Lo que se suponía que sería un relanzamiento de celebración de algunos de los mejores juegos de Star Wars de todos los tiempos se ha convertido en una especie de desastre para el desarrollador Aspyr Media.

El Colección clásica de Star Wars: Battlefront – un paquete de $ 35 que incluye versiones actualizadas de Star Wars: Battlefront y Star Wars: Battlefront II de Pandemic Studios de 2004 y 2005, respectivamente – se lanzó el miércoles por la noche, pero inmediatamente se vio plagado de algunos problemas graves. Solo tres servidores multijugador oficiales en cada una de las plataformas del juego estaban disponibles para su horario de apertura, y aunque llegaron más poco después, hasta ahora han demostrado ser muy poco confiables. Hay informes generalizados de desconexiones frecuentes, junto con importantes problemas de desincronización, casos de «bandas elásticas» y errores que impiden que los jugadores se unan a equipos y/o reaparezcan.

Como resultado, la colección inmediatamente cayó al lado oscuro, cayendo en picada a una calificación de Steam «Mayormente negativa» en PC con solo el 20% de sus críticas positivas. Las cosas se ven similares en Xbox con un puntaje promedio de revisión de 2.5/5 estrellas, aunque la versión de PlayStation parece tener mejores resultados con una calificación general de 4.19/5 al momento de escribir este artículo (también está en Nintendo Switch, pero la tienda de Nintendo no). No tengo opiniones de usuarios).

«A partir de ahora, el modo multijugador (también conocido como la única razón para comprar este producto si ya tienes los juegos originales) no se puede jugar en absoluto, lo que hace que este juego sea una pérdida de dinero hasta que se solucione el problema. Decepcionante». escribe Usuario de Steam KitsuneKami. Otras reseñas, como Éste de Nightnight, se hace eco del sentimiento: «Actualmente, el juego es totalmente imposible de jugar. Incluso si logras ingresar a un servidor, los jugadores no pueden aparecer. No estoy seguro si se trata de una trampa/negación, un juego con errores o ambas cosas».

Gran parte de lo que se habla hoy en día en materia de inteligencia artificial gira en torno a la IA generativa y cómo se utiliza para acelerar el software y los productos para los consumidores. Hoy, una startup de inteligencia artificial llamada PhysicsX, cofundada por dos físicos teóricos (entre ellos una superestrella de la ingeniería de Fórmula Uno) está emergiendo del sigilo con un enfoque muy específico en la construcción y operación de sistemas físicos en el mundo empresarial.

PhysicsX, con sede en Londres, ha creado una plataforma de inteligencia artificial para crear y ejecutar simulaciones para ingenieros que trabajan en áreas de proyectos como la fabricación de ciencias de materiales, aeroespacial y automotriz, industrias donde regularmente hay cuellos de botella en el desarrollo debido a la forma en que se prueban los modelos antes de la producción. Hoy sale del sigilo con una financiación de 32 millones de dólares.

La ronda, una Serie A, está dirigida por General Catalyst. Otros en la ronda incluyen una combinación muy interesante de patrocinadores financieros y estratégicos. Entre ellos se incluyen Standard Industries, NGP Energy, Radius Capital y el cofundador y copresidente ejecutivo de KKR, Henry Kravis. La financiación se utilizará para el desarrollo empresarial y para continuar desarrollando la plataforma de la empresa. Esta es la primera financiación externa de PhysicsX.

PhysicX está abordando un problema que ha sido muy consistente pero pasado por alto en el mundo de la fabricación y la producción física.

En cualquier sistema físico, ya sea en un laboratorio experimental o en un entorno industrial vivo, cada vez que se introduce una nueva idea (por ejemplo, una teoría sobre la mejora de la eficiencia operativa de una pieza de maquinaria, sin mencionar el trabajo en productos completamente nuevos), los ingenieros Es necesario simular cómo funcionará la nueva idea antes de comprometerse a desarrollarla y mejorar aún más su funcionamiento. Por lo general, ese trabajo de simulación y prueba lo llevan a cabo científicos e ingenieros que pueden usar algo de IA en el proceso pero que, en última instancia, resuelven el proceso manualmente.

“Algo como el flujo de aire a través de un objeto puede llevarte una o dos horas, pero si quieres simular algo más complejo, puede llevarte un día o más. Entonces, esto tiene un costo computacional y, por lo tanto, también un costo de tiempo. Y eso limita la profundidad a la que se puede optimizar”, dijo en una entrevista Robin Tuluie, cofundador de PhysicsX con Jacomo Corbo.

La pareja conoce muy bien los puntos débiles de primera mano.

