Intel ha presentado un nuevo software de conectividad de PC a PC llamado Thunderbolt Share que permitirá a los usuarios conectar dos PC para aumentar la productividad.

El software de conectividad Thunderbolt Share de Intel está diseñado para creadores, jugadores y usuarios empresariales que hacen más con dos PC

Actualmente, conectar dos PC y usarlas en una sola pantalla puede ser complicado de configurar. El software existe, pero no es demasiado robusto y necesita soporte adecuado, lo que puede ser un trabajo tedioso para los consumidores; sin embargo, Intel ha creado una solución que aprovecha los dispositivos Thunderbolt 4 existentes y los próximos Thunderbolt 5 y permite a los usuarios conectar fácilmente dos PC y usar. ambos a la vez.

Comenzando con los detalles, la funcionalidad principal de Thunderbolt Share de Intel es brindar conectividad de PC a PC ultrarrápida que ofrece a los usuarios una forma fácil, rápida y eficiente de aumentar la productividad general de su experiencia con la PC. No sólo puede compartir pantallas entre dos PC, sino también obtener acceso a dispositivos (teclado, mouse) y archivos de almacenamiento que son una necesidad para los usuarios comerciales.

Entonces, para enumerar algunos beneficios:

• Conexión súper rápida con gran ancho de banda y latencia ultrabaja mediante cables Thunderbolt estándar
• Acceso rápido de PC a PC para compartir de forma segura pantalla/monitor, teclado, mouse y almacenamiento
• Transfiera rápidamente datos y archivos desde una computadora vieja a una computadora nueva
• Sincronice carpetas o arrastre y suelte archivos entre PC con la velocidad de Thunderbolt
• Seguridad basada en hardware: compatible con PYMES y empresas
• Se ofrece con accesorios y PC nuevos seleccionados habilitados para Thunderbolt y funciona con todos los productos Thunderbolt 4 o Thunderbolt 5 en el sistema operativo Windows.

Intel realmente hizo los cálculos para respaldar el desarrollo de este software. Según las estadísticas, el usuario medio de PC (juegos, prosumidor, profesional) posee al menos 2 PC en su hogar y existe una división entre el uso de portátiles y de escritorio. Actualmente, la computadora portátil reina como la «PC principal», mientras que la computadora de escritorio se utiliza principalmente para fines de alta gama. Por lo tanto, se puede esperar que haya una gran cantidad de datos en cualquiera de los dispositivos que los usuarios quieran transferir entre sí.

La compañía también destaca una gama diversa y flexible de configuraciones que se pueden lograr utilizando la tecnología Thunderbolt Share. Puede tener dos PC conectadas entre sí, como una computadora de escritorio y una portátil, o dos computadoras portátiles conectadas directamente a una pantalla compatible con Thunderbolt o mediante una base Thunderbolt.

El paquete de software Intel Thunderbolt Share también vendrá con una interfaz de usuario intuitiva que facilitará todo el proceso de compartir y sincronizar. Arrastrar y soltar archivos sería instantáneo gracias a las velocidades más altas proporcionadas por la interfaz Thunderbolt. De manera similar, Compartir pantalla será fluido y el ancho de banda Thunderbolt mantendrá la resolución original de la PC de origen sin artefactos de compresión ni problemas de latencia.

La tecnología Intel Thunderbolt Share llegará a las PC y también se otorgará licencia a los OEM como una característica de valor agregado en sus próximas PC y accesorios Thunderbolt. Los primeros socios en utilizar el software incluyen empresas como MSI, Lenovo, ACER, RAZER y más. La versión preliminar del software Intel Thunderbolt Share ya está disponible para descargar aquí.

Las ventas de software digital de Nintendo han crecido notablemente a lo largo de los años, y lo mismo puede decirse de todos los grandes editores. Pero en términos de dónde radica el enfoque de la Gran N, no se está dedicando a un futuro exclusivamente digital.

