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La IA y la robótica, claves en los laboratorios de OPPO para mejorar sus prestaciones en imagen y conectividad

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DONGGUAN (CHINA), 22 Nov. (Portaltic/EP) –

OPPO busca acelerar el área que destina a la investigación y el desarrollo (I+D) de productos con tecnología de Inteligencia Artificial (IA) y robótica, que emplea en diferentes laboratorios situados en China, en los que prueba características relacionadas con la imagen y conectividad de sus dispositivos a fin de ofrecer la mejor versión de sus servicios.

De esta forma lo ha expresado en OPPO Tech Insider, un evento al que ha acudido Europa Press en las ciudades de Shenzhen y Dongguan, donde distribuye sus diferentes laboratorios y en los que prueba y mejora el ‘software’ que después introduce en ‘smartphones’ y relojes inteligentes.

Uno de los más destacados es OPPO Health Lab, con el que busca “hacer de la gestión preventiva de la salud una realidad cotidiana” y en el que prueba diferentes máquinas para hacer ejercicio -como bicicletas estáticas, máquinas de musculación y cardio, cintas de correr o máquinas de remo ‘indoor’- con deportistas profesionales de diferentes orígenes y nacionalidades.

Con estas pruebas, busca desarrollar un ‘software’ para sus ‘wearables’, como los OPPO Watch 4 Pro y OPPO Band, adaptado a las necesidades de los usuarios, que reúna información precisa sobre su actividad y estado físico.

La compañía ha comentado que, empleando algoritmos de evaluación cardiovascular de desarrollo propio, su reloj inteligente puede detectar la elasticidad de los vasos sanguíneos, lo que ayuda a los usuarios de este accesorio a identificar el tiempo de riesgo de esclerosis vascular.

Otra de las novedades que introduce su último reloj es la función de reconocimiento de forma de carrera, con la cual puede detectar el equilibrio de ambos pies del corredor y saber, por ejemplo, si la postura que está adoptando para realizar la carrera es la correcta para que el corredor no tenga molestias físicas al terminarla.

Otros datos que se recogen y analizan en este laboratorio en base a la actividad física de los usuarios y atletas que forman parte de estas pruebas son la frecuencia de los pasos y la longitud de la zancada, entre otras métricas.

OPPO también destina otra de sus salas a la monitorización del sueño, donde dispone de varias camas para llevar a cabo pruebas en las que se mide la calidad de las distintas etapas del sueño, de las que reúne información relacionada con los ronquidos y trastornos como la apnea.

Una vez recopilan estos datos clínicos, se combinan con IA para ayudar a los usuarios a descubrir problemas en el sueño o en la respiración, así como para conocer cómo dormir mejor en materia de salud preventiva.

Otro de los laboratorios situados en Shenzhen es el OPPO Communication Lab, donde se simulan diferentes entornos de red 5G de distintos operadores internacionales para que todos los usuarios de diferentes puntos del mundo puedan disfrutar del mismo nivel de experiencias de comunicación.

En este laboratorio se realiza el proceso de investigación y desarrollo completo del 5G, desde el ‘front-end’ de radiofrecuencia (RF) hasta las actualizaciones de protocolos de ‘software’.

Este apartado, que se actualizó en 2021, se divide en tres módulos con los que investiga la conectividad 5G de extremo a extremo: el laboratorio de simulación de redes (Radio Frequency Lab), para medir el comportamiento de los dispositivos conectados a estas redes, el laboratorio de protocolo (Protocol Lab) y el laboratorio de simulación de red (Network Simulation Lab).

El Protocol Lab apoya a los técnicos en la realización de investigaciones relacionadas con el consumo de energía. En este apartado se realizan tanto pruebas de regresión de ‘software’ como pruebas conjuntas de nuevas funciones de redes 5G.

Para probar sus ‘smartphones’, en Network Simulation Lab la marca emplea un brazo robótico que imita a usuarios reales de estos teléfonos navegando por redes sociales (por ejemplo, haciendo ‘scroll’ en TikTok), así como navegando por la red.

EN BUSCA DE LA MEJOR FOTOGRAFÍA

La ciudad de Dongguan, en Guangzhou, es otro de los centros neurálgicos de OPPO y donde distribuye tanto su IDC AndesBrain, que alberga sus centros de datos con refrigeración por aire y por inmersión, como más laboratorios dedicados a la imagen y la conectividad sin contacto NFC, así como su centro de producción.

