica de información en la computación cuántica. Mientras un bit solo puede representar un único valor binario -es decir, 0 o 1- el qubit puede representar un 0, un 1 o cualquier proporción de 0 y 1 en la superposición de ambos estados.

De esta forma, permite que los algoritmos cuánticos procesen la información en un tiempo mucho menor que el tiempo que requiere un sistema clásico. Por ello, la computación cuántica se está utilizando para llevar a cabo descubrimientos en distintos campos como la asistencia sanitaria, la energía o los sistemas ambientales.

En este marco, Intel ha lanzado Tunnel Falls que, según describe en un comunicado, se trata del primer dispositivo qubit de espín de silicio de la compañía. En concreto, se trata de un chip de silicio de 12 qubits fabricado en obleas de 300 milímetros en la planta de fabricación D1.

Este dispositivo aprovecha las capacidades de fabricación industrial de transistores más avanzadas de Intel, con tecnologías como la litografía ultravioleta extrema (EUV) y las técnicas de procesamiento de compuertas y contactos.

Tal y como explica Intel, en el caso de los qubits de espín de silicio, la información -los 0 y 1- se codifica en el espín (arriba o abajo) de un solo electrón. Esto se traduce en que cada dispositivo qubit es “esencialmente un transistor de un solo electrón”. Gracias a ello, Intel puede fabricarlo utilizando un flujo similar al empleado en una línea de procesamiento lógico de semiconductores complementarios de óxido metálico (CMOS).

Además, otra de las ventajas de los qubits de espín de silicio, es que superan a otras tecnologías de qubits por “la sinergia que ofrece con los transistores de vanguardia”. Esto se debe a que tienen el tamaño de un transistor y, por tanto, son “hasta un millón de veces más pequeños” que otros tipos de qubits, que miden alrededor de 50 nanómetros cuadrados. El tamaño de los qubits de espín de silicio permite así un escalado “más eficiente”, según Intel.

Siguiendo esta línea, Intel también se beneficia al poder utilizar líneas de fabricación CMOS para producir este chip, ya que le permite utilizar técnicas “innovadoras” de control de procesos para “mejorar el rendimiento y las prestaciones”.

De hecho, en el caso de Tunnel Falls de 12 qubits, se ha conseguido una tasa de rendimiento del 95 por ciento en toda la oblea, así como una uniformidad de voltaje parecida a la de los procesos lógicos CMOS. Asimismo, cada oblea proporciona 24.000 dispositivos de puntos cuánticos.

Por todo ello, tal y como ha manifestado el director de Quantum Hardware de Intel, Jim Clarke, el lanzamiento del nuevo chip es “el siguiente paso en la estrategia de Intel para construir un sistema de computación cuántica comercial completo”.

COLABORACIÓN CON LA COMUNIDAD DE INVESTIGACIÓN CUÁNTICA

Intel ha puesto Tunnel Falls a disposición de la comunidad de investigación cuántica de cara a fomentar el desarrollo de esta tecnología, facilitando su investigación. Para ello, la compañía está colaborando con el Laboratorio de Ciencias físicas (LPS) de la Universidad de Maryland y con el College Park’s Qubit Collaboratory (LQC).

Según ha detallado la tecnológica, las instituciones académicas no disponen de equipos de fabricación de gran volumen como Intel. En este sentido, facilitando Tunnel Falls, los investigadores puede comenzar a trabajar con este chip en sus proyectos de computación cuántica, en lugar de tener que fabricar los suyos propios.

Como consecuencia, esta colaboración hace posible una gama más amplia de experimentos, aprender más sobre los fundamentos de los qubits y los puntos cuánticos y desarrollar nuevas técnicas para trabajar con dispositivos con múltiples qubits, según ha matizado Intel.

En concreto, Intel colabora con LQC en el programa, Qubits for Computing Foundry (QCF) a través de la Oficina de Investigación del Ejército de Estados Unidos. Con esta cooperación, se ayudará a democratizar los qubits de espín de silicio permitiendo a los investigadores adquirir experiencia en el trabajo con esta tecnología.

Los primeros laboratorios cuánticos que participarán en el programa son el LPS, Sandia National Laboratories, la Universidad de Rochester y la Universidad de Wisconsin-Madison. Pero, además, LQC continua trabajando con Intel para hacer llegar Tunnel Falls a otras universidades y laboratorios de investigación. Igualmente, la información obtenida en estas investigaciones y experimentos se compartirá con la comunidad para que el avance sea aún mayor.

Por su parte, el jefe de Ciencia de la Información Cuántica de LPS, Charles Tahan, ha detallado que el LPS Qubit Collaboratory, junto con la Oficina de Investigación del Ejército, pretende abordar los “difíciles retos a los que se enfrenta el desarrollo de qubits”, así como “desarrollar la próxima generación de científicos que crearán los qubits del mañana”.