Durante la sesión informativa de resultados financieros para el año fiscal 2024, el presidente de Nintendo, Shuntaro Furukawa, respondió a una pregunta sobre el crecimiento de los medios digitales y las expectativas que tiene la compañía para el «sucesor de Nintendo Switch» que se anunció a principios de esta semana.

Furakawa reconoce cómo ha cambiado la industria desde el lanzamiento de Nintendo Switch y que «la escala ampliada de nuestro negocio digital puede citarse como uno de los cambios más importantes» para la empresa. Pero incluso con esto, Nintendo insiste en que no se centrará únicamente en las ventas digitales, sino también en los medios físicos:

«Nuestro objetivo no es simplemente aumentar la proporción de ventas digitales, sino maximizar las ventas generales de software de juegos, incluidas las ventas de software físico. Esta política permanecerá sin cambios en el futuro».

Sin duda, una lectura tranquilizadora para aquellos de nosotros que valoramos los medios físicos, especialmente en un mercado que se ha inclinado fuertemente a favor de las ventas de medios digitales.

Para mantener esto, Furukawa dice que Nintendo «necesitará mejorar la facilidad de uso tanto para los consumidores que juegan con software empaquetado como para aquellos que juegan con versiones descargables. De cara al futuro, pretendemos seguir trabajando en mejoras para idear mejores soluciones». El enfoque parece ser, entonces, que los medios digitales y físicos no serán tratados de manera muy diferente.

La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) ha emitido un retiro de Clase I para la aplicación móvil t:connect en iOS, que se utiliza para monitorear y controlar la bomba de insulina t:slim X2 utilizada por personas con diabetes. Supuestamente era la primera aplicación para teléfonos inteligentes que podía programar dosis de insulina que había aprobado la FDA. La agencia emitió el nivel más alto de retirada posible, porque la aplicación tenía graves problemas de software que podrían haber causado condiciones potencialmente mortales o incluso la muerte. De hecho, si bien no se informaron muertes, la FDA recibió 224 informes de lesiones hasta el 15 de abril.

Según la agencia, la versión 2.7 de la aplicación móvil t:connect tenía un error que iniciaba un ciclo en el que la aplicación fallaba y luego la plataforma iOS la reiniciaba una y otra vez. Aparentemente, eso provocó una comunicación Bluetooth excesiva que agotaría la batería de la bomba y provocaría que se apagara antes de lo que el usuario esperaría. Las bombas de insulina como la t:slim X2 están diseñadas para administrar insulina automáticamente debajo de la piel del usuario en intervalos de tiempo establecidos y cuando sea necesario. Se supone que deben asumir la carga de controlar los niveles de azúcar del usuario para que pueda continuar con su día sin tener que detenerse e inyectarse o si es propenso a sufrir hipo o hiperglucemia.

Si una bomba se apaga sin previo aviso y antes de lo que el usuario espera, podría provocar una administración insuficiente de insulina. Como explicó la FDA en su retirada, eso podría provocar hiperglucemia e incluso cetoacidosis diabética, una complicación potencialmente mortal causada por la incapacidad del cuerpo para convertir el azúcar en energía debido a la falta de insulina. Tandem Diabetes Care, la compañía detrás de la aplicación y la bomba, envió a todos los clientes afectados un aviso de emergencia en marzo. Les aconsejó que actualizaran su aplicación, controlaran de cerca el nivel de la batería de su bomba y llevaran suministros de insulina de respaldo. Sin embargo, el aviso de retirada de la FDA podría llegar a clientes potencialmente afectados que tal vez no hayan visto las alertas del fabricante o que lo hayan ignorado. Las bombas de insulina que funcionan mal se han relacionado con múltiples muertes en el pasado, por lo que es posible que los usuarios quieran vigilar de cerca las suyas, independientemente de la marca.

La mayoría de las actividades que tienen lugar dentro de las células (las actividades que nos mantienen vivos, respirando y pensando como animales) están a cargo de las proteínas. Permiten que las células se comuniquen entre sí, ejecuten el metabolismo básico de una célula y ayuden a convertir la información almacenada en el ADN en aún más proteínas. Y todo eso depende de la capacidad de la cadena de aminoácidos de la proteína para plegarse en una forma tridimensional complicada pero específica que le permita funcionar.