El primero de ellos, OPPO Intelligent Imaging Lab, está destinado al desarrollo de las cámaras de sus dispositivos, así como a la realización de las pruebas necesarias para mejorar la calidad de imagen que estas ofrecen.

En concreto, este laboratorio ofrece diferentes emplazamientos realistas -como el salón de una casa, un restaurante, una librería o la recepción de un hotel- que recorren tres robots autónomos que van haciendo fotografías a medida que avanzan en estas estancias.

En total, estos robots son capaces de hacer 500 fotografías en una ronda por cada una de las tres cámaras traseras con las que están equipados los ‘smartphones’ y son cien ingenieros los que trabajan en este área para lograr la mejor calidad de sus lentes.

Para probarlas, se hacen fotos tanto con luces naturales como con luces artificiales y no solo se prueba la fotografía de espacios vacíos, sino que también se utilizan maniquíes con diferentes tonos de piel para lograr un acabado correcto.

Una vez los robots hacen su trabajo -unas pruebas que a un ingeniero experto “le tomaría días completar”, según la firma-, un experto en fotografía de la marca tecnológica las compara con la que considera que es la mejor fotografía hecha con el mejor ‘flagship’ de otra marca.

Si niguna de las que han hecho los terminales OPPO le parece adecuada, la edita con Photoshop y es una Inteligencia Artificial (IA) la que compara esta fotografía con las demás para ajustar parámetros como el brillo, el ruido, el detalle o la temperatura.

Finalmente, OPPO dispone del NFC Lab, un laboratorio en el que cada teléfono inteligente se somete a decenas de rondas para garantizar la precisión de lectura y escritura en diferentes tipos de terminales con este sistema de conectividad.

En este emplazamiento, se distribuyen diferentes formatos para probar y afinar el sistema NFC con un chip genérico en diferentes operadoras y compañías, una función disponible en todos sus teléfonos y que sirve, entre otros usos, para pagar sin contacto. En este caso, se estudia la precisión y la velocidad a la que se lee según la cercanía del dispositivo al lector.

Tecnología

Gemini 1.5 Pro de Google puede detectar código malicioso en unos 30 segundos

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La versión más avanzada del modelo de Inteligencia Artificial (IA) que desarrolla Google, Gemini 1.5 Pro, es capaz de analizar y detectar código malicioso en unos 30 segundos, según ha podido comprobar recientemente el equipo de VirusTotal.

La compañía presentó esta última generación de su modelo el pasado mes de febrero, cuando adelantó que introducía una nueva arquitectura con la que era capaz de realizar tareas complejas de forma más ágil y con un rendimineto y un razonamiento mejorados.

Esta versión de su IA funciona con la arquitectura Mixture-of-Experts (MoE), que divide el modelo en pequeñas redes neuronales, que se activan de forma selectiva dependiendo del tipo de información introducida.

Este modelo también puede analizar, clasificar y comprender contextos largos, ya que tiene la capacidad de procesar hasta un millón de tokens. Por ejemplo, una hora de vídeo, once horas de audio, bases de código con más de 30.000 líneas de código o más de 700.000 palabras.

El equipo de VirusTotal, que pertenece a Google, ha comprobado recientemente la capacidad que tiene este modelo de IA para identificar código malicioso, así como para reconocer amenazas de día cero (‘zero day’).

En primer lugar, ha subrayado en un comunicado que el crecimiento “explosivo” de este tipo de ataques “continúa desafiando los métodos de análisis manuales tradicionales, lo que subraya la necesidad urgente de una mejor automatización y enfoques innovadores”.

En este contexto, Gemini 1.5 Pro se ha diseñado para ayudar a los analistas “a gestionar el volumen asimétrico de amenazas de forma 

más” para clasificar y agrupar el ‘malware’ en función de patrones de comportamiento y anomalías.

Así lo ha querido demostrar con Code Insight, presentado en la feria de ciberseguridad RSA Conference 2023, una plataforma especializada en analizar fragmentos de código y generar informes en lenguaje natural, emulando el enfoque de un analista de ‘malware’.

Para complementar el trabajo de Code Insight, que tiene una capacidad limitada de entrada de tokens, el equipo de VirusTotal ha trabajado con Gemini 1.5 Pro, que admite hasta un millón de tokens y puede analizar algunos ejecutables descompilados “en una sola pasada”, gracias a lo cual se elimina la necesidad de dividir el código en fragmentos más pequeños.