Tuluie ya ha tenido dos vidas diferentes como físico teórico. Como académico, trabajó junto a ganadores del Premio Nobel centrándose en la astrofísica. Luego pasó al mundo de las carreras, primero en Renault y luego en Mercedes, respectivamente como jefe de I+D y científico jefe, donde ideó diseños que ayudaron a sus equipos a ganar cuatro campeonatos mundiales de Fórmula Uno (ganando cierta fama en el proceso). También pasó años en Bentley y Volkswagen trabajando en diseño de automóviles.

Corbo, que obtuvo su doctorado en Harvard, también trabajó en carreras, pero más recientemente fundó y dirigió QuantumBlack, los laboratorios de inteligencia artificial de McKinsey, trabajando con varios clientes de Fórmula Uno, así como con otros clientes automotrices e industriales, en problemas espinosos de ingeniería de productos. .

La pareja ha reunido un equipo de no menos de 50 científicos (otros especialistas en ingeniería mecánica, físicos y más) para construir la plataforma PhysicsX, que aborda la automoción pero también una gama mucho más amplia de aplicaciones, dijo Corbo.

«Estamos construyendo una plataforma empresarial para soportar una gama bastante amplia de aplicaciones de dominio que están vinculadas a problemas de construcción y optimización, y cuellos de botella de simulación física», dijo. “Lo que PhysicsX te ofrece es la capacidad de predecir la física. [of a system] con muy, muy alta precisión y fidelidad, haciéndolo entre 10.000 y un millón de veces más rápido. Ahora sea mucho más sofisticado, por ejemplo, en la minería en un espacio de muy altas dimensiones”.

El surgimiento de PhysicsX llega en un momento muy oportuno en el mundo del aprendizaje profundo y la IA, específicamente en cómo se aplica al mundo físico.

A principios de este mes, DeepMind publicó una nueva investigación sobre cómo estaba aplicando el aprendizaje automático muy avanzado al mundo de la predicción meteorológica a corto y largo plazo, y Corbo cree que el giro físico subrayará la próxima frontera de la investigación y el desarrollo de la IA.

«Esta es la primera vez que los modelos de IA, estos modelos de aprendizaje profundo, estos modelos geométricos de aprendizaje profundo, están superando a la simulación numérica del tiempo», señaló Corbo. “Estamos empezando a ver que eso sucede en la física en general. Y eso permite muchas aplicaciones diferentes en el espacio de la ingeniería, razón por la cual estamos construyendo una plataforma para poder hacerlo en todos los sectores y en una amplia gama de problemas de dominio”.

En términos más generales, las empresas se han topado con muchos obstáculos en lo que respecta a la transformación digital: eliminar la infraestructura existente para adoptar TI y enfoques más modernos. Aunque también se puede clasificar lo que PhysicsX está haciendo como una especie de “transformación digital”, la startup puede eludir esos desafíos, ya que el tipo de aplicaciones que aborda, en ingeniería e I+D, no son típicamente problemas de TI que requieran escalamiento. organizaciones de manera más amplia.

De todos modos, es un enfoque nuevo y que alterará la forma en que las empresas industriales abordan el desarrollo hoy en día. Por lo tanto, General Catalyst está apostando en un área muy candente, la IA, pero también abriendo nuevos caminos al respaldar a una startup que cree en cómo evolucionará esa área candente.

«PhysicsX amplía los límites de la ingeniería en sectores cruciales, liderado por un equipo profundamente capacitado en ingeniería de simulación y aprendizaje automático», dijo Larry Bohn, director general de General Catalyst, en un comunicado. “Con credibilidad, relaciones con los clientes y experiencia técnica, creemos que PhysicsX está preparada para transformar la ingeniería en industrias complejas. Esto se alinea con nuestra visión de transformación industrial y posiciona a PhysicsX con la oportunidad de crear una empresa que defina una categoría en industrias avanzadas”.

En el discurso de apertura de re:Invent de esta mañana en Las Vegas, Amazon presentó AWS SimSpace Weaver, un servicio informático que permite a los desarrolladores ejecutar simulaciones del tamaño de una ciudad a escala en la nube. El servicio está diseñado para liberar a los desarrolladores de simulación de las limitaciones de su propio hardware.

Las aplicaciones propuestas por Amazon son para administradores de ciudades que simulan un desastre natural para probar los sistemas de respuesta a emergencias, así como el impacto de los juegos deportivos en el flujo de tráfico. Estas son situaciones complejas con muchas partes móviles, que no deberían requerir ver una instancia de la vida real para obtener información. Entre las otras ventajas de ejecutar esto en la nube está la capacidad de tener múltiples partes externas para ver e interactuar con la simulación de forma remota en tiempo real.