Hasta esta década, comprender esa forma 3D significaba purificar la proteína y someterla a un proceso que requería mucho tiempo y trabajo para determinar su estructura. Pero eso cambió con el trabajo de DeepMind, una de las divisiones de inteligencia artificial de Google, que lanzó Alpha Fold en 2021, y un esfuerzo académico similar poco después. El software no era perfecto; tuvo problemas con proteínas más grandes y no ofreció soluciones de alta confianza para cada proteína. Pero muchas de sus predicciones resultaron ser notablemente precisas.

Aun así, estas estructuras sólo cuentan la mitad de la historia. Para funcionar, casi todas las proteínas tienen que interactuar con algo más: otras proteínas, ADN, sustancias químicas, membranas y más. Y, si bien la versión inicial de AlphaFold podía manejar algunas interacciones proteína-proteína, el resto seguían siendo cajas negras. Hoy, DeepMind anuncia la disponibilidad de la versión 3 de AlphaFold, en la que partes de su motor subyacente se modificaron en gran medida o se reemplazaron por completo. Gracias a estos cambios, el software ahora maneja varias interacciones y modificaciones de proteínas adicionales.

Cambio de piezas

El AlphaFold original se basaba en dos funciones de software subyacentes. Uno de ellos tuvo en cuenta los límites evolutivos de una proteína. Al observar la misma proteína en múltiples especies, se puede tener una idea de qué partes son siempre iguales y, por lo tanto, es probable que sean fundamentales para su función. Esa centralidad implica que es probable que siempre estén en la misma ubicación y orientación en la estructura de la proteína. Para hacer esto, el AlphaFold original encontró tantas versiones de una proteína como pudo y alineó sus secuencias para buscar las porciones que mostraban poca variación.

Sin embargo, hacerlo es costoso desde el punto de vista computacional, ya que cuantas más proteínas alinees, más restricciones tendrás que resolver. En la nueva versión, el equipo de AlphaFold todavía identificó múltiples proteínas relacionadas, pero pasó a realizar alineaciones en gran medida utilizando pares de secuencias de proteínas dentro del conjunto de las relacionadas. Probablemente esto no sea tan rico en información como una alineación múltiple, pero es mucho más eficiente desde el punto de vista computacional y la información perdida no parece ser crítica para descubrir las estructuras de las proteínas.

Utilizando estas alineaciones, un módulo de software independiente descubrió las relaciones espaciales entre pares de aminoácidos dentro de la proteína objetivo. Luego, esas relaciones se tradujeron a coordenadas espaciales para cada átomo mediante un código que tenía en cuenta algunas de las propiedades físicas de los aminoácidos, como qué porciones de un aminoácido podían rotar en relación con otras, etc.

En AlphaFold 3, la predicción de las posiciones atómicas se maneja mediante un módulo de difusión, que se entrena dándole una estructura conocida y versiones de esa estructura donde se ha agregado ruido (en forma de cambio de posiciones de algunos átomos). Esto permite que el módulo de difusión tome las ubicaciones inexactas descritas por posiciones relativas y las convierta en predicciones exactas de la ubicación de cada átomo de la proteína. No necesita que le digan las propiedades físicas de los aminoácidos, porque puede descubrir lo que hacen normalmente observando suficientes estructuras.

(DeepMind tuvo que entrenar en dos niveles diferentes de ruido para que el módulo de difusión funcionara: uno en el que las ubicaciones de los átomos se cambiaban mientras la estructura general se dejaba intacta y un segundo en el que el ruido implicaba cambiar la estructura a gran escala del proteína, afectando así la ubicación de muchos átomos).

Durante el entrenamiento, el equipo descubrió que se necesitaban alrededor de 20.000 instancias de estructuras de proteínas para que AlphaFold 3 lograra que aproximadamente el 97 por ciento de un conjunto de estructuras de prueba fuera correcto. En 60.000 ocasiones, comenzó a corregir las interfaces proteína-proteína también a esa frecuencia. Y, lo que es más importante, también empezó a lograr que las proteínas formaran complejos con otras moléculas.