De la misma forma, desde Sandia National Laboratories se ha puesto en valor la posibilidad de utilizar el chip Tunnel Falls. “El dispositivo es una plataforma flexible que permite a los investigadores cuánticos de Sandia comparar directamente diferentes codificaciones de qubits y desarrollar nuevos modos de funcionamiento de estos, lo que no era posible anteriormente”, ha dicho el doctor y miembro del equipo técnico Dwight Luhman.

Tecnología

Google extiende las marcas de agua de SynthID a vídeos y textos generados por IA

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Google ha extendido las marcas de agua de su herramienta SynthID a los textos y vídeos creados por Inteligencia Artificial (IA) generativa, incluidos los de su nuevo modelo Veo, capaz de generar vídeo en alta calidad (1.080p) a partir de texto.

A medida que el uso de herramientas de IA generativa y los grandes modelos de lenguaje tras ellas aumenta entre los usuarios, también crecen los riesgos de que el contenido generado por IA no sea identificado adecuadamente.

En este marco, la tecnológica presentó SynthID en agosto del pasado año, un conjunto de herramientas con las que permite añadir marcas de agua digitales a los píxeles de las imágenes generadas por IA y, de esta forma, diferenciarlas con respecto a las imágenes reales.

Según detalló el equipo de Google DeepMind en aquel momento, la marca de agua es detectable con la tecnología adecuada “incluso después de modificaciones”, como los filtros o el cambio de colores. Asimismo, para su funcionamiento SynthID utiliza dos modelos de aprendizaje profundo, uno para crear las marcas de agua y otro para su identificación en imágenes.

Ahora, Google ha anunciado que está ampliando las capacidades de SynthID para permitir añadir marcas de agua a contenido de texto generado por IA en la aplicación y experiencia de web de Gemini, así como en los vídeos generados por el nuevo modelo Veo.

Tal y como ha señalado la compañía en un comunicado en su blog, SynthID “no es una solución milagrosa”, pero ayuda a desarrollar herramientas de identificación de IA “más confiables” y a que las personas puedan tomar decisiones informadas sobre cómo interactúan con el contenido generado por IA.

En este sentido, Google ha explicado que las marcas de agua para texto se agregan introduciendo información adicional en la distribución de tokens cuando se está generando el texto. Todo ello sin comprometer la calidad, precisión o velocidad de generación de texto.

Así, el patrón final de puntuaciones para las elecciones de palabras del modelo, combinado con las puntuaciones de probabilidad ajustadas se considera la marca de agua. Para identificar esta marca de agua SynthID compara el patrón de puntuaciones con el patrón esperado de puntuaciones para texto, lo que permite detectar si una IA generó este contenido.

Al igual que con las imágenes, Google ha asegurado que esta herramienta funciona bien “incluso bajo algunas transformaciones”, como recortar fragmentos de texto o modificar algunas palabras. No obstante, sus puntuaciones se pueden ver afectadas si el texto generado por IA se traduce completamente a otro idioma.

Además de todo ello, Google ha señalado que, a finales de este verano abrirá SynthID para marcas de agua de texto, con lo que los desarrolladores podrán “construir con esta tecnología” incorporándola en sus propios modelos.

SYNTHID EN VÍDEOS GENERADOS CON VEO

Por su parte, las marcas de agua de SynthID también se han ampliado para vídeos generados por IA, en concreto, creados por el nuevo modelo de generación de vídeo en alta calidad (1080p) a partir de texto, Veo, que Google presentó este martes en el marco de su evento anual de desarrolladores Google I/O.

Concretamente, las marcas de agua de SynthID para vídeos se implementan con una técnica inspirada en el mismo sistema que utiliza la herramienta de Google para las imágenes. Es decir, al componerse de fotogramas individuales o imágenes fijas, SynthID introduce una marca de agua directamente en los píxeles de cada cuadro de vídeo.

Este método también es “imperceptible” para el ojo humano y en ningún momento afecta a la calidad, precisión, creatividad o velocidad del proceso de generación de video. Con todo ello, Google ha adelantado que todos los vídeos generados por Veo en VideoFX tendrán una marca de agua de SynthID.

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Tecnología

La aplicación para escritorio ChatGPT llega a macOS para usuarios de la versión Plus

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OpenAI ha anunciado el lanzamiento de la aplicación de escritorio de ChatGPT para equipos macOS, que primeramente estará disponible para usuarios de la versión de pago (Plus), y ha comentado novedades que el nuevo modelo GPT-4o ofrecerá a los usuarios de la cuenta gratuita.

