Para muchos esto puede que les suene a chino o que para ellos no tenga relevancia alguna, pero hablamos de una auténtica barbaridad en lo que a ingeniería se refiere. En concreto, han conseguido empaquetar en este tamaño microscópico 100.000 millones de transistores.

¿Cómo lo han conseguido? En lugar de seguir la misma idea de hacer cada vez más pequeñas las piezas horizontalmente, han cambiado por completo. La compañía ha bautizado a esta tecnología como NanoStack, una arquitectura en 3D que consiste en apilar los transistores unos encima de otros en vertical.

Para que te hagas una idea, los procesadores más potentes que existen hoy en día para ordenadores o móviles se mueven en la frontera de los 2 nanómetros. Lo que ha hecho este laboratorio es duplicar la densidad de componentes que tenían en sus propios prototipos de hace un par de años.

El problema es que a nivel físico parece que la horizontalidad está llegando a un límite. Es por eso que los ingenieros de IBM han comprobado que la única forma de mantener vivo este avance hacia algo cada vez más pequeño era empezar a construir hacia arriba.

Al crear esta estructura en tres dimensiones, han conseguido además mejorar en un 40% la memoria SRAM que va integrada dentro del propio chip, permitiendo que los modelos de inteligencia artificial puedan procesar datos más rápido que nunca.

¿Cuándo llegará al mercado el chip de 0,7 nanómetros de IBM y qué problemas podría tener?

En las pruebas de laboratorio, los resultados que ya ha comprobado IBM son realmente de otro planeta: rinde un 50% más y gasta un 70% menos de energía que los chips de 2 nanómetros que están luchando por ver la luz ahora gracias a la competencia.

Sin embargo, todo tiene una cara B y la mala noticia es que esta tecnología todavía está bastante lejos de llegar a las tiendas. La propia empresa calcula que, siendo muy optimistas, la producción en masa de estos componentes no empezará hasta dentro de cinco años como mínimo.

Sin ir más lejos, cuando IBM presentó su tecnología de 2 nanómetros en 2021, también prometió un cambio en cuestión de muy poco tiempo. La realidad es que es en estos años cuando realmente estamos viendo que esta tecnología empieza a ser una potencial realidad. Imagínate si ahora llevamos la escala a 0,7 nanómetros.

El principal problema de apilar transistores como si fueran pisos de un edificio es el calor. Cuando pones tantas piezas minúsculas juntas y pegadas en vertical, la temperatura del chip aumenta demasiado y eliminar ese calor hacia fuera es más difícil que en un procesador plano.

Además, encajar esas capas con una precisión microscópica durante el proceso de fabricación es algo realmente complejo si se busca hacer en masa; si las capas se mueven aunque sea muy poco o la separación entre ellas es demasiado delgada, los transistores sufren fugas de energía y dejan de apagarse y encenderse como deberían.

Esto es algo que la propia compañía sabe a la perfección y, conscientes de que no pueden solucionar todos esos cabos sueltos ellos solos, desde IBM han decidido aliarse con las compañías más grandes y expertas en lo que a maquinaria se refiere, como ASML, Lam Research y Tokyo Electron.

Pese a todo esto, esta novedad se queda, al menos por el momento, en un cajón. El mundo ahora está totalmente enfocado en la tecnología de 2 nanómetros, con Qualcomm y Mediatek luchando por integrar el proceso avanzado 'N2P' de TSMC para sus próximos procesadores, el Snapdragon 8 Elite Gen 6 Pro y el Dimensity 9600.

Este hito científico se ha llevado a cabo en un ordenador cuántico IBM Quantum Heron, que impulsa el IBM Quantum System Two, el primero de su clase en Europa, instalado en el IBM-Euskadi Quantum Computational Center de San Sebastián.

Basque Quantum es una iniciativa del gobierno de Euskadi para convertir al País Vasco en una referencia en la ciencia cuántica. Este experimento demuestra que van por buen camino.

Qué son los cristales de tiempo bidimensionales

Nos adentramos en términos y teorías que orbitan en la frontera de la ciencia, así que pueden ser difíciles de entender. Cada avance es muy importante, porque abre nuevos campos de investigación por explorar.

La mayoría de los materiales del universo conocido, aunque sean inestables, con el tiempo tienden a estabilizarse. Un cristal es un material que forma unos patrones que resisten la deformación. Hay muchos ejemplos en la naturaleza: los diamantes, el cristal de cuarzo, los copos de nieve, etc.

No ocurre así con los cristales de tiempo, que nunca alcanzan el equilibrio. Según explica la nota de prensa de IBM, en estos sistemas el movimiento interno permanece sincronizado y se repite de forma persistente, por eso interesa a la física cuántica.

Estos sistemas son muy frágiles y siempre están en movimiento, por eso son difíciles de estudiar y computerizar.

Hasta ahora los cristales de tiempo se habían estudiado en una sola dimensión, es decir, como una fila de átomos conectados entre sí. Es un estudio limitado, porque si hay una alteración en un punto, puede romper todo el cristal.

La investigación realizada por Basque Quantum e IBM ha permitido crear cristales de tiempo bidimensionales, los más grandes y complejos hasta la fecha. En lugar de una fila de átomos, ahora son una superficie, lo que permite estudiar comportamientos mucho más ricos y estables.

Es una nueva forma de poder investigar la materia fuera del equilibrio, lo que puede dar lugar a descubrimientos insospechados. Algo que solo se puede estudiar con ayuda de los ordenadores cuánticos.

El estudio también supone un hito porque IBM ha conseguido replicarlo en un hardware clásico, usando chips gráficos dotados de tensores, como los que tienen los chips de Nvidia, aunque no ha dicho qué hardware ha usado. No se consiguen resultados tan exactos como con un ordenador cuántico, pero permite comprobar que el experimento cuántico también funciona con hardware convencional, validando su éxito.

Este avance abre la puerta a la exploración de fases de la materia fuera del equilibrio más complejas, y permite a los investigadores analizar fenómenos físicos que resultan muy difíciles de reproducir utilizando únicamente ordenadores clásicos. El descubrimiento consolida al centro cuántico de Euskadi como un referente europeo en investigación avanzada.

En los inicios de la informática, IBM era la compañía de referencia. No solo inventó el estándar PC, con el IBM PC, sino que también evolucionó el desarrollo de los discos duros para las empresas.

El IBM 3380, que se puso a la venta en 1981, supuso un hito al ser el primer disco duro que alcanzó 1 GB de almacenamiento. Aunque podía ampliarse hasta los 2,52 GB… uniendo dos discos.

Los enormes discos duros de los 80 que revolucionaron la industria

Lo que más sorprende de este disco duro prehistórico es su diseño modular. Constaba de un núcleo de nueve discos de 14 pulgadas situados uno encima del otro, que al sumarse alcanzaban los 1.260 MB de capacidad, es decir, algo más de 1,2 GB. Pesaba 29 Kilos, y es el que puedes ver en las fotos.

Sin embargo, se podían usar dos discos conectados, que sumaban 2,52 GB. Se instalaban en un armario de un metro de ancho, otro metro de largo, y dos metros de altura.

Según cuenta TechSpot, en 1987 IBM ya ofrecía configuraciones con tres discos, y más de 100 Kilos de peso.

La configuración de 1,2 GB costaba alrededor de 50.000 dólares de 1981, que actualizados con la inflación, equivalen a unos 175.000 dólares actuales. La versión con tres discos se iba a 525.000 dólares actuales, unos 440.000 euros.

Solo las grandes empresas podían pagar este dineral, y lo hicieron con gusto. Para organismos que manejaban una gran cantidad de datos, como compañías de seguros, banca, hospitales y centros de investigación, este disco duro IBM 3380 de 1 GB fue una revolución, porque podían usar todos sus datos juntos en un único lugar.