Este modelo también puede interpretar la intención y el propósito del código y no únicamente identificar patrones. Esto es posible gracias a su entrenamiento con un conjunto de datos de código, que abarca el lenguaje de diferentes arquitecturas.

De esta manera, Gemini puede emular el razonamiento y el juicio de un analista de ‘malware’, predecir sus acciones y proporcionar información sobre las amenazas, incluidas aquellas que no se hayan visto anteriormente (‘zero-day’).

or último, Google ha dicho que la última iteración de su modelo de IA puede generar informes resumidos en un lenguaje legible para humanos, lo que hace que el proceso de análisis “sea más accesible y eficiente”.

Para probar la eficacia de Gemini 1.5 Pro en al detección de código malicioso, VirusTotal lo utilizó para analizar código descompilado con una muestra de ‘malware’ representativa. Así, procesó dos archivos binarios del ‘ransomware’ WannaCry -uno de 268 KB y 231 KB- contenedores de más de 280.000 tokens.

Si bien en sus pruebas con otras herramientas de IA generativas similares tuvo que dividir el código en fragmentos para su estudio, lo que generó “resultados vagos y no específicos”, con Gemini 1.5 Pro, en cambio, no se vio en esa necesidad, ya que fue capaz de procesar todo el código desensamblado o descompilado en una sola pasada y entregar un informe con los resultados en tan solo 34 segundos.

La descompilación del código consiste en construir el código fuente original a partir del binario, lo que puede mejorar su legibilidad y la concisión en comparación del código ensamblado, que pasa por un proceso en el que el código binario se convierte en una representación de nivel bajo de la arquitectura del procesador.

Según Google, este análisis inicial fue “notablemente preciso” y mostró su capacidad para manejar conjuntos de datos grandes y complejos de manera transparente y efectiva”. Asimismo, en este comunicado ha aclarado que no se basa en conocimientos previamente entrenados sobre WannaCry. Esto significa que el análisis surge de la capacidad de Gemini de interpretare código desconocido y malicioso de forma independiente.

Los investigadores también han señalado que Gemini 1.5 Pro demuestra la misma capacidad tanto en el procesamiento de lenguajes de alto nivel como en el ensamblaje de diversas arquitecturas, lo que significa que se puede adaptar el análisis de archivos posiblemente maliciosos según las circunstancias específicas de cada caso.

PRUEBAS CON AMENAZAS DE DÍA CERO

El equipo de investigadores también ha probado la capacidad de Gemini 1.5 Pro para identificar amenazas de día cero que no son detectadas por los métodos tradicionales, como pueden ser el antivirus o el ‘sandbox’ de VirusTotal.

Según sus hallazgos, el modelo de Google pudo procesar un archivo de 833 KB descompilado en 189.080 tokens en tan solo 27 segundos, momento en que produjo un informe completo del análisis del ‘malware’ en una sola pasada.

Además de identificar patrones maliciosos, Gemini 1.5 Pro descifró cuál era el objetivo principal de este ‘malware’, que tenía la intención de robar criptomonedas secuestrando transacciones de Bitcoin y evadiendo su detección al desactivar el ‘software’ de seguridad.

Finalmente, Google ha reconocido que si bien el modelo “desbloquea capacidades impresionantes” al poder analizar grandes volúmenes de código descompilado y desensablado, aún quedan desafíos por abordar “para lograr un análisis de ‘malware’ automatizado verdaderamente sólido y de confianza”. Entre ellos, técnicas de ataque en constante evolución, por lo que los desarrolladores deben “aprender y reconocer nuevas amenazas”.

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Facebook ofrece a creadores de Meta Verified nuevas herramientas para potenciar la visibilidad de sus cuentas

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Meta ha introducido nuevas herramientas en Facebook dirigidas a suscriptores de Meta Verified, con las que busca dar mayor visibilidad y fomentar el descubrimiento de cuentas de creadores de contenido en el apartado de Búsquedas.

Meta Verified es un servicio de pago dirigido a creadores de contenido que la matriz de Facebook e Instagram implementó en España el verano pasado por un precio mensual de 13,99 euros en la web y 16,99 euros en iOS y Android.

