A pelexa polo soño do Hyperloop viaxa por diñeiro

Hyperloop Transportation Technologies anuncia unha recaudación de 100 millóns de dólares de capital privado para poñer en marcha o proxecto de transporte terrestre do futuro. Hai dúas firmas implicadas para facer realidade este concepto ideado polo magnate Elon Musk.

A pelexa polo tren do futuro móvese por outros rails máis consistentes e antigos, o diñeiro. As dúas empresas que ensaian e desenvolven o concepto de transporte de Elon Musk tamén se encontran nunha carreira por atraer ao capital e facer realidade o proxecto. E o preciado metal é a base da disputa. Hai moito en xogo. Porque cando abriuse o túnel cara á construcción do tren desatouse unha pelexa entre dúas empresas (Hyperloop One y HTT) para impoñer a súa hexemonía.

Unha delas, Hyperloop Transportation Technologies (HTT) anunciou que conta actualmente con 100 millóns de dólares de inversión privada, unha cifra que incrementouse grazas á aportación do impulso económico (30 millóns de dólares) por parte do fondo EdgeWater Investments. Esta inversión únese ás anteriores, incluíndo capital humano e equipo.

Procesadores Intel Skylake

La familia de procesadores Skylake representa la sexta generación de la microarquitectura Intel Core que la empresa lleva ofreciendo al mercado desde 2006. Estos chips siguen aprovechando el mismo proceso de fabricación de 14 nanómetros que se uso en la anterior generación, Broadwell, pero en Intel han introducido varias mejoras a nivel de microarquitectura que son, si no revolucionarias, sí destacables.

Eso es lo que nos hemos propuesto hacer en este repaso a esta nueva microarquitectura con la que Intel trata de convencer a fabricantes, usuarios y empresas. El relevo de Broadwell no es especialmente notable en materia de rendimiento, pero sí lo es en un apartado que a menudo no vende tanto: la eficiencia.

Contamos con chips dirigidos tanto a miniPCs y convertibles (Serie Y), a portátiles ligeros y PCs Todo-En-Uno (Serie U), a portátiles más potentes (Serie H) y a equipos de sobremesa potentes (Serie S). Esta última serie es la que además tiene a su vez la variante "K" con los multiplicadores desbloqueados para dar acceso a tareas de overclocking.

Programa que aprende el sentido común humano

¿Cabría una jirafa en un coche? Cualquier persona podría contestar sin necesidad de pensar demasiado o estudiarlo con antelación. Atendiendo al sentido común la respuesta sería negativa, dada la voluminosa masa corporal del animal.
El Santo Grial de la computación, es conseguir una máquina capaz de pensar por sí misma utilizando en cierta forma el sentido común.
Un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon, en Estados Unidos, ha dado un paso importante en este campo de la Inteligencia Artificial (IA), al permitir que un sistema de computación masiva navegue por millones de imágenes y sea capaz de decidir por sí mismo qué significan.
Según explica la Universidad en un comunicado, el sistema informático comenzó a mediados de julio la búsqueda de imágenes en Internet, tarea a la que dedica las 24 horas del día, los siete días de la semana.

A través de pequeños pasos, el programa debe decidir cómo se relacionan entre sí los tres millones de imágenes que ha analizado desde sus inicios. El objetivo es recrear ese sentido común inherente al ser humano, la capacidad de aprender sin necesidad de una enseñanza específica.

NEIL aprovecha los últimos avances en visión artificial, subcampo de la IA que permite a los programas de ordenador identificar y etiquetar objetos en las imágenes. En este caso se usa para caracterizar escenas y reconocer atributos como los colores, las formas, la iluminación o los materiales; todo ello con un mínimo de supervisión humana.
Al mismo tiempo, el programa descubre poco a poco asociaciones y conexiones entre los objetos, como que los coches suelen estar en la carretera, que los edificios tienden a ser verticales o que los patos son similares a los gansos. Así, mientras por referencias textuales podría parecer que el color asociado con las ovejas es el negro, la gente -y NEIL- saben que por lo general son de color blanco.

En poco más de cuatro meses los resultados no podían ser mejores, pues la red ha logrado identificar 1.500 objetos y 1.200 escenas, creando además 2.500 asociaciones. El sistema es incluso capaz de desarrollar subcategorías de objetos, ordenando por ejemplo los coches en función de una variedad de marcas y modelos.