La memoria (de la IA) tiene un precio: Gemini ahora recuerda cosas, pero solo si pagas

ChatGPT tiene memoria. El chatbot de OpenAI es capaz de recordar cosas, datos e información sobre nosotros para personalizar las respuestas. Esta función, que no es obligatoria ni mucho menos, es interesante y desde hoy está disponible en otra de las plataformas más populares: Google Gemini. Efectivamente, Google Gemini pasa a recorar cosas y en este caso sí, la memoria tiene un precio.

La memoria. Las similitudes con ChatGPT son evidentes porque, en esencia, es el mismo sistema. Gemini puede recordar detalles concretos que le hayamos comentado, preferencias personales, formatos, fechas y estilos y aplicarlos a futuras respuestas. La idea es que el chatbot se adapte cada vez más y mejor a nosotros.

¿Cómo? Es más fácil entenderlo con un ejemplo. Digamos que somos personas celíacas. Si le mencionamos ese detalle a Google Gemini y dentro de unos días le preguntamos por una receta o idea de plato, la IA recordará que somos celíacos y obviará platos con trigo. Si le decimos nuestro nombre y que trabajamos en X empresa y mañana le pedimos que escriba un correo, la presentación empezará con un "soy tal persona y trabajo en X empresa".

Recuerdos fabricados. La IA aprenderá sobre la marcha, pero también podemos "forzarle" un recuerdo. A través de la página "Información guardada" podremos añadirle información concreta para que la tenga en cuenta. Asimismo, será posible ver, editar o eliminar la información almacenada por la IA.

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De momento, de pago. Como sucedió con ChatGPT, la memoria de Google Gemini supone pagar por Google Gemini Advanced. Esta suscripción, que cuesta 21,99 euros al mes, incluye la memoria, acceso a Gemini 1.5 Pro, una ventana de contexto de hasta un millón de tokens y dos teras de almacenamiento en Google One.

Actualmente, ChatGPT y Gemini tienen memoria a corto plazo. El gran reto es conseguir a memoria persistente

Memoria persistente. Estos avances son interesantes, pero todavía están en pañales. La IA tiene una suerte de memoria a corto plazo, que es la que hoy ha llegado a Gemini, y su siguiente gran paso es la memoria persistente. Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind y ahora director de la división de IA de Microsoft, explicaba hace poco que esa sería la segunda de las tres grandes fases del desarrollo de la IA.

La primera es que la IA sea capaz de procesar la misma información que nosotros, es decir, que vea, escuche y consuma lo que nosotros. La siguiente es, una vez conseguida la primera, que pueda crear un conocimiento y comprensión compartida y que sea capaz de mantener conversaciones e interacciones sin las limitaciones actuales, interacciones enriquecidas por todos esos datos, experiencia y conocimientos adquiridos. Es decir, memoria.

La tercera fase serían los agentes, o lo que es lo mismo, sistemas de IA capaces de interactuar con terceras partes. Dicho de otra manera, que la IA pueda comprar algo por nosotros, reservar un vuelo, etc., sin más interveción por nuestra parte que una simple instrucción. Estas fases dos y tres están en desarrollo, pero todavía tienen camino por delante.

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EEUU prepara un nuevo 'proyecto Manhattan'. Esta vez la protagonista no es la bomba atómica, lo es la IA

EEUU y China se han lanzado a una carrera para ser el primer país capaz de desarrollar una inteligencia artificial general, conocida como AGI por su denominación en inglés (Artificial General Intelligence). Buena parte de las sanciones que han desplegado EEUU y sus aliados persigue que China no adquiera la capacidad de fabricar chips de vanguardia para aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Mientras tanto, el país liderado por Xi Jinping está dedicando una gran cantidad de recursos al sostenimiento de su industria de los semiconductores.

Este es el contexto en el que hace apenas unas horas la Comisión de Revisión Económica y de Seguridad EEUU-China del Congreso de EEUU ha propuesto una iniciativa que está claramente inspirada en el 'proyecto Manhattan'. Este programa de investigación reunió entre 1942 y 1945 a buena parte de los científicos más destacados del planeta en las instalaciones de 'Los Álamos' (Nuevo México), Oak Ridge (Tennessee) y Hanford (Washington) con el propósito inicialmente de desarrollar la bomba atómica antes de que la tuviese en sus manos la Alemania nazi. Concluyó en agosto de 1945 con el lanzamiento de dos bombas atómicas sobre las ciudades japonesas de Hiroshima y Nagasaki.