IBM solo necesitó una década para reducir el tamaño de un disco duro de 1 GB, de una lavadora al tamaño estándar actual de 3,5 pulgadas. Así ocurrió con el IBM 0663 Corsair, en 1991.

La evolución del almacenamiento ha sido larga y costosa, así que debemos valorar como se debe el privilegio de poder usar Terabytes de datos que llevamos en el bolsillo, a un precio asequible. Hace solo cuatro décadas, era pura ciencia-ficción.

IBM lanzó su primer ordenador personal en 1975. Estaba fabricado con componentes propios, enfocado a las empresas, y costaba 20.000 dólares de la época. Era un negocio lucrativo, pero muy limitado.

A finales de los 70 y principios de los 80, comenzaron a aparecer computadoras domésticas como el Commodore 64, Apple II, MSX, ZX Spectrum que, por apenas 200 euros de la época, permitían programar, e incluso ejecutar aplicaciones profesionales, como hojas de cálculo y procesadores de texto.

Así nació el IBM PC

Era un mercado que IBM estaba perdiendo, así que decidió crear un ordenador personal en tiempo récord. Para ello usaría componentes de otros fabricantes, como un procesador Intel, lector de disquetes de Tandon, lenguaje BASIC y sistema IBM PC DOS de Microsoft, etc.

También optó pot usar una arquitectura abierta, para que otros fabricantes pudieran producir y vender componentes, periféricos y software compatible sin necesidad de licencias. Además ofreció un manual, el IBM PC Technical Reference Manual, que incluía todos los diagramas esquemáticos de los circuitos, el código fuente de la BIOS ROM, y toda la información de ingeniería de todos los componentes.

Así nació el IBM PC, tras solo un año de trabajo, el 12 de agosto de 1981. Sin saberlo, IBM estaba revolucionando la informática y, al mismo tiempo, cavando su propia tumba.

No era un ordenador barato, alrededor de los 1.500 euros de la época, pero fue un gran éxito, especialmente entre las empresas, porque gracias a su arquitectura abierta sin licencias, enseguida aparecieron docenas de periféricos, y cientos de aplicaciones.

Sin embargo, esa arquitectura abierta y la revelación de todos los esquemas y circuitos, hizo que enseguida apareciesen marcas que fabricaban clones del IBM PC. Lo único que no podían copiar era la BIOS. Con técnicas de ingeniería inversa (hacer lo mismo de otra forma), que son legales, Compaq, Phoenix, Award, o American Megatrends consiguieron replicar la BIOS. Era la única pieza que faltaba.

A partir de 1984, marcas como Dell, Compaq, y HP, y docenas de montadores, comenzaron a lanzar ordenadores compatibles PC. Esta compatibilidad no siempre era del 100%, o el rendimiento era peor, pero costaban mucho menos, así que la gente los compraba.

Tal como cuenta en su blog el historiador informático David L. Farquhar, a finales de los 80 los fabricantes de PC comienzan a fabricar componentes en Corea del Sur, Taiwán y China, para abaratar costes. Fue el inicio del despertar tecnológico de Asia, y la llegada de los PC baratos a las casas.

IBM no podía competir, así que también tuvo que bajar precios, y con ello ganancias. En esa época comenzó convertirse en una compañía de servicios para empresas.

Siguió lanzando ordenadores, como la gama PS/2 y los portátiles IBM Thinkpad. En la década de los 90 su división de PC acumulaba pérdidas año tras año. Solo la mantuvo porque muchos de sus servicios incluían un IBM PC, y las empresas compraban el lote.

Pero las pérdidas no se pueden soportar indefinidamente. El 8 de diciembre de 2006, IBM vendió su división de PC a Lenovo. En cierto modo, la compañía china ha mantenido ese legado, sigue siendo la líder en ventas de ordenadores.

IBM abandonó el mercado de PC hace casi 20 años. Nunca se ha ido, porque el PC es el estándar más popular de la informática. Su legado ya es eterno.

Pasaban horas en laboratorios de computación cuando muy poca gente sabía siquiera qué era un microprocesador. Eso los llevó a fundar Microsoft en 1975, una idea en gran parte de Allen, que convenció a Gates para dejar Harvard y apostar todo por un sueño: crear software que pudiera funcionar en cualquier ordenador personal.

Durante los primeros años, la relación tan buena entre ambos fue vital para conseguir grandes acuerdos, como el contrato con IBM que catapultó a Microsoft. Allen se encargó de aportar una visión técnica esencial y un espíritu que permitió que la empresa creciera como la espuma.

Pero, al mismo tiempo, comenzaron a aparecer roces internos relacionados con la dirección, el control y los méritos dentro de la compañía.

A comienzos de los años 80 la relación entre ambos tocó fondo

Conforme Microsoft se hacía gigante, la relación se volvió más tensa. Los amigos de toda la vida se convirtieron cada vez más en socios con visiones muy diferentes.

Gates tenía un modus operandi agresivo, obsesivo con el rendimiento y la productividad. Allen veía la tecnología de una forma totalmente opuesta. Esa diferencia, que al principio parecía solo una forma distinta de trabajar, acabó convirtiéndose en su fin.

En su autobiografía publicada en 2011, Idea Man, Paul Allen contó un episodio muy duro ocurrido en 1982. Según cuenta, escuchó a Bill Gates y a Steve Ballmer hablar de su supuesta baja productividad mientras Allen estaba en pleno tratamiento contra el cáncer. En esa misma conversación, según explicó, hablaban de ampliar acciones de la empresa de un modo que reducía su participación accionarial.

Allen entró en la sala, se enfrentó a ambos y el encuentro terminó con disculpas, pero el daño ya estaba hecho. En su libro calificó lo ocurrido como "oportunismo mercenario, lisa y llanamente", dejando claro que aquel momento le confirmó que Gates quería echarle.

También contó que, pese a que muchas ideas tecnológicas importantes habían sido suyas, no sentía que recibiera el reconocimiento justo. "Había mucho estrés por culpa de sus demandas", comenta.

La distribución accionarial también hizo que las distancias cada vez fuesen más amplias. Al principio Gates tenía el 60% y Allen el 40%, pero esto fue cambiando. Con el tiempo, Allen aceptó esos cambios, pero la decepción creció hasta su salida oficial de la empresa en 1983, aunque siguió siendo accionista durante décadas.

Dos enormes genios totalmente incompatibles

La polémica una vez salió este libro fue enorme. Lo cierto es que muchos creían que los dos seguían siendo amigos hasta ese momento. Carl Stork, que trabajó en Microsoft en aquella época, dijo que Gates tuvo un papel mucho mayor en el crecimiento de la empresa.

Otros expertos, como el profesor David Yoffie de Harvard Business School, defendieron la importancia del cofundador: "Bill no habría dejado Harvard si no fuera por Paul".

La realidad es que la relación entre ambos nunca volvió a ser la misma. Aunque mantuvieron contacto cordial y Gates reconoció públicamente su influencia tras la muerte de Allen en 2018, la situación vivida en el pasado marcó un antes y un después.

Pero yendo primero con la buena noticia, la compañía ha anunciado que Quantum Starling podrá ejecutar 100 millones de operaciones usando 200 cúbits lógicos, multiplicando por 20.000 la capacidad de las máquinas cuánticas actuales. 

Gracias a una arquitectura totalmente nueva y a un sistema de corrección de errores mucho más eficiente, la compañía asegura que por fin la computación cuántica será útil a gran escala y no solo en laboratorios.

El resultado es un ordenador que, según IBM, "podría ejecutar operaciones que hoy requerirían la memoria combinada de más de un quindecillón de los superordenadores más potentes del planeta".

 Y lo más importante es que todo esto será accesible desde un nuevo centro de datos cuántico en Nueva York, pensado para que empresas e instituciones puedan empezar a experimentar con aplicaciones reales antes de que acabe la década.