La compañía ha avanzado las mejoras de su aplicación durante una presentación ‘online’ este lunes, en la que se ha presentado también el nuevo modelo de lenguaje GPT-4o, capaz de comprender y generar entradas de texo, imagen y audio.

En este marco, OpenAI ha explicado que cada semana “más de cien millones de personas utilizan GPT” y que tiene la misión de “hacer que las herramientas avanzadas de IA estén disponibles para la mayor cantidad de personas posible”.

Para seguir llevando la IA a más usuarios, ha anunciado la llegada de la aplicación de ChatGPT a macOS, con una nueva aplicación de escritorio para usuarios de la versión de pago (ChatGPT Plus).

Con esta ‘app’ también es posible iniciar conversaciones de voz directamente desde el ordenador. Para ello, solo es necesario hacer clic sobre el botón de los auriculares, situado en la parte inferior derecha de la interfaz de la aplicación de escritorio para iniciar una conversación de voz, según ha adelantado en este comunicado.

OpenAI ampliará el acceso a la aplicación a más usuarios en las próximas semanas cuando esté disponible para la modalidad gratuita, y planea lanzar una versión de la ‘app’ de ChatGPT para equipos con sistema operativo Windows a finales de este año.

Por otra parte, la compañía tecnológica ha avanzado que implementará más funciones impulsadas por Inteligencia Artificial (IA) para los usuarios de la versión gratuita de ChatGPT en las próximas semanas.

De este modo, cuando su nuevo GPT-4o llegue a estas cuentas, los usuarios podrán obtener respuestas del modelo y de la web; analizar fotos y crear gráficos; subir archivos para que la herramienta los resuma, escriba o analice; y descubrir y utilizar tanto GPT como la tienda en la que estos están disponibles, GPT Store.

En este sentido, ha dicho que habrá un límite en la cantidad de mensajes que podrán enviar con GPT-4o los usuarios gratuitos, en función del uso y la demanda. Esto significa que, una vez se haya alcanzado ese máximo, ChatGPT cambiará automáticamente a GPT-3.5 para que los usuarios puedan continuar sus conversaciones.

Por último, ha comentado algunas novedades relacionadas con la apariencia de esta herramienta de IA en su versión web, que ha introducido una nueva pantalla de inicio y rediseñado la forma en que se muestran los mensajes.

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MediaTek busca impulsar los videojuegos y las tareas de IA con el procesador Dimensity 8250

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MediaTek ha diseñado su nuevo procesador Dimensity 8250 para impulsar los videojuegos móviles en dispositivos de gama premium y el procesamiento de tareas basadas en inteligencia artificial (IA).

Dimensity 8250 es un procesador de 4 nanómetros compuesto por una CPU de 64 bit de ocho núcleos (uno Arm Cortex-A78 a 3,1GHz, tres Arm Cortex-A78 a 3,0GHz y cuatro Arm Cortex-A55 a 2,0GHz) y una GPU Arm Mali-G610 MC6.

Con esta configuración, MediaTek busca que los usuarios “se benefician de velocidades de juego con velocidades de fotogramas rápidas y fluidas en títulos populares e impresionantes, rendimiento en aplicaciones y actividades cotidianas”, como recoge en la web de producto.

Además de las opciones de optimización de recursos que ofrece el conjunto con tecnologías MediaTek HyperEngine, la compañía también ha incorporado tecnologías de juego adaptativo, ofrecer una alta velocidad de fotogramas que permita jugar de manera fluida y extender la autonomía de la batería.

Este chip soporta conectividad 5G, bluetooth 5.3, Wifi 6E 2×2 y Bluetooth LE Audio on audio estéreo inalámbrico, y es compatible con pantallas “ultrarrapidas y nítidas” que alcanzan una resolución WQHD+ con una tasa de refresco de 120Hz (o Full HD a 180Hz).

En fotografía, Dimensity 8250 integra un procesador de señal de imagen HDR de 14 bits con capacidad para capturar fotografías de 320 MP y grabar vídeo en 4K a 60 fotogramas por segundo. Utiliza la inteligencia artificial para reducir el ruido en las instantáneas y admite un zoom de dos aumentos sin pérdida.

MediaTek también ha destacado las capacidades de este procesador para las tareas de IA, lo que abre la puerta a “nuevas experiencias, imágenes mejoradas y un rendimiento mejorado”. Lo dirige a teléfonos inteligentes 5G de la gama premium.

La firma tecnológica presentó recientemente el procesador Dimensity 9300+ para los ‘smartphones’ insignia, en los que mejora la velocidad y el rendimiento e introduce el soporte para modelos de lenguaje grande que se ejecutan en el dispositivo además de acelerar el procesamiento de la IA.

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