El plan de esta Comisión del Congreso de EEUU es, precisamente, que el Gobierno se responsabilice de respaldar e impulsar el desarrollo de sistemas de IA que sean tan "inteligentes" o más que los seres humanos. Si finalmente esta iniciativa fuese aprobada desencadenaría una colaboración a gran escala entre el Gobierno de EEUU y el sector privado, tal y como sucedió durante el 'proyecto Manhattan'. Jacob Helberg, un miembro destacado de la Comisión, asegura que "China se está apresurando hacia la inteligencia artificial general [...] Es fundamental que nos los tomemos muy en serio".

Qué es una AGI y por qué es tan relevante

Desde un punto de vista conceptual una AGI es un tipo de sistema automático que puede realizar con éxito cualquier tarea intelectual llevada a cabo por los seres humanos. No solo eso: esta modalidad de IA también deberá ser capaz de realizar juicios y razonamientos ante una situación de incertidumbre a partir del aprendizaje y el entrenamiento, así como de comunicarse utilizando el lenguaje natural, planificar o aprender.

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Según OpenAI la AGI es un sistema autónomo que supera la capacidad humana a la hora de realizar la mayor parte de las tareas que tienen un valor económico

Esta es la acertada definición de AGI con la que mi compañero Javier Pastor abordó el completísimo artículo que dedicó a esta forma de IA en noviembre de 2023. No obstante, también nos interesa conocer la definición que nos propone OpenAI porque introduce un matiz interesante: la inteligencia artificial general es un sistema autónomo que supera la capacidad humana a la hora de realizar la mayor parte de las tareas que tienen un valor económico.

Algunos expertos utilizan los términos 'inteligencia artificial general' e 'inteligencia artificial fuerte' como sinónimos, pero otros prefieren restringir esta última denominación solo para aquellos sistemas que tienen consciencia de su propia existencia, y que, por tanto, tienen la capacidad de desarrollar sus propios sentimientos y experimentar vivencias. Actualmente podemos tener la sensación de que la AGI está cerca, pero es importante que no pasemos por alto que las IA que están a nuestro alcance hoy están muy lejos de la idea que acabamos de explorar.

Elon Musk aseguró en 2020 que estaría preparada en 2025, pero una vez más se ha mostrado excesivamente optimista. La AGI no estará preparada el año que viene. Lo estará dentro de cinco años. Esto es al menos lo que asegura Jensen Huang, el cofundador y director general de NVIDIA. Este ejecutivo tiene una sólida base científica y siempre se muestra extremadamente cauto cuando hace una declaración, por lo que su vaticinio merece ser tenido en cuenta. Además, el liderazgo que ejerce NVIDIA en el mercado del hardware para IA avala en cierta medida sus aseveraciones.

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Unos investigadores de Corea del Sur acaban de reinventar la rueda. Literalmente

Investigadores del Instituto de Maquinaria y Materiales de Corea del Sur (KIMM) han planteado una idea singular: la de una "rueda cambiante" que se adapta a los obstáculos de la superficie para poder superarlos. El estudio se ha pubblicado en la revista Science Robotics.

El equipo que ha desarrollado esta singular variante de las ruedas tradicionales ha mostrado su implementación en una silla de ruedas que era capaz de sortear todo tipo de obstáculos, desde bordillos hasta baches e incluso escaleras.

Las posibilidades de este tipo de ruedas son según sus responsables enormes: podrían tanto servir para que vehículos robóticos puedan transportar la compra al domicilio de forma aún más autónoma, pero también para que robots militares puedan alcanzar ciertos objetivos sorteando diversos obstáculos.

Aunque hay ruedas no neumáticas o neumáticos sin aire que tienen flexibilidad, su capacidad para poder sortear obstáculos es limitada. La rueda desarrollada por este instituto está regulada por una serie de sensores que reaccionan al terreno.

En la demostración realizada en Reuters una silla de ruedas con esta modificación fue capaz de subir unas escaleras con peldaños de 18 cm. En la silla subieron además a un maniquí para simular el comportamiento de la misma con carga.

La silla es capaz de alcanzar velocidades de hasta 30 km/h y según sus responsables puede superar obstáculos que son 1,3 veces más altos que el radio de sus ruedas.

Sung-Hyuk Song, uno de los responsables del proyecto, indicaba cómo un vehículo o robot con estas rueads "es capaz de superar obstáculos mientras mantiene una alta eficiencia de movimiento comparable a las ruedas convencionales".