En cuanto a qué se podría lograr con esta novedad, lo cierto es que se abren las puertas a todas esas propuestas que llevan años haciéndose como acelerar el desarrollo de medicamentos y materiales hasta optimizar procesos industriales y resolver problemas complejísimos en minutos. 

Arvind Krishna, CEO de IBM, lo resume así: "Estamos abriendo el camino hacia un ordenador cuántico robusto, capaz de resolver desafíos del mundo real y desbloquear enormes oportunidades para las organizaciones".

Su gran baza es la tolerancia a fallos, es decir, que puede seguir funcionando incluso cuando algunos de sus cúbits cometen errores, gracias a los nuevos códigos cuánticos de verificación de baja densidad (qLDPC). Esto permite corregir errores usando hasta un 90% menos de cúbits físicos que los métodos anteriores, lo que hace posible escalar la tecnología sin que se dispare el coste.

IBM ya ha demostrado que puede mantener estables 12 cúbits lógicos durante un millón de ciclos de corrección usando solo 288 cúbits físicos, una eficiencia diez veces superior a lo que ya existía. 

Además, ha desarrollado un decodificador inteligente, Relay-BP, que identifica y corrige errores en tiempo real y con hardware de a pie, reduciendo aún más los recursos que se necesitan para que lña rueda siga girando.

La cuenta atrás para la criptografía: ¿está tu información en peligro?

Pero no todo son buenas noticias, como antes se comentaba, y la gran novedad de IBM y de otras grandes tecnológicas como Google y Microsoft ha encendido todas las alarmas en el sector de la ciberseguridad. 

Según Vanesa Díaz, CEO de LuxQuanta, "se calcula que hacia el final de esta década ya podríamos tener computación cuántica con capacidades sustanciales para agredir nuestra criptografía". 

Los expertos advierten que, si no se actualizan los sistemas de cifrado, la llegada de ordenadores cuánticos potentes podría dejar obsoleta la protección de datos de bancos, gobiernos y empresas. "Tus datos en bases de datos y credenciales de acceso podrían ser descifrados con bastante facilidad", alerta Díaz.

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de Estados Unidos ha fijado como fecha límite el año 2030 para sustituir los algoritmos actuales por otros más potentes, y para 2035 estarán completamente prohibidos los sistemas antiguos.

Las soluciones pasan por dos caminos: crear algoritmos matemáticos tan complicados que ni siquiera un ordenador cuántico pueda romperlos fácilmente, o apostarlo todo por la distribución cuántica de claves, que utiliza las leyes de la física cuántica para crear claves imposibles de interceptar sin ser detectadas. 

Según un informe del Centro Nacional de Ciberseguridad (NCSC) del Reino Unido, ya hay ciberdelincuentes acumulando datos cifrados, esperando pacientemente a que la tecnología cuántica madure lo suficiente para descifrarlos. Es lo que se conoce como la estrategia de "cosechar ahora, descifrar después".

La situación es seria. Tanto que hay equipos de investigadores trabajando para crear nuevos sistemas de encriptación "a prueba de cuántica". La idea es crear algoritmos que sigan siendo seguros, incluso si alguien tiene acceso a un ordenador cuántico. Como ves, una carrera contra el reloj donde el premio es, ni más ni menos, que mantener a salvo la ciberseguridad de todos.

Gobiernos y las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo miles de millones en investigación y desarrollo de tecnologías cuánticas. Google, IBM y otras gigantes tech ya han anunciado avances en sus programas de computación cuántica.

Mientras tanto, tú, como ciudadano de a pie, probablemente te preguntas qué significa esto para ti y qué consecuencias puede tener en tu día a día. Si bien la respuesta no es sencilla, hay una cosa que está clara: la forma de proteger la información digital tendrá que cambiar radicalmente en los próximos años y, sino, habrá consecuencias.

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TerraMind alcanza los 500.000 millones de tokens a partir de su entrenamiento con TerraMesh, el conjunto de datos geoespaciales más grande disponible, construido expresamente para esta IA generativa.

IBM, la Agencia Espacial Europea, KP Labs, el Centro de Computación Julich (JSC) y la Agencia Espacial Alemana (DLR) han participado en este ambicioso proyecto que va a ser clave para la agricultura, el seguimiento del clima, nuevas construcciones, y otras muchas áreas.

La IA generativa que mejor conoce el planeta Tierra

TerraMind es un modelo de IA ligero, que utiliza diez veces menos recursos informáticos que los modelos estándar. Lo mejor de todo es que es de código abierto, así que cualquiera puede personalizarlo, mejorarlo, o usarlo en sus proyectos. El modelo puede descargarse en Hugging Face.

Ha sido entrenada con nueve millones de muestras de datos, en nueve modalidades principales: observaciones por satélite, la geomorfología de la superficie de la Tierra, las características de la superficie que son importantes para la vida en la Tierra (vegetación y uso del suelo) y descripciones básicas de ubicaciones con latitud, longitud y descripciones de texto sencillas.

Una de las aportaciones de este proyecto es que hasta ahora todos estos datos estaban dispersos, y eran difíciles de localizar para los investigadores.

TerraMind "piensa" soluciones para el planeta Tierra

TerraMind también es una IA innovadora, porque no solo ofrece visión artificial, es decir, es capaz de interpretar un mapa. También razona, de forma similar a la cadena de pensamiento de los modelos de lenguaje.

Según explica la nota de prensa, es la primera IA generativa multimodal any to any para la observación de la Tierra. Esto significa que puede autogenerar datos de entrenamiento adicionales, una técnica que los investigadores de IBM han denominado Thinking-in-Modalities (TiM)

Con TiM, se le puede pedir a la IA que razone una forma de extinguir un incendio que se ha iniciado en cierto lugar, o que idee la mejor forma de evacuar una población, si hay inundaciones.

"En la actualidad, TerraMind es el modelo fundacional de IA con mejor rendimiento para la observación de la Tierra", ha declarado el científico español Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research en Reino Unido e Irlanda, y líder de Accelerated Discovery de IBM para el clima y la sostenibilidad. 

Y continúa: "Para mí, lo que realmente distingue a TerraMind es su capacidad para ir más allá del procesamiento de imágenes satelitales con algoritmos de visión artificial. Tiene una comprensión intuitiva de los datos geoespaciales y de nuestro planeta".

TerraMind se ha estrenado en el Centro de Supercomputación de Jülich, en Alemania, en donde residen algunos de los superordenadores más potentes del mundo.

¿Y para qué sirve TerraMind?

Con esta IA generativa especializada en datos geoespaciales, se generarán formas de actuación más rápidas y precisas para la agricultura de alta precisión, gestión de desastres naturales, monitoreo medioambiental (a través del agua, el calor y la sequía), planificación urbana y regional, monitoreo de infraestructura crítica, monitoreo forestal y de biodiversidad, entre otros.

"Con la ciencia y la tecnología de observación de la Tierra y la colaboración internacional, estamos liberando todo el potencial de los datos espaciales para proteger nuestro planeta", explica Nicolas Longepe, científico de datos de Observación de la Tierra de la ESA. 

"La comunidad científica, las grandes empresas tecnológicas y los expertos han colaborado para aprovechar esta tecnología en beneficio de las ciencias de la Tierra. La magia ocurre cuando se unen expertos en datos de observación de la Tierra, expertos en aprendizaje automático, científicos de datos e ingenieros de HPC".

TerraMind es un ejemplo perfecto de cómo la inteligencia artificial no solo elimina puestos de trabajo y consume elevados recursos energéticos. También va a ser clave para combatir el cambio climático, mejorar la agricultura y salvar vidas y bienes mediante la prevención de desastres naturales.

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Todas ellas ofrecen lo que se conocen como certificados digitales, que no son otra cosa más que un documento PDF que acredita que has completado todos los cursos que componen este y, por ende, cuentas con las habilidades necesarias para optar por un puesto de trabajo.