Todos pensamos que somos bastante buenos identificando imágenes creadas por IA. Es el extraño texto alienígena de fondo. Son las extrañas imprecisiones las que parecen violar las leyes de la física. Sobre todo, son esas horribles manos y dedos. Sin embargo, la tecnología evoluciona constantemente y no pasará mucho tiempo hasta que no podamos saber qué es real o no. El líder de la industria OpenAI está tratando de adelantarse al problema creado por su propio generador DALL-E 3. Los resultados son heterogéneos.

La compañía dice que puede detectar con precisión imágenes generadas por DALL-3 el 98 por ciento de las veces, lo cual es fantástico. Sin embargo, existen algunas advertencias bastante importantes. En primer lugar, la imagen debe ser creada por DALL-E y, bueno, no es el único generador de imágenes del bloque. Internet está repleto de ellos. Según , el sistema sólo logró clasificar con éxito entre cinco y diez por ciento de las imágenes realizadas por otros modelos de IA.

Además, tiene problemas si la imagen se ha modificado de alguna manera. Esto no parecía ser gran cosa en el caso de modificaciones menores, como recorte, compresión y cambios de saturación. En estos casos, la tasa de éxito fue menor pero aún dentro del rango aceptable de alrededor del 95 al 97 por ciento. Sin embargo, ajustar el tono redujo la tasa de éxito al 82 por ciento.

Aquí es donde las cosas se ponen realmente complicadas. El conjunto de herramientas tuvo problemas cuando se utilizó para clasificar imágenes que sufrieron cambios más extensos. OpenAI ni siquiera publicó la tasa de éxito en estos casos, afirmando simplemente que «otras modificaciones, sin embargo, pueden reducir el rendimiento».

Esto es una lástima porque, bueno, es un año electoral y la gran mayoría de las imágenes generadas por IA se modificarán después para enfurecer más a la gente. En otras palabras, la herramienta probablemente reconocerá una imagen de Joe Biden dormido en la Oficina Oval rodeado de bolsas de polvo blanco, pero no después de que el creador aplique un montón de texto enojado y Photoshop en un águila calva llorando o lo que sea.

Al menos OpenAI está siendo transparente con respecto a las limitaciones de su tecnología de detección. También brinda a los evaluadores externos acceso a las herramientas antes mencionadas para ayudar a solucionar estos problemas. . La compañía, junto con su mejor amigo Microsoft, ha invertido 2 millones de dólares en algo llamado , que espera expandir la educación y la alfabetización en IA.

Desafortunadamente, la idea de que la IA arruine una elección no es un concepto lejano. Está sucediendo ahora mismo. Ya ha existido y se ha utilizado este ciclo, y es probable que exista a medida que avanzamos lenta, lentamente, lentamente (lentamente) hacia noviembre.

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La próxima máquina Stern Pinball se basará en la franquicia cinematográfica de John Wick, e incluirá música, clips de películas y retratos de todos los personajes principales, sobre todo el de Keanu Reeves, que adorna el arte y presumiblemente muchos clips de asesinatos. Esta no es la primera aparición de Keanu en pinball: ya ha sido la estrella de la máquina de 1995 de Williams, Johnny Mnemonic, y Reeves fue miembro del elenco que apareció en Bram Stoker’s Dracula de Williams, que también fue un juego en 1993.

John Wick parece tener como tema principal los asesinatos, y ahí es donde las cosas se ponen raras. Lo que te causa problemas es un oponente controlado por la IA. Así es como Stern dice que todo esto funcionará:

Para aumentar las apuestas, John Wick pinball presenta el nuevo sistema dinámico de combate AI de Stern, una innovación que trae el combate frenético de las películas legendarias al juego. El equipo de Stern ha creado un primitivo sistema de inteligencia artificial para videojuegos para controlar las luces enemigas en el campo de juego, diferenciando los juegos de pinball de John Wick de las máquinas de pinball anteriores, donde todas las luces estaban controladas por las acciones de los jugadores, temporizadores y generaciones de números aleatorios. En este nuevo sistema de combate de IA, los íconos enemigos responden al comportamiento del jugador y se iluminarán dinámicamente alrededor del campo de juego para desafiar al jugador. Los enemigos se mueven tácticamente con este software dinámico para contrarrestar los objetivos de los jugadores, creando un desafío único en cada sesión de juego. El sistema también cuenta con un nuevo reproductor de video de acción que refleja dinámicamente la acción del jugador: cuando derrotes a tres enemigos, verás videoclips de John Wick haciendo lo mismo en las películas.