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Google, Amazon y Perplexity inician la era de las compras con IA. Objetivo: ganar más dinero que nunca

Encontrar productos al mejor precio ya era fácil gracias a Google, pero ahora un rival amenaza con suplantar esa función. Uno que ya ha comenzado a hacer lo mismo a la hora de buscar respuestas a nuestras preguntas. En Perplexity se han puesto las pilas, y su chatbot , que ya compite con el buscador de Google en búsquedas tradicionales, ahora es capaz de comprarnos cosas solo. O casi.

Un asistente de compras. Los responsables de Perplexity han anunciado un nuevo servicio que permite contar con un asistente de compras con IA. El servicio forma parte de su suscripción premium: los usuarios de Perplexity Pro en EEUU pueden ya disfrutar de él. Gracias a la nueva opción es posible obtener recomendaciones —no patrocinadas, destacan en Perplexity— y buscar productos de diversos comercios. Luego solo queda elegir el que quieren y comprarlo con un solo clic gracias a la plataforma 'Buy with Pro'.

Decisiones informadas. La IA de Perplexity no solo ofrece resultados a las búsquedas que hacemos, sino que las argumenta ofreciendo un resumen de pros y contras. Es algo que lleva más tiempo al realizar ese proceso con Google y que impone más trabajo, pero que gracias a la IA permite ganar tiempo. Por último, una vez elegido el producto solo queda hacer clic en "Buy with Pro", el botón que Perplexity ha creado para este propósito y que recuerda al célebre "Buy now with 1-Click" que Amazon llegó a patentar (la patente, eso sí, expiró en 2017).

Quiero eso que estoy viendo. La capacidad multimodal del modelo de Perplexity permite algo también interesante: capturar con la cámara del móvil un producto para que la IA de Perplexity lo encuentre en comercios y podamos comprarlo directamente. Es una opción análoga a la que propone Google Lens, pero aquí esa integración con IA permite disfrutar de más contexto y de esa capacidad de "conversar" con el chatbot para afinar la búsqueda. Si ves por ejemplo una camisa azul que te gusta pero la prefieres en color negro, puedes decírselo al chatbot una vez encuentra ese resultado.

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Pero. Para poder disfrutar de esas opciones no solo tendrás que pagar la suscripción mensual a Perplexity Pro, sino que además deberás fiarte de la plataforma, ya que si quieres ese proceso de compra sencillo tendrás que introducir tus datos personales y tu tarjeta de crédito para completar la compra. Los usuarios de esta opción, eso sí, tendrás una ventaja intersante: todas tus compras con comercios que soporten la opción "Buy with Pro" tendrán gastos de envío gratuito.

Comercios bienvenidos. En Perplexity quieren convertirse no solo en rival de Google, sino de Amazon. Su servicio ya funciona con varios comercios e incluye integraciones con Shopify —lo que ya garantiza un inmenso catálogo—, pero es que ahí no se queda la cosa. La firma ha lanzado el programa Perplexity Merchant que permite que grandes comercios compartan especificaciones de productos que ventan para que formen parte de la base de datos de Perplexity y de su servicio "Buy with Pro". El programa es además gratuito, algo especialmente llamativo que lo diferencia de programas como los de Amazon en los que los comercios deben pagar parte de lo que ingresan a Amazon.

Pero Google y Amazon tienen también compras con IA. La propuesta de Perplexity es llamativa, pero cuidado porque tanto Google como Amazon tienen también desarrollos en este ámbito. Google anunció su buscador de compras con IA en octubre, y Amazon inició en EEUU el despliegue de Rufus, su asistente de compras con IA, y ya lo ha ofrecido en otros países como España.

Ganar más dinero que nunca está en juego. Amazon es absoluto referente en este segmento —junto a Alibaba, que de momento no ofrece tal opción— y por tanto Rufus es una gran apuesta de futuro. Google no es una plataforma de comercio electrónico per se, pero la empresa es absolutamente gigante en este terreno gracias a los afiliados y su dominio imperial del mercado de las búsquedas y la publicidad. Ambos quieren mantener su posición de referencia e impulsar a los compradores a que compren aún más con este tipo de sistemas, pero es que además tienen claro que los asistentes de IA pueden ser una gran tendencia de futuro y no van a dejar que otros les roben un trozo del pastel. Veremos si Perplexity lo logra.