Dicho esto, hay que resaltar que no son una formación reglada como tal, sino que suponen un complemento si te gusta aprender por tu cuenta de forma totalmente gratuita, a lo que has de sumar un portfolio de actividades prácticas, ya sea en Google Drive o mediante GitHub, en caso de que seas programador.

A pesar de que estos cursos y certificados, en muchas ocasiones, ofrecen lo más básico, pueden ser una buena guía para comenzar o para contar con un temario organizado, ya que tendrás a tu disposición un glosario importante de recursos básicos.

En el caso de los certificados digitales de IBM, la plataforma para acceder a ellos se llama IBM SkillsBuild, y supone una herramienta de aprendizaje muy positiva si, como yo, quieres afinar tus conocimientos en diferentes ámbitos, ya sea la ciberseguridad o los lenguajes de programación.

Adicionalmente, y como ocurre en los de Google y Microsoft, podrás añadir tus habilidades al perfil de LinkedIn, además de prepararte para certificados de pago de mayor prestigio, con los que podrás encontrar tu trabajo favorito en el sector tecnológico.

Todos los cursos gratuitos de IBM en español

La práctica hace al maestro en cualquier oficio, por lo que estos cursos pueden suponer una guía vital si estás aprendiendo, por ejemplo, lenguajes de programación, pero en ningún caso sustituyen a las actividades que puedas realizar por tu cuenta.

En el caso de los certificados digitales de IBM, como suele ocurrir en otras páginas, se dividen en varios cursos, que varían en relación a su dificultad, temática y tiempo necesario para completarlos, siempre con documentos y vídeos que explican todo de forma muy amena.

Lo más positivo de la plataforma SkillsBuild de IBM es que podrás establecer tus intereses laborales o profesionales para que, en consecuencia, la página te muestre los certificados que mejor se adaptan a lo que estás buscando.

Para poner a prueba lo que ofrecen estos cursos, yo he cribado estos por el idioma: en español, aparecen hasta 27, que son bastantes más que los que encontrarás en otras compañías. Ahora bien, la interfaz ofrece en ocasiones problemas de traducción, así que necesitarás manejar el inglés.

Una vez hayas completado tu perfil y hayas rellenado tus intereses, la plataforma se encargará de ofrecerte cursos ajustados a lo que buscas. En mi caso, con varias recomendaciones para aprender sobre ciberseguridad, HTML, GitHub, CSS, JavaScript o Python.

En todos ellos, he encontrado información muy valiosa para conocer lo básico; si eres programador profesional, quizá estos se queden algo justos, aunque podrían servirte para repasar conceptos imprescindibles, además de tener toda la información en un temario muy bien organizado.

Como punto muy positivo, los cursos se organizan en lo que se denominan canales, es decir, que se dividen según el nivel de estos, desde una etapa inicial hasta lo más avanzado. Si piensas adentrarte en esta industria, es una gran oportunidad para encontrar empleo, incluyendo algunos de los más demandados.

Profesiones más demandadas y salarios de 2025 en el sector tecnológico

Aunque conseguir uno de estos certificados no hará que consigas un puesto de trabajo rápidamente, son una opción a tener en cuenta si quieres aumentar tus habilidades y tener un currículum algo más completo.

Además, podrás poner a prueba lo que ya sabes o conocer algo más en detalle varias salidas profesionales que son bastante jugosas si se tienen en cuenta sus salarios.

Como cada año, Adecco publica una guía salarial con las profesiones más demandadas. A continuación, puedes ver cuáles son los perfiles más demandados y su tabla salarial para 2025 en España:

En la actualidad, optar por un puesto de trabajo en el sector tecnológico es una apuesta a futuro teniendo en cuenta estos rangos salariales, además de la contribución al PIB que tiene esta industria a nivel nacional.

Según las últimas cifras, el sector tecnológico –teniendo en cuenta los procesos de digitalización– supone más del 24% del PIB. 

En definitiva, estos certificados gratuitos pueden ser el pistoletazo de salida para hacerte en un hueco en una industria con mucho presente y, por supuesto, con mucho futuro.

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Hasta ahora, los chips cuánticos funcionaban como islas, limitados por el espacio físico y el número de qubits —bits cuánticos— que podían contener. Resultaba imposible resolver determinados problemas, ya que no conseguían tener una imagen completa de todas ellas en conjunto. IBM acaba de inventar una forma de conectarlas todas para acabar con el rompecabezas.

Todo esto se basa en un fenómeno llamado entrelazamiento cuántico, algo que incluso Einstein encontraba complejísimo de descifrar, llamándolo "acción fantasmal a distancia". En pocas palabras, es como si dos partículas estuvieran conectadas por un hilo invisible, sin importar qué tan lejos estén una de la otra.

En cuanto a la práctica, a lo que realmente podría suponer este avance, potencialmente se daría pie a resolver problemas tan complicados que los ordenadores actuales tardarían miles de años en procesar. Desde descubrir nuevos medicamentos hasta optimizar sistemas financieros a escala mundial, las posibilidades son infinitas.

IBM logra un avance histórico al conectar dos chips cuánticos diferentes

Por supuesto, aún queda trabajo por hacer. Teniendo en cuenta lo que se podría hacer con estos ordenadores cuánticos, no es lógico que a día de hoy un ordenador con mucha potencia consiga superarlos en ciertas tareas. Solo demuestra que aún quedan cosas por ajustar.

Lo positivo es que la tecnología cuántica está pasando de forma muy rápida de lo teórico a lo práctico. Ya existen incluso ordenadores cuánticos portátiles, aunque su precio los deja totalmente fuera del alcance del usuario promedio por ahora.

El siguiente reto para los de IBM será mejorar la estabilidad de estas conexiones entre chips y aumentar el número de chips que pueden trabajar juntos. Han conseguido conectar dos piezas, ahora es turno de crear estructuras.

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Desde entonces, se puede decir que el camino ha sido bien largo, ya que, en 1998, físicos del Caltech y la Universidad de Gales lograron teletransportar un fotón a través de un metro de cable. A partir de ahí, no se ha parado de avanzar: en 2020 se logró teletransportar electrones, y en 2017, un fotón fue enviado desde la Tierra a un satélite a más de 300 kilómetros de altura.

Pero, ¿cómo funciona realmente la teletransportación cuántica? La clave está en el entrelazamiento, un fenómeno que Einstein llamó "acción fantasmal a distancia". Imagina dos partículas que, sin importar la distancia que las separe, mantienen una conexión. Lo que le pasa a una, afecta instantáneamente a la otra.

Esta propiedad es la base de la computación cuántica, que promete cambiar por completo el mundo. Mientras que los ordenadores actuales usan bits —0 o 1—, los cuánticos utilizan qubits, que pueden ser 0 y 1 al mismo tiempo. Esto les permite realizar cálculos a una velocidad impresionante para los ordenadores actuales.

Un objetivo a largo plazo que se podría alcanzar gracias a la computación cuántica

El gran reto ahora es pasar de teletransportar partículas a objetos ya más grandes y complejos como podrían ser directamente personas humanas. El cuerpo humano contiene alrededor de 10^27 átomos, cada uno con su propio estado cuántico. Calcular y transmitir toda esa información es, por ahora, un sueño muy alejado.

Pero incluso si se consiguiese, no cabe duda de que, al igual que está pasando con la inteligencia artificial, iban a salir a la luz todo tipo de debates. ¿Sería la persona teletransportada exactamente la misma? ¿Qué pasaría si hubiera un error en la transmisión? Como dice el físico John Clauser, ganador del Nobel: "¿Entrarías en una caja sabiendo que te destruirá y creará un replicante tuyo en otro lugar?".

Los científicos creen que la clave podría estar en transmitir la información, no la materia en sí. Después de todo, argumentan, lo que hace a los humanos ser quienes son no son los átomos del cuerpo, sino la forma en que están organizados.