Esta suscripción cuenta con una serie de características adicionales, como la insignia azul -que requiere una indetificación previa-, la oportunidad de utilizar ‘stickers’ exclusivos en Stories o Reels y distintas medidas de protección de la cuenta contra la suplantación de identidad.

La compañía ha comenzado a probar dos nuevas características enfocadas a dar mayor visibilidad a las cuentas de los creadores de contenido. Se trata de ‘Optimización de la búsqueda’ y ‘Ayudar en el descubrimiento’, según ha adelantado recientemente Ahmed Ghanem en Threads, respaldado por el analista y consultor Matt Navarra.

Con la primera opción, la plataforma asegura que los suscriptores aparecerán en la parte superior de los resultados de búsqueda, para que los seguidores puedan encontrarles “más fácilmente”.

Con la segunda característica, en cambio, la compañía ofrece a los creadores “disfrutar de más oportunidades para que su contenido y su cuenta sean descubiertos” cuando aparecen como Meta Verified en el ‘feed’ de Facebook.

La firma ha concretado que este “beneficio potencial” se está probando en Meta Verified para añadir “aún más valor” a la experiencia de los suscriptores en la plataforma. Además, ha indicado que se trata de una característica opcional y que, aunque se pueden realizar cambios “en cualquier momento”, estos pueden tardar hasta 24 horas en aplicarse.

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ChromeOS 124 llega con mejoras multitarea con la nueva pantalla dividida y la priorización del tráfico WiFi

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Google ha lanzado la nueva actualización de su ‘software’ para dispositivos Chromebook ChromeOS 124, que incluye mejoras para la productividad con la configuración de pantalla dividida más rápida, y la posibilidad de priorizar el tráfico de aplicaciones de videoconferencia y juegos en redes WiFi.

El gigante tecnológico busca mejorar la experiencia de los usuarios con dispositivos Chromebook o dispositivos con sistema operativo ChromeOS compatibles, en este caso, facilitando las actividades multitarea y ofreciendo mejores resultados en la reproducción de vídeos y videojuegos, entre otras cuestiones.

Para ello, Google ha lanzado la nueva actualización de sistema operativo ChromeOS M124, que según ha detallado en un comunicado en la página de soporte de Chromebook, incluye novedades como la configuración de pantalla dividida más rápida.

Actualmente, los usuarios pueden organizar las distintas ventanas que estén utilizando en su pantalla de diversas formas, de cara a facilitar ser más productivos. Sin embargo, estas ventanas se han de colocar de forma manual según las necesidades.

Ahora, con la nueva característica de pantalla dividida en ChromeOS, Google ofrece una forma más rápida de configurar el diseño de las ventanas en pantalla. Tras colocar una aplicación ocupando, por ejemplo, la mitad del lado izquierdo de la pantalla, el dispositivo mostrará una previsualización de las ventanas abiertas en el hueco restante.

Así, los usuarios pueden escoger de forma sencilla una de las ventanas abiertas de entre las que se muestran para que se coloque de forma automática, ocupando el lado restante de la pantalla.

Otra de las novedades que agrega ChromeOS 124 es la función de Calidad de Servicio (QoS) WiFi, con la que el sistema operativo garantiza una mejor priorización del tráfico de aplicaciones y juegos cuando se estén utilizando redes WiFi congestionadas.

Tal y como ha explicado la tecnológica, al priorizar este tráfico de forma automática, los usuarios podrán obtener una reproducción de vídeo más fluida, que dispondrá de menos almacenamiento en búfer. Esto es, la práctica de precargar y almacenar una parte de un archivo multimedia en la memoria temporal de un dispositivo. Igualmente, este proceso de priorización también mejorará las videollamadas o los

juegos ‘online’.

Entre otras novedades, esta actualización también permite a los usuarios aumentar el tamaño máximo del puntero del ratón, una opción ideada para aquellas personas que requieren características específicas de visibilidad o, para casos como presentaciones en videollamadas. Esta configuración del tamaño se puede llevar a cabo desde la configuración de accesibilidad del dispositivo.

También está disponible la opción Fast Pair en ChromeOS, con la que permitirá emparejar accesorios como, por ejemplo, ratones o auriculares, de forma más sencilla “con un solo clic”.

Con todo ello, Google ha detallado que se trata de una actualización que se está implementando “progresivamente”, por lo que estará disponible para todos los usuarios en los próximos días.

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