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Jensen Huang y Bill Gates tienen claro cómo serán los empleos del futuro: "Todos trabajaremos junto a agentes de IA"

En la actualidad nadie tiene la respuesta de cómo será la implementación de la IA en las empresas y su impacto en el mercado laboral. Los datos y los estudios sobre este impacto se quedan obsoletos a medida que la IA adquiere nuevas habilidades.

No obstante, voces bien documentadas como la de Jensen Huang, CEO de NVIDIA, y Bill Gates, apuestan a que la implementación más probable sean los denominados "agentes de IA". Huang aseguraba en el podcast 'No Priors' que "todos trabajaremos junto a agentes de IA. No hay duda de que tendremos empleados de IA de todo tipo".

Agentes hiperespecializados. El enfoque de Jensen Huang con respecto a la implementación de la IA en el trabajo no pasa por una AGI con conocimientos generales, sino en pequeños agentes especializados en áreas muy específicos que actúan, en esencia, como dobles digitales de lo que hoy serían los trabajadores cualificados. Es decir, modelos de IA con un conocimiento muy especializado en áreas delimitadas.

De hecho, Jensen Huang ha utilizado en varias intervenciones recientes el término "empleados de IA" para referirse a estos agentes de IA específicamente entrenados para desarrollar una determinada tarea.

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AI Agents o Agentes de IA: qué son, componentes y qué tipos existen en la inteligencia artificial

IA colaborativa. El directivo de NVIDIA cree que los empleados de AI se gestionarán de la misma forma que en la actualidad se gestionan los equipos formados por personas: se define un determinado proyecto y se seleccionan distintos "empleados digitales" para que trabajen de forma conjunta entre ellos entablando conversaciones con otros agentes de IA y con empleados humanos, tal y como hacen en la actualidad los equipos.

El CEO de NVIDIA también compartió esta visión del futuro del empleo en el podcast 'BG2 Pod', donde los propios agentes de IA pedirían la colaboración de otros agentes especializados a medida que se van desarrollando los proyectos. "[El trabajo en equipo] no será diferente con los empleados digitales y de IA de todo tipo, así que vamos a tener gente de marketing de IA, diseñadores de IA, cadena de suministro de IA. Yo espero que NVIDIA algún día sea 'biológicamente' más grande, pero también, desde una perspectiva de inteligencia artificial, mucho más grande. Esa es nuestra futura empresa", señalaba Huang durante su entrevista.

Gates también cree que son el futuro. Hace solo unos días, Bill Gates también proponía esta forma de integración de la IA en el ámbito laboral, no tanto como copiloto genérico para hacer el trabajo, sino como agentes especializados en un área específica.

Ambos millonarios coinciden en que estos empleados digitales pueden ocupar áreas de conocimiento muy distinto. Pero lo que es más importante, es que abren una nueva vía de negocio para empresas especializada que ofrezcan estos empleados "digitales" como un servicio SAAS (Software as a Service). "Podría contratar un millón de ingenieros (digitales) de Synopsis para que vengan a ayudarme con un nuevo chip y luego contratar un millón de ingenieros (digitales) de Cadence para que me ayuden, y ese es un futuro emocionante para mí ", dijo Huang a 'No Priors'

Los desarrolladores ya han movido ficha. El enfoque de Jensen Huang y Bill Gates con respecto a modelos de IA hiperespecializados que actúan como "módulos" que se integran en un equipo empresarial, coincide con los movimientos que se están produciendo en la estrategia de algunas tecnológicas.

Microsoft, ha comenzado a crear agentes de IA autónomos para tareas concretas integrándolos en su plataforma Dynamics 365. uno de los más o. Salesforce lo está haciendo con su asistente de ventas y CRM Lightning.

No van sustituir a las personas. En opinión de Huang, estos agentes deben asumirse como una nueva herramienta más para hacer más eficientes a los empleados, no para sustituirlos, aunque reconoce que cambiará la forma en la que se lleva a cabo cada trabajo.

"[Los agentes de IA] ayudan a ser más productivos y a hacer cosas que, de otra manera no podríamos hacer. Por eso creo que, para todos los empleados, lo que yo diría es que aprovechen esta herramienta y la prueben. Y, con respecto a los empleos, yo diría que es muy probable que todos nuestros empleos cambien. ¿De qué manera? Bueno, mi trabajo va a cambiar la forma en que se hará en el futuro", aseguraba Huang en una entrevista en julio.