Por el momento, aún queda camino por recorrer. Sin embargo, los estudios y avances no paran por lo que quién sabe lo que ocurrirá dentro de una década viendo cómo la ciencia y tecnología está evolucionando a día de hoy.

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Son las teclas F1, F2 hasta F12 que se encuentran en la fila superior de la mayoría de los teclados. Aunque es probable que sepas lo que hacen algunas de estas teclas, podría haber algunas F cuya finalidad desconoces. 

A menos que hayas sido testigo de la evolución de los ordenadores desde sus inicios, probablemente no sepas por qué se inventaron y para qué. 

Cada tecla de función está construida para realizar una tarea específica, pero puede variar según el sistema operativo y el tipo de programa que estés utilizando en ese momento. Pocos conocen su funcionamiento real y la cantidad de tiempo que nos ahorran. Algunas de estas las habrás usado, otras seguramente no.

En el artículo de hoy, compartiremos un poco de conocimiento contigo, sobre el propósito de estas teclas de función del teclado, o simplemente llamadas: las teclas F.

• Una breve historia de las teclas de función (F1 a F12)
• ¿Qué hacen las teclas de función en los ordenadores con Windows y MacOS?

Una breve historia de las teclas de función (F1 a F12)

A día de hoy, cuando hablamos de teclas de función en español, pensamos inmediatamente en una serie de teclas que se encuentran en los teclados de nuestros ordenadores. Sin embargo, esto no ha sido siempre así, ya que antes de llegar los ordenadores, existían las máquinas de escribir.

Eran similares a los teclados y siempre incluían letras, números, signos de puntuación y otros símbolos. Ahora, bien, un aspecto clave era el hecho de que también tenían algunas teclas de función. 

Se llamaban F1, F2, F3, F4 y así sucesivamente y podían ser programadas individualmente, para realizar una determinada acción. Además, no siempre han estado en la parte superior del teclado, ya que, dependiendo del fabricante, las posicionaba en un lugar u otro.

Los primeros teclados IBM qwerty (modelos que más se han usado), solían tener 10 o 12 teclas de función, construidas bien en el lado derecho, dispuestas en tres bloques, cada uno con 4 teclas, o en el lado izquierdo, colocadas en dos grupos, cada uno con 5 teclas.

Sería más tarde cuando la empresa cambiaría estas teclas a la parte superior y las numéricas a la derecha. Lo más probable es que el teclado que usas ahora siga utilizando esta misma disposición.

¿Qué hacen las teclas de función en los ordenadores con Windows y MacOS?

F1:

• Casi todos los programas utilizan esta tecla para abrir la ventana de Ayuda y Soporte en nuestra pantalla.
• F1 con la tecla de Windows mostrará la pantalla de Ayuda y Soporte de Windows.
• Entra en la configuración de la BIOS cuando el ordenador está arrancando.

F2:

• Casi todo español la ha usado para renombrar archivos o carpetas o iconos rápidamente.
• Alt + Ctrl + F2 abre la ventana del documento en Microsoft Office.
• Ctrl + F2 muestra la ventana de vista previa de impresión en Microsoft Office.
• Alt + F2 abre la ventana "Guardar como" en Microsoft Excel.

F3:

• F3 en tu teclado qwerty sirve para abrir la ventana de búsqueda para encontrar archivos y carpetas.
• En MSDOS o en el símbolo del sistema de Windows, F3 repetirá el último comando.
• En la mayoría de los navegadores, F3 se utiliza para abrir la barra de búsqueda.
• En Microsoft Word, Shift + F3 cambia el texto de mayúsculas a minúsculas o todo en mayúsculas.

F4:

• Lo más común es usar Alt + F4 para cerrar la ventana del programa o página actual. Si no hay ninguna abierta, lanza el cuadro de diálogo de cierre en tu pantalla.
• Ctrl + F4 cierra la ventana activa dentro de la ventana activa actual en Microsoft Windows.
• Abrirá la barra de direcciones en Windows Explorer e Internet Explorer.
• Pulsa F4 para repetir la última acción realizada en Microsoft Word.

F5:

• En todos los navegadores de Internet actuales, al pulsar F5 se actualiza o recarga la página o ventana del documento.
• Ctrl + F5 fuerza una actualización completa de la página web, borrando la caché y descargando de nuevo todo el contenido de la página.
• También inicia la presentación de diapositivas en Power Point.

F6:

• Mueve el cursor a la barra de direcciones en Google Chrome, Mozilla Firefox y la mayoría de los demás navegadores de Internet.
• Ctrl + F6 permite alternar entre varios documentos de Microsoft Word.

F7:

• Se utiliza habitualmente para revisar la ortografía y la gramática de un documento en programas de Microsoft como Word, Outlook, etc.
• En la línea de comandos de Windows, pulsa F7 para ver un historial de todos los comandos introducidos en esa ventana.

F8:

• Si se mantiene pulsada la tecla F8 durante el proceso de arranque de Windows, se entra en el modo seguro.
• Muestra una imagen en miniatura de todos los espacios de trabajo en MacOS.

F9:

• Actualiza el documento en Microsoft Word.
• Envía y recibe correos electrónicos en Microsoft Outlook.

F10:

• En muchos programas, Shift + F10 abre la ventana de menú, equivalente al clic derecho.
• A veces se utiliza para entrar en la configuración del CMOS.
• Con MacOS 10.3 o posterior, muestra todas las ventanas abiertas para el programa activo.

F11:

• Se utiliza para entrar y salir del modo de pantalla completa en todos los navegadores actuales.
• Ctrl + F11 cuando el ordenador está arrancando para acceder a la partición de recuperación oculta en muchos ordenadores Dell.

F12:

• Abre la ventana Guardar como en Microsoft Word.
• Ctrl + F12 abre un documento en Word.
• Shift + F12 guarda el documento de Microsoft Word (como Ctrl + S).
• Abre y cierra las herramientas de desarrollo en la mayoría de los navegadores.

Destacar un aspecto curioso y es que, en los teclados IBM anteriores, también había teclas de F13 a F24. Sin embargo, en los teclados Apple más recientes, sí que siguen teniendo algunas funciones como Imprimir pantalla, Bloqueo de desplazamiento o Pausa.

Las teclas F16, F17, F18 y F19, en estos teclados, están encima del apartado numérico.

En algunos teclados pequeños y ordenadores portátiles, las teclas F pueden tener una función específica, como cambiar el brillo de la pantalla, el volumen u otras funciones específicas del dispositivo. En estos teclados, hay una tecla Fn que puedes mantener pulsada para cambiar la función de la tecla F.

En pocas palabras, tecla Fn se utiliza junto con otras, normalmente otras teclas de función (F1, F2, F3, hasta F12), y modifica su comportamiento.

Os ponemos algunos ejemplos:

• La tecla Fn junto con las teclas F1, F2, F3 y F4 te permitirá controlar el volumen del audio en Windows.
• Fn junto con las teclas F5, F6 o F7 te permitirá controlar la forma en que se reproducen los archivos multimedia (actuarán como rebobinado/anterior, reproducción/pausa y avance/siguiente).
• La tecla Fn junto con la tecla F9 te permitirá grabar macros (Excel) sobre la marcha.
• Fn + F10 abrirá (en el caso de mi teclado), tu bandeja de entrada de Microsoft Outlook.
• Fn + F11 te permitirá abrir el Equipo.
• Con Fn + F12 podrás hacer una captura de pantalla.

Con todo esto, puede que uses las teclas F a menudo, o puede que no. Tal vez te gusten, o tal vez no. Pero, independientemente de lo que pienses de ellas, tienes que admitir que las teclas de función pueden ser útiles si aprendes cómo funcionan y qué hacen. 

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Con una historia centenaria, IBM ha estado presente en el desarrollo de la computación desde sus inicios, después tuvo un papel clave en la llegada de los ordenadores personales y su expansión a empresas y hogares de todo el mundo.