Parece que se trata de un poco de aleatorización, y eso va de la mano con la imprevisibilidad del pinball. Será interesante ver cómo se desarrolla todo.

El pilar de la serie John Wick, Ian McShane, volverá a interpretar a su personaje Winston de alguna manera en el juego, prestando su voz a las leyendas que puedes probar en el primer avance aquí.

En la presentación de diapositivas a continuación se puede encontrar una mirada más cercana a las diversas características exclusivas de las versiones Premium y Edición Limitada. Hasta ahora, vemos un auto de juguete motorizado, un objetivo de lanzamiento que conduce al área del Red Circle Club, un desviador de rampa (en el centro), un elevador y una caja de juguete que esconde un disparo de metro, entre otros juguetes y características personalizados que el Pro La versión quedará fuera. La Edición Limitada viene con todo tipo de extras extra que no están relacionados con el campo de juego.

Primeras imágenes de John Wick LE y Premium Pinball de Stern Pinball Inc.

El vicepresidente senior de digital de Lucid Motors, Mike Bell, renunció a su cargo. La compañía dijo en un comunicado el lunes que la renuncia del veterano ejecutivo de Apple e Intel es «con efecto inmediato, para aprovechar otras oportunidades».

Lucid dice que Bell desempeñará un papel de asesor hasta mediados de agosto para ayudar a la «transición» de sus funciones en la empresa, y acordó brindarle indemnizaciones por despido y honorarios de consultoría de 125.000 dólares. Bell, que estaba a cargo del desarrollo de software de la compañía, se marcha mientras la compañía lucha por encontrar una demanda constante para su lujoso Air y al mismo tiempo sigue adelante con la producción de su próximo vehículo, el Gravity SUV.

Bell se unió a Lucid en 2021 después de unos seis meses de consultoría con la startup de vehículos eléctricos. Antes de eso, Bell tuvo un breve período como primer director de tecnología de Rivian. Tiene una larga trayectoria en el mundo de la tecnología móvil. Anteriormente dirigió la división móvil de Intel, ayudó a lanzar el Palm Pre y pasó casi dos décadas en Apple, donde ayudó a traer el iPhone al mundo. Lucid dice que Bell será reemplazado interinamente por Derrick Carty, vicepresidente de software de plataforma de Lucid y veterano de Apple.

Lucid anunció la noticia de la salida de Bell junto con sus resultados de ganancias para el primer trimestre de 2024, donde la compañía perdió 680 millones de dólares en 1.967 entregas de su sedán eléctrico de lujo.

Nintendo anunciará el sucesor de Switch dentro de este año fiscal, que finaliza el 31 de marzo de 2025, dijo el presidente de Nintendo, Shuntaro Furukawa, en un declaración.

En junio se llevará a cabo un Nintendo Direct, pero se centrará en la línea de software Switch para la segunda mitad de 2024 y no incluirá ninguna mención sobre el sucesor de Switch.

Aquí está la declaración completa de Furukawa:

«Esto es [Shuntaro] Furukawa, presidente de Nintendo. Haremos un anuncio sobre el sucesor de Nintendo Switch dentro de este año fiscal. Habrán pasado más de nueve años desde que anunciamos la existencia de Nintendo Switch allá por marzo de 2015.

«Celebraremos un Nintendo Direct este junio sobre la línea de software de Nintendo Switch para la segunda mitad de 2024, pero tengan en cuenta que no se mencionará el sucesor de Nintendo Switch durante esa presentación».