“La simulación de estos eventos requiere el modelado de cientos de miles de entidades dinámicas independientes para representar a las personas y los vehículos”, señala Marcia Villalba, defensora principal de los desarrolladores de AWS, en una publicación de blog. “Cada entidad tiene su propio conjunto de comportamientos que deben modelarse a medida que se mueve por el mundo e interactúa con otras entidades. Simular esto a escala del mundo real requiere CPU y memoria más allá de lo que puede tener en una instancia”.

Créditos de imagen: Amazonas

El sistema funciona dividiendo el espacio en instancias y particiones, creando el tipo de diseño de agarre que ve arriba. El sistema de replicación de datos de SimSpace Weaver gestiona la gestión de la memoria y las redes para transferir entidades entre particiones. La empresa señala que SimSpace Weaver no es en sí mismo un simulador. En cambio, crea una base sobre la cual se puede construir un simulador a través de instancias, entrelazando efectivamente (de ahí el nombre) varias instancias juntas en una sola experiencia.

Los desarrolladores de Unity y Unreal Engine 5 pueden acceder al sistema a través de complementos de SimSpace Weaver. Está disponible a partir de hoy en las regiones de AWS de EE. UU. Este, EE. UU. Oeste, Asia-Pacífico y Europa. No hay tarifa de licencia; en cambio, el precio depende de la cantidad de instancias que un desarrollador integra en la simulación.

La Luna puede haberse formado casi inmediatamente después de un impacto devastador entre la Tierra y un mundo del tamaño de Marte en el pasado antiguo, según los resultados de un nuevo estudio de supercomputadora.

La luna de la Tierra es un testigo silencioso de la historia de toda nuestra especie. Su influencia gravitatoria es la responsable de las mareas, y su simple presencia en el cielo nocturno ha influido profundamente en el desarrollo cultural de la humanidad.

Sin embargo, a pesar de su naturaleza siempre presente, la comunidad científica aún no ha llegado a un consenso sobre cómo se formó exactamente el satélite natural más grande de la Tierra.

Está ampliamente aceptado que la Luna se creó cuando un cuerpo del sistema solar del tamaño de Marte, que se ha denominado Theia, chocó con la Tierra hace aproximadamente 4.500 millones de años. Este impacto devastó nuestro planeta y Theia primordial, y envió grandes cantidades de material de ambos mundos a toda velocidad a la órbita de la Tierra.

Muchas de las teorías anteriores que rodean la formación de la Luna sugieren que se fusionó lentamente a partir de esta sopa de desechos orbitales, hasta que finalmente el resto del material no acumulado por el satélite volvió a caer hacia la Tierra.

El costo del delito cibernético ha estado creciendo a una tasa alarmante del 15 % por año, y se prevé que alcance los 10,5 billones de dólares para 2025. Para hacer frente a los desafíos que esto plantea, las organizaciones están recurriendo a una gama cada vez mayor de herramientas impulsadas por IA para complementar sus sistemas existentes. software de seguridad y el trabajo de sus equipos de seguridad. Hoy, una startup llamada Cymulate, que ha creado una plataforma para ayudar a esos equipos a probar sus redes de manera automática y continua contra posibles ataques con simulaciones, y brindar orientación sobre cómo mejorar sus sistemas para protegerse. real ataques — está anunciando una importante ronda de financiación de crecimiento después de ver una fuerte demanda de sus herramientas.

La startup, fundada en Tel Aviv, con una segunda base en Nueva York, ha recaudado $ 70 millones, una Serie D que utilizará para continuar expandiéndose globalmente e invirtiendo en expandir su tecnología (tanto orgánicamente como potencialmente a través de adquisiciones).

En la actualidad, la plataforma de Cymulate cubre redes tanto locales como en la nube, proporcionando simulaciones de infracciones y ataques para terminales, correo electrónico y puertas de enlace web y más; “equipo rojo” automatizado; y una instalación de «equipo púrpura» para crear y lanzar diferentes escenarios de violación de seguridad para organizaciones que carecen de los recursos para dedicar personas a un equipo rojo en vivo; en definitiva, una solución «holística» para empresas que buscan asegurarse de que están aprovechando al máximo de la arquitectura de seguridad de la red que ya tienen, en los mundos de Eyal Wachsman, director ejecutivo de Cymulate.

“Estamos brindando a nuestros clientes un enfoque diferente sobre cómo hacer ciberseguridad y obtener información [on] todos los productos ya implementados en una red”, dijo en una entrevista. La plataforma resultante ha encontrado una tracción particular en el clima actual del mercado. Si bien las empresas continúan invirtiendo en su arquitectura de seguridad, los equipos de seguridad también están sintiendo la presión del mercado, lo que está afectando los presupuestos de TI y, en ocasiones, el número de empleados en una industria que ya enfrentaba una escasez de experiencia. (Cymulate cita cifras del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. que estiman un déficit de 2,72 millones de profesionales de seguridad en la fuerza laboral a nivel mundial).