La compañía estadounidense incluso fue de las primeras en subirse a la corriente de la inteligencia artificial mucho antes de ChatGPT, cuando aún no era la ola actual de la que todos quieren sí o sí formar parte, dentro de una estrategia de innovación constante que le convierte en la empresa con más patentes del mundo.

A continuación te cuento todo lo que debes saber sobre IBM:

• Qué es IBM y qué significa su nombre
• Historia de IBM
• IBM en la Bolsa: acciones y valoración
• IBM cloud
• IBM Watson
• IBM SPSS

Qué es IBM y qué significa su nombre

IBM es una empresa tecnológica que se ocupa de un amplio abanico de servicios y productos, algo que se lleva cumpliendo prácticamente desde sus inicios y que le convierte en una de las compañías más grandes del sector de la tecnología tanto en ingresos como en personal.

Es una empresa de hardware y software para ordenadores personales y profesionales, pero en los últimos años su negocio se ha ampliado también hacia los servicios de infraestructura tecnológica y alojamiento de internet.

En general, una gran cantidad de sus negocio están orientados a la consultoría tecnológica a empresas en una amplia gama de sectores en los que se aprovecha de su músculo en innovación y personal especializado, desde los servicios en la nube hasta la supercomputación o la nanotecnología.

El nombre de IBM son las iniciales de International Business Machines, es decir, significa máquinas de negocios internacionales en inglés, haciendo referencia a su origen de dispositivos para empresas.

Su sede actual está en la ciudad de Armonk, en Estados Unidos. Es una de las pocas tecnológicas que tienen su sede en la costa este en lugar de California, donde la mayoría se concentran en Silicon Valley, lo que le convierte en una excpeción.

Historia de IBM

IBM es literalmente una empresa centenaria. No es una exageración, ya que se fundó en el año 1911.

Se originó por la fusión de cuatro empresas estadounidenses que trabajaban en la producción de diferentes tipos de máquinas para empresas: Tabulating Machine Company, International Time Recording Company, Computing Scale Corporation y Bundy Manufacturing Company.

Inicialmente se conocía como Computing Tabulating Recording Corporation, con las siglas CTR, pero en 1924 adoptó su nombre actual, IBM.

Una de las máquinas que sustentaron sus crecimiento en los primeros años eran las de tarjetas perforadas, que permitían que los trabajadores fichasen su jornada en las empresas. Después se añadieron otras como máquinas de escribir e incluso armas en la Segunda Guerra Mundial.

Después de la guerra, la actividad de IBM se centró en la informática. En 1957, desarrolló el primer sistema de almacenamiento informático basado en disco, el IBM 305 RAMAC, que se considera el predecesor de los discos duros actuales.

A finales de los cincuenta, IBM empezó a fabricar los primeros ordenadores basados en transistores en lugar de válvulas de presión, y en la década siguiente destacó el lanzamiento de, System/360, la primera arquitectura que permitía intercambiar programas y periférico entre equipos. En 1971 también creó el disco flexible, o disquete (¿recuerdas los de 3 1/2?).

Pero la gran revolución en la informática se produjo en 1980, cuando IBM creó el IBM PC, considerado uno de los ordenadores más exitosos de la historia. El IBM PC no se creó de cero y otros fabricantes empezaron a lanzar modelos compatibles, mientras que Microsoft desarrolló MS-DOS como sistema operativo para estos equipos, y más tarde Windows.

Pero en los años 90 el crecimiento de otros fabricantes había debilitado ya mucho el negocio de hardware de IBM, que fue pivotando más hacia una empresa de servicios y que en 2004 acabó vendiendo su división de ordenadores personales a la china Lenovo.

IBM en la Bolsa: acciones y valoración

Pese a lo cambiante del negocio de IBM, se mantiene como una de las empresas de tecnología más importantes del mundo en la actualidad.

En el momento de escribir este artículo (septiembre de 2024), IBM ocupa el puesto 67 en el ranking de las empresas más valiosas del mundo, con una capitalización bursátil de 188.000 millones de dólares.

Este valor se debe al precio de sus acciones en los principales mercados. El precio de sus títulos es de 204 dólares por acción en este momento (septiembre de 2024).

Pero si estás pensando en invertir en IBM, es mejor que lo compruebes en tiempo real por su cotización puede cambiar rápidamente. También es importante que entiendas los riesgos que supone la Bolsa.

IBM cloud

Uno de los negocios en los que IBM ha tenido más éxito en los últimos años ha sido en el de los servicios cloud o de nube, dentro de su unidad IBM Cloud.

IBM Cloud ofrece una plataforma empresarial en la nube que se orienta a todos los sectores, independientemente de si están más o menos regulados, y se caracteriza por las soluciones que combinan tanto nube pública como nube híbrida.

La compañía dispone de regiones de datos en varios países, y desde 2023 uno de ellos es España.

Algunas de las últimas soluciones de IBM para sus servicios en la nube con Cloud Code Engine, que no requiere de servidores para tareas en las que las empresas suelen necesitarlos, como ejecutar un contenedor, código de aplicación, trabajo por lotes o función en un tiempo de ejecución de un contenedor.

Otra de las ofertas de IBM Cloud es Concert, una solución que simplifica y optimiza la gestión de las aplicaciones y operaciones tecnológicas con conocimientos impulsados por IA generativa.

IBM Watson

Otra de las principales áreas en las que IBM centra sus servicios en la actualidad es la inteligencia artificial, y una buena parte de la atención se la lleva Watson.

IBM Watson es el nombre de la plataforma de inteligencia artificial que la compañía estadounidense lanzó en el año 2011, con un nombre en honor a su fundador y primer CEO, el ingeniero industrial Thomas Watson.

Se creó como un sistema para responder preguntas, con el objetivo de que los ordenadores comenzasen a interactuar de una forma más parecida a como lo hacen los seres humanos, comprendiendo preguntas formuladas por personas y proporcionando respuestas comprensibles por los humanos y que puedan justificarse.

IBM Watson fue de las primeras IAs en aplicar procesamiento avanzado del lenguaje natural, razonamiento independiente y aprendizaje automático, tecnologías que después se han generalizado gracias a los modelos de lenguaje que sirven de base a la IA generativa.

En 2013 IBM lanzó Watson como plataforma de desarrollo en la nube, y ese mismo año tuvo lugar su primer uso comercial, para ayudar en la toma de decisiones para pacientes con cáncer de pulmón en un hospital de Nueva York, en Estados Unidos. Al principio se diseñó para ayudar en el Big data y encontrar conexiones en datos sin procesar.

En 2023, IBM anunció el lanzamiento de Watsonx, su nueva plataforma que permite a sus clientes entrenar, ajustar y distribuir modelos de IA, centrándose en los modelos fundacionales que constituyen la base de las capacidades de la IA generativa.

IBM SPSS

En 2009, IBM compró por 1.200 millones de dólares la empresa de software SPSS, desarrolladora del programa estadístico informático SPSS, siglas de Statistical Package for the Social Sciences, o Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales en inglés.

Desde entonces, este software estadístico se encuentra entre las soluciones que comercializa IBM a empresas e instituciones dentro de su producto IBM SPSS Statistics, con el objetivo de simplificar el análisis de datos para tomar decisiones basadas en datos.

Aunque al principio SPSS se destinaba principalmente a investigaciones en ciencias sociales, como indica su nombre, ahora sus aplicaciones se extienden sobre todo al campo de las investigaciones de mercado.

Entre sus principales valores destaca la capacidad de IBM SPSS Statistics de trabajar con grandes bases de datos que puede gestionar y analizar, así como su interfaz sencilla y accesible para usuarios con diferentes niveles de experiencia.

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Hace tres años McDonald's estrenó una inteligencia artificial generativa de IBM para recoger pedidos mediante voz, sin que el cliente tenga que salir del coche.