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Imagen | Flikr (Hillel Steinberg)

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Una ametralladora hasta arriba de inteligencia artificial: la solución del Pentágono para la guerra del futuro

"La guerra, la guerra no cambia nunca". Esa es la frase que abrió 'Fallout 3', un videojuego de 2008 y que tuvo serie homónima hace poco. Sin embargo, la guerra ha cambiado y cada vez estamos más cerca de un futuro en el que la participación de los humanos sea muy diferente. Estados Unidos, China y Rusia están embarcados en una especie de guerra espacial. Los drones se han convertido en una amenaza y las armas de energía ya están aquí.

Preparándose para ese futuro, y temiendo cada vez más los ataques de drones, Estados Unidos acaba de presentar su nueva arma: una ametralladora fija controlada por inteligencia artificial.

Sin espacio para humanos. La guerra es un negocio y hay potencias que se lucran cuando hay un conflicto armado. La industria armamentística es tremendamente poderosa y está en continuo desarrollo. Igual que hay ferias en las que se presentan los nuevos móviles del año, hay eventos en los que esas empresas presumen de sus nuevas creaciones. Y, en el marco del evento de Experimentación y Reparación Tecnológica (conocido como T-REX, qué apropiado), el Departamento de Defensa de Estados Unidos mostró un sistema de armas robóticas autónomas controladas por IA.

Su nombre, como podemos leer en Wired, es Bullfrog, una ametralladora propiedad de la empresa Allen Control Systems, uno de los contratistas de Defensa. Y su CEO es Steve Simoni. Exingeniero nuclear de la Marina de EE. UU., Simoni considera que "el campo de batalla del futuro estará lleno de increíbles robots autónomos como el nuestro disparándose entre sí. No creo que haya mucho espacio para gente con armas".

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Bullfrog. No es una ametralladora como tal, es un sistema. La parte ejecutiva, podríamos llamarla así, es una ametralladora M240 de 7,62 milímetros montada en una torreta giratoria. El diseño es muy similar a los sistemas de ametralladora que podemos ver en algunos barcos, pero lo especial de Bullfrog es el sensor electroóptico y, sobre todo, el cerebro.

ACS ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que ha sido entrenado con una única tarea en mente: disparar con precisión a drones de pequeño tamaño. Esto es un desafío para un humano debido a la enorme precisión que se ha de tener. Incluso disparando ráfagas, derribar un dron en movimiento no es nada fácil. Con armas de energía operadas por humanos, tampoco, pero Simoni afirma que su sistema puede derribar un DJI Mini (un dron extremadamente pequeño y muy ligero) de dos disparos. "Ningún humano podría hacerlo", afirma el CEO.

Hasta arriba de IA, pero supervisada. Este sistema de inteligencia artificial desarrollado por ACS, además del entrenamiento para derribar drones, se basa en tres principios:

• Procesamiento de imágenes gracias a los "ojos" digitales que capturan y analizan las imágenes del entorno en tiempo real. Gracias a esto, el Bullfrog puede distinguir drones de otros objetos y, además, calcular la trayectoria. Incluso cuando realizan maniobras evasivas.
• Machine learning gracias a algoritmos que optimizan su rendimiento en cada sesión. Desde ACS se dice que pueden aprender entre cada disparo, algo que ningún soldado puede hacer.
• Diseño modular para que varios Bullfrog se integren en una misma línea de defensa. Por ejemplo, guardando un perímetro o a lomos de diferentes vehículos de un convoy.

Ahora bien, algo interesante es que está diseñado para mantener al humano en control. El Pentágono tiene una política que rige las armas autónomas letales, por lo que el sistema de ACS puede apuntar y seguir a los objetivos, pero no dispara hasta que el operador humano pulsa el botón desde un sitio a distancia.

Preparado para la autonomía total. Eso sí, Brice Cooper, director de estrategia de la empresa, comentó a Wired que el sistema "es totalmente autónomo. Solo estamos esperando que el Gobierno determine sus necesidades". Esto implica que el Bullfrog está listo para operar de forma totalmente autónoma, permitiendo que el operador humano se concentre en otras tareas.

Necesario. Y la presentación del Bullfrog llega en un momento en el que la amenaza de drones es más real que nunca. Estos últimos meses se han registrado varios ataques con drones, muchos de ellos comerciales que se modifican para combate. Un ejemplo fueron los 170 drones con los que Irán atacó Israel hace unos meses. Los drones kamikazetambién llevan un tiempo en el campo de batalla y Cooper dice que sistemas como su Bullfrog son necesarios debido a que "el panorama de las amenazas se ha hiperacelerado".