La idea con Cymulate es crear algo que ayude a las organizaciones a aprovechar al máximo lo que ya tienen. “Y al final, brindamos a nuestros clientes la capacidad de priorizar dónde necesitan invertir, en términos de cerrar las brechas en su entorno”, dijo Wachsman.

La ronda está dirigida por One Peak, con la participación de Susquehanna Growth Equity (SGE), Vertex Ventures Israel, Vertex Growth y el patrocinador estratégico Dell Technologies Capital. (Los cinco también respaldaron a Cymulate en su Serie C de $45 millones el año pasado). está alrededor de la marca de $ 500 millones.

Wachsman señaló que la financiación llega justo después de un gran año para la puesta en marcha (la ironía es que el problema de la ciberseguridad en constante aumento y el creciente panorama de amenazas significan buenas noticias para las empresas creadas para combatir eso). Los ingresos se han duplicado, aunque hoy no revela ninguna cifra, y la empresa ahora tiene más de 200 empleados y trabaja con unos 500 clientes que pagan en el mercado empresarial y medio, incluidos NTT, Telit y Euronext, frente a los 300 clientes al año. atrás.

Wachsman, quien cofundó la empresa con Avihai Ben-Yossef y Eyal Gruner, dijo que pensó por primera vez en la idea de construir una plataforma para probar continuamente la postura de amenaza de una organización en 2016, después de años de trabajar en consultoría de seguridad cibernética para otras empresas. Descubrió que sin importar cuánto esfuerzo pusieran sus clientes y consultores externos en la arquitectura de soluciones de seguridad anualmente o semestralmente, esas ganancias se perdían potencialmente cada vez que un pirata informático malicioso realizaba un movimiento inesperado.

“Si los malos decidieran penetrar en la organización, podrían hacerlo, por lo que necesitábamos encontrar un enfoque diferente”, dijo. Buscó la IA y el aprendizaje automático para la solución, un complemento de todo lo que ya existe en la organización, para construir “una máquina que le permita probar sus controles de seguridad y su postura de seguridad, de forma continua y bajo demanda, y obtener los resultados de inmediato… uno paso delante de los piratas informáticos «.

El año pasado, Wachsman me describió el enfoque de Cymulate como «la firma de consultoría de seguridad cibernética más grande sin consultores», pero en realidad la compañía tiene su propio gran equipo interno de investigadores de seguridad cibernética, hackers de sombrero blanco que están tratando de encontrar nuevos agujeros. nuevos errores, días cero y otras vulnerabilidades, para desarrollar la inteligencia que impulsa la plataforma de Cymulate.

Estos conocimientos luego se combinan con otros activos, por ejemplo, el marco MITRE ATT&CK, una base de conocimiento de amenazas, tácticas y técnicas utilizadas por una serie de otros servicios de ciberseguridad, incluidos otros que crean servicios de validación continua que compiten con Cymulate. (Entre los competidores se incluyen FireEye, Palo Alto Networks, Randori, AttackIQ y muchos más).

El trabajo de Cymulate se presenta en forma de mapas de red que detallan el perfil de amenazas de una empresa, con recomendaciones técnicas para remediar y mitigar, así como un resumen ejecutivo que se puede presentar a los equipos financieros y de gestión que podrían estar auditando los gastos de seguridad. También ha creado herramientas para ejecutar controles de seguridad al integrar cualquier servicio o TI con terceros, por ejemplo, en el caso de un proceso de fusiones y adquisiciones o cuando se trabaja en una cadena de suministro.

Hoy en día, la empresa se centra en la seguridad de la red, que es lo suficientemente grande en sí misma, pero también deja la puerta abierta para que Cymulate adquiera empresas en otras áreas, como la seguridad de las aplicaciones, o que la construya por sí misma. “Esto es algo en nuestra hoja de ruta”, dijo Wachsman.

Si las posibles fusiones y adquisiciones conducen a una mayor recaudación de fondos para Cymulate, ayuda que la puesta en marcha se encuentre en una de las pocas categorías que seguirán recibiendo mucha atención de los inversores.

“La seguridad cibernética es claramente un área que creemos que se beneficiará del entorno macroeconómico actual, frente quizás a algunos de los negocios más intensivos en capital, como Internet para consumidores o entrega de alimentos”, dijo David Klein, socio gerente de One Peak. Dentro de eso, agregó, “las mejores empresas [are those] que son de misión crítica para sus clientes… Esos seguirán atrayendo muy buenos múltiplos».