Sin embargo, en las redes sociales proliferan vídeos que muestran cómo la IA no entiende el pedido, añade paquetes de kétchup a un helado, o transforma un vaso grande de té helado, en nueve vasos pequeños.

McDonald's se olvida de la IA en los pedidos... por ahora

Según ha podido saber la web Restaurant Business en un correo interno que ha caído en sus manos, McDonald's ha avisado a los restaurantes implicados, indicándoles que el servicio de recogida de pedidos mediante voz, dejará de usarse el 26 de julio.

"Después de una revisión reflexiva, McDonald's ha decidido poner fin a nuestra asociación actual con IBM sobre AOT. La tecnología se apagará en todos los restaurantes que actualmente la prueban a más tardar el 26 de julio de 2024."

Es posible que vídeos como este, en donde una mujer intenta pedir un vaso de agua y un helado, pero la IA añade cuatro paquetes de kétchup, y dos de mantequilla, tengan parte de la culpa. Desesperada, acaba anulando el pedido:

Según una investigación de Business Insider, el 85% de los pedidos que recoge la IA son válidos, pero en uno de cada cinco tiene que intervenir un empleado humano, para corregir errores.

En el mismo email, McDonald's asegura que dejan de usar la inteligencia artificial de IBM, pero están abiertos a seguir usando otras IA con voz en el futuro:

"Vemos enormes oportunidades en el avance de nuestra tecnología, y seguiremos evaluando soluciones escalables a largo plazo que nos ayuden a tomar una decisión informada sobre una futura solución de pedidos por voz para finales de año."

Es posible que McDonald's haya sido tentada por IA generativas en auge, como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google.

IBM, por su parte, ha dicho que ya han vendido esta IA que recoge pedidos mediante voz, a otras cadenas de comida, como Checkers and Rally’s, Hardee’s, Carl’s Jr., Krystal, Wendy’s, Dunkin y Taco Johns.

La inteligencia artificial que recoge pedidos de McDonald's, ha sido despedida. Lo bueno que tiene la IA, es que no hay que pagarle una indemnización...

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Su popularidad ha llevado a algunos competidores a verlo como una seria amenaza, incluso algunos lo llaman "RISK-V". 

Gestionado por RISC-V International, este estándar ha atraído a una gran comunidad de más de 3.000 miembros, con un crecimiento que no para de crecer en la adopción de chips que contienen núcleos RISC-V y grandes compañías como Google o Qualcomm actualmente están implementándola o andan detrás de ella. 

Sin embargo, ¿qué es realmente RISC-V? ¿Qué tiene realmente de especial esta arquitectura? Y lo más importante, ¿ya existen dispositivos basados en RISC-V?

• ¿Qué es RISC-V?
• ¿Cómo funciona realmente esta arquitectura y qué empresas ya están aprovechando sus ventajas?
• ¿Cuáles son los beneficios y aplicaciones de RISC-V?

¿Qué es RISC-V?

RISC-V es un tipo especial de arquitectura de procesador que es diferente a los procesadores más comunes como los de Intel (x86) o ARM. Para que te hagas una idea, es la forma en que está diseñado internamente un procesador o "cerebro" de un ordenador, móvil, etc. Determina cómo funciona el procesador a nivel básico.

Desarrollado originalmente en la Universidad de California, Berkeley, RISC-V se considera la quinta generación de procesadores basados en el concepto de ordenador con conjunto de instrucciones reducido (RISC). Esta en concreto, se caracteriza por: 

• Abierta y gratuita: a diferencia de otras arquitecturas como x86 o ARM, RISC-V es de código abierto, lo que significa que cualquiera puede usarla, modificarla y distribuirla sin tener que pagar licencias.
• Simplificada: tiene un conjunto de instrucciones más sencillo y eficiente que otras arquitecturas que son bastante más complicadas.
• Modular: aunque tiene un conjunto de instrucciones básicas, se puede ampliar con extensiones opcionales según las necesidades.
• Muy adoptada: está siendo acogida por muchas compañías para todo tipo de aplicaciones, desde dispositivos de bajo consumo hasta superordenadores.

¿Cómo funciona realmente esta arquitectura y qué empresas ya están aprovechando sus ventajas?

La arquitectura RISC-V simplifica el diseño del procesador al reducir el conjunto de instrucciones a un conjunto básico y fundamental. En lugar de tener un gran número de instrucciones complejas, RISC-V se basa en un conjunto más pequeño de instrucciones simples y de propósito general. 

Para que te hagas una ligera idea, las instrucciones son los comandos básicos que un procesador ejecuta para realizar operaciones. En una arquitectura de procesador, como RISC-V, las instrucciones son las acciones que le dicen al procesador qué hacer. Por ejemplo, una instrucción puede ser "sumar dos números" o "almacenar un valor en la memoria".

Además, en esta arquitectura cada instrucción se completa en un solo ciclo de reloj. ¿Qué significa esto? Piensa en un ciclo de reloj como una unidad básica de tiempo en la que el procesador realiza una tarea. Con RISC-V, cada vez que el reloj del procesador hace tic-tac, una instrucción se ejecuta y se completa, chocando directamente con otras arquitecturas donde algunas instrucciones pueden necesitar varios ciclos de reloj para terminar.

En cuanto a las empresas que están aprovechando las ventajas de RISC-V, hay actualmente varias empresas en la industria de semiconductores que están adoptando esta arquitectura como Nvidia, Western Digital, y Qualcomm, que ya han comenzado a utilizar núcleos RISC-V en sus productos para todo tipo de aplicaciones, desde sistemas integrados hasta centros de datos de alto rendimiento. 

Google, por su lado, por el momento ha dado marcha atrás en la compatibilidad de Android con RISC-V. Por el momento parece que hay problemas técnicos importantes que hay que resolver antes de que el sistema operativo pueda funcionar completamente en dispositivos RISC-V.

Por otro lado, muchas startups y empresas nuevas están utilizando RISC-V como base para desarrollar nuevos productos en campos como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas y la computación de alto rendimiento.

¿Cuáles son los beneficios y aplicaciones de RISC-V?

• Para dispositivos pequeños como wearables y conectados: es perfecto en smartwatches y smartbands y en dispositivos de IoT por su eficiencia y flexibilidad.
• En microcontroladores: aquí se usa para cosas como dispositivos inteligentes en casa o sistemas embebidos.
• En móviles: los procesadores RISC-V se adaptan bien a smartphones para un buen rendimiento y ahorro de energía, de ahí que Google con Android ande detrás de su implementación.
• En computación a gran escala: también se usa en servidores, superordenadores y centros de datos para personalizar el rendimiento y la eficiencia.
• En automóviles y sistemas críticos: por su fiabilidad y seguridad, se emplea en aplicaciones para coches, por ejemplo, y sistemas donde la seguridad y la integridad de los datos son esenciales.

Como puedes ver, esta arquitectura es perfecta en todo tipo de campos gracias a su eficiencia, adaptabilidad y seguridad, que van desde dispositivos pequeños hasta superordenadores.

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Apenas han pasado unos días desde que Microsoft liberó el código fuente de MS-DOS 4.0 al público. Esta versión del sistema operativo, lanzada originalmente en 1986, fue el resultado de una colaboración entre Microsoft e IBM. Sin embargo, las tensiones entre ambas empresas en ese momento llevaron a que se lanzaran dos ramas diferentes: MS-DOS 4.0 e IBM DOS 4.0.

Ahora, gracias a ese código fuente, un usuario conocido como @virtuallyfun en X ha logrado instalar MS-DOS 4 en un IBM PS/2, el mismo hardware para el que fue diseñado originalmente. Este modelo de PC, lanzado en 1987, encaja perfectamente con la versión de MS-DOS 4.0, permitiendo a los usuarios vivir de primera mano cómo era utilizar un ordenador a finales de los años 80.

Como era de esperar, el proceso no fue sencillo. Debido a que el procesador Intel i386DX del equipo solo alcanzaba una velocidad de reloj de 16 MHz, todo le llevó más de una hora. Sin embargo, todo era cuestión de esperar.