"Hace un año, nadie estaba realmente preocupado por los pequeños drones que estaban destruyendo todo tipo de vehículos blindados en Ucrania. Ahora, estamos en las etapas más incipientes de cómo será el panorama de las amenazas no tripuladas, y va a implicar una inversión seria del Departamento de Defensa", continúa Cooper.

Cuestión de dinero. Ahora bien, un factor importante en todo esto es el precio. Los drones está claro que preocupan a Estados Unidos, pero sistemas como los de armas de energía dirigida (que se han desenvuelto bien en las pruebas) son tremendamente caros y muy poco rentables. El disparo es barato, sí, pero no el sistema, por lo que no es rentable cuando el enemigo usa drones muy baratos.

La clave del Bullfrog es, precisamente, el uso de munición de 7.62 milímetros que es barata y está extendida. Mike Clementi trabajó en estrategias antidrones junto al ejército de Estados Unidos y en el artículo de Wired comenta que "si el Bullfrog funciona, sería la solución más barata que existe para eliminar cantidades masivas de objetivos baratos".

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China acaba de lanzar a sus socorristas 2.0: lanchas autónomas hasta arriba de cámaras e inteligencia artificial

El boom de la inteligencia artificial ha ocasionado que diferentes empresas la utilicen en prácticamente todos los ámbitos. En el océano también está demostrando ser una herramienta de lo más útil como cerebro de los barcos autónomos o para detectar hasta un 75% de los barcos de pesca industrial que no están registrados.

Ahora, China ha desarrollado unas lanchas autónomas que utilizan inteligencia artificial para sustituir a los socorristas y realizar asistencia marítima. ¿Su nombre? Sistema de prevención y rescate frente a ahogamientos de alta tecnología.

Socorristas 2.0. Han sido los investigadores del Instituto Hefei de Ciencias Físicas de la Academia China de Ciencias quienes han desarrollado este USV —vehículo de superficie no tripulado— destinado a sustituir, o al menos a complementar, a los socorristas. El equipo responsable afirma que los socorristas humanos tienen que luchar contra el agua, cubrir una zona muy grande y tienen un tiempo de respuesta que depende de otros factores, como puede ser una visibilidad limitada.

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El USV. Por el contrario, este vehículo marino no tripulado está impulsado por un motor que utiliza inteligencia artificial y análisis de macrodatos para proporcionar una monitorización continua. Cuenta con un sistema de alertas tempranas y capacidad de rescate autónomo, por lo que se recorta el tiempo de respuesta frente a un humano y, según sus creadores, es "una solución prometedora para la seguridad marina de grandes sitios públicos".

Como podemos ver en la imagen que dejamos más arriba, el vehículo no es demasiado grande, pero cuenta con una serie de asideros a los que la persona rescatada puede agarrarse en el momento del rescate.

Hasta arriba de sensores. El sistema de inteligencia artificial sirve para analizar todos los datos que el vehículo recibe a través de fuentes externas y de sus sensores, cruzando toda la información para poder realizar la labor del rescate. Está complementado por un sistema de más de 100 cámaras tanto ópticas como térmicas que garantizan una vigilancia en alta definición 24/7 en zonas que han designado como "clave", siendo las más susceptibles a los accidentes.

El cerebro puede usar el reconocimiento de imágenes para detectar hasta los movimientos más sutiles en el agua, evaluándolo en tiempo real, alertando a los operadores cuando un bañista entre en una zona restringida o cuando alguien muestre un signo de angustia. Se triangula la posición y se envía la misma al dron.

Casi sin humanos. Los investigadores chinos comentan que los USV son guiados de forma remota al principio, para lo que hace falta la mano humana, pero que cuando están en la zona, cambian al modo de autonomía total. Es entonces cuando terminan de acercarse al objetivo, realizando un rescate rápido "con una intervención humana mínima", afirman en el comunicado.

Según ellos, este sistema mejora la fiabilidad y la velocidad de los rescates. Parece que la gran limitación es la necesidad de monitorizar con esas cámaras las zonas peligrosas aparte de la propia lancha autónoma, lo que eleva el coste de la operación, pero también puede ser una herramienta para añadir tranquilidad, precisamente, a los bañistas que se adentren en esas aguas.

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