Cuando lo retro consigue hacerse hueco en una actualidad demasiado moderna

La liberación del código fuente de MS-DOS 4.0 por parte de Microsoft no es la primera vez que algo así se ve y la compañía ya ha compartido versiones anteriores de su sistema operativo en otras ocasiones. En 2014, el Museo de Historia de la Computación recibió las versiones 1.25 y 2.0 de MS-DOS, que ahora también se encuentran disponibles en el repositorio de GitHub de Microsoft.

Añadir que aunque la instalación de MS-DOS 4 en un IBM PS/2 es todo un reto conseguido, no es la única forma en que los más fanáticos de todo este mundo retro pueden revivir el pasado. Actualmente, existen varias opciones, desde emuladores en móviles hasta consolas portátiles para juegos clásicos. Incluso se han visto proyectos que combinan lo antiguo y lo nuevo, como una Compaq rota convertida en una potente máquina de juegos.

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La tecnología detrás de esta cinta implica una grabación de alta densidad, lo que significa que pueden guardar más datos en un espacio más pequeño. Esto se logra mediante el uso de partículas magnéticas microhíbridas que son más pequeñas, pero más magnéticas, lo que permite una grabación más densa de la información.

¿El resultado? Un asombroso almacenamiento nativo de hasta 50 TB en un solo cartucho JF —un tipo de cartucho de cinta utilizado para el almacenamiento de datos en sistemas de cintas magnéticas de alta capacidad—, que se puede expandir aún más gracias a una compresión 3:1, permitiendo que cada unidad de cinta almacene eficazmente hasta 150 TB de datos por cartucho JF.

Lo más destacable de esta novedad es su capacidad para integrarse sin problemas con las bibliotecas de cintas IBM TS4500, lo que optimiza la gestión del almacenamiento. Además, ofrece flexibilidad con la capacidad de actualización en campo y el orden de acceso recomendado (RAO), lo que agiliza las operaciones de respaldo y recuperación de datos.

Renace la cinta de datos: Fujifilm e IBM van a por todas

Aunque podría pensarse que la cinta es una tecnología obsoleta, su capacidad de almacenamiento sigue aumentando. Si bien las tasas de transferencia de datos pueden no ser tan rápidas como las de las unidades de disco duro, la cinta sigue siendo una opción sólida para la conservación a largo plazo de datos importantes.

La TS1170 supera a su competidor, LTO-9, con su capacidad nativa de 50 TB, que es casi tres veces mayor que los 18 TB ofrecidos por LTO-9. Si bien esta tecnología es más costosa en comparación con LTO, su eficiencia en términos de capacidad de almacenamiento por cartucho la convierte en una opción viable para empresas que buscan mejores soluciones.

La velocidad de transferencia de datos nativa de la TS1170 alcanza los 400 MB/s (equivalente a 1,44 TB por hora), y es compatible con opciones de canal de fibra (FC) y SCSI conectado en serie (SAS). Además, garantiza la seguridad de los datos mediante cifrado AES-256 y ofrece una garantía de un año.

Pese a que IBM no ha revelado el precio de la cinta o de la unidad de cinta, se espera que el costo de la TS1170 se ubique entre cuatro y cinco dígitos. 

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El Instituto IBM para el Valor Empresarial (IBV) ha encuestado a 3.000 ejecutivos de 28 países, y a 21.000 trabajadores de 21 países, para saber cómo influirá la inteligencia artificial en las empresas durante los próximos años.

Hay buenas noticias: el 87% de los ejecutivos creen que el uso de ChatGPT y otras herramientas aumentarán los puestos de trabajo, en lugar de reemplazarlos. Aunque no dicen en qué se basan para hacer esta afirmación...

Los puestos de trabajo van a cambiar por la IA

Estos empresarios creen que la IA no quitará puestos de trabajo a los humanos, pero los empleados que usen IA sí, quitarán el puesto a los que no.

Por esa razón, el 40% de los trabajadores tendrán que aprender nuevas habilidades, incluyendo el uso de herramientas de inteligencia artificial, o de cosas que no pueda hacer la IA.

Los empleos más básicos serán los más afectados, el 77% de sus empleados tendrán que adaptarse a la IA. En cambio, en los puestos más altos, como los propios ejecutivos, solo se verán afectados el 22%.

IBM también reconoce que algunos puestos de trabajo sí pueden ser sustituidos casi por completo por la IA, por ejemplo el servicio de atención al cliente, o el departamento de marketing, son puestos de trabajo en peligro.

Los trabajadores que usen las herramientas de IA a su favor, aumentarán el rendimiento entre el 15 y el 36%, y eso podría traducirse en un aumento del sueldo o los bonos que se obtienen por resultados.

Son datos esperanzadores para los trabajadores, pero son solo eso: encuestas que no están acompañadas de planes o estrategias para que se hagan realidad. ¿Conseguiremos integrar a la IA en el trabajo, sin traumas?

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El chip en cuestión, según IBM, tendría el potencial de revolucionar la eficiencia de la IA en dispositivos como teléfonos inteligentes y coches eléctricos, reduciendo drásticamente el consumo de energía.

Su efectividad radica en la similitud entre los componentes del chip y las conexiones cerebrales. En contraste con los ordenadores tradicionales, el cerebro humano destaca por su rendimiento excepcional con un consumo mínimo de energía.

Este avance introduce una ruptura al utilizar componentes analógicos denominados memristores, a diferencia de la mayoría de los chips digitales, tal y como recoge Interesting Engineering.

Estos memristores tienen la capacidad de almacenar diversos números, funcionando de manera similar a las sinapsis del cerebro humano. 

Informática inspirada en la naturaleza

Esta aproximación, conocida como “informática inspirada en la naturaleza", busca imitar la operación cerebral. La adopción de esta tecnología podría generar un impacto transformador en la industria. 

Los chips de IA en teléfonos móviles y vehículos se volverían más eficientes, con una prolongación en la duración de la batería y nuevas aplicaciones. En un panorama a largo plazo, estos chips podrían reemplazar los componentes digitales en los bancos de ordenadores de los centros de datos, reduciendo la demanda de electricidad y la necesidad de refrigeración. 

Si bien este chip representa un paso prometedor hacia la eficiencia energética de la IA, los expertos señalan que todavía hay desafíos técnicos y de desarrollo por superar. A pesar de estos obstáculos, la innovación de IBM podría marcar el primer paso hacia un enfoque más sostenible para la inteligencia artificial y la tecnología en general. 

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El torneo de Wimbledon es el más prestigioso el mundo, junto con Roland Garros. Se lleva jugando desde 1877. Este año, por desgracia, no está Nadal. Pero tenemos a otra estrella española con posibilidades de ganarlo: el numero 1 del mundo, Carlos Alcaraz.

En esta edición de 2023, IBM, que es el patrocinador oficial del evento, ha entrenado a su inteligencia artificial Watsonx para convertirse en un experto comentarista de tenis.

Así funciona la IA comentarista de tenis de IBM

Watsonx ha estudiado datos tenísticos, para aprender su jerga, proporcionados por The All England Lawn Tennis Club. También es capaz de analizar los datos de seguimiento de la ubicación de la pelota y de los jugadores, y los tipos de tiros que ejecutan, para comentarlos.

Esta inteligencia artificial generativa de IBM que actúa como comentarista de tenis no aparece en las retransmisiones de televisión. Tienes que acudir a a la app de Wimbledon, o a su página web.

Entra en el apartado Vídeos, y busca un resumen de partido. Por defecto el vídeo no tiene comentario. Debes tocar en el icono de auriculares, y elegir la opción AI commentary:

En los partidos masculinos hay una voz de hombre, y en los femeninos, una de mujer.

Hemos probado la IA con el vídeo resumen del primer partido de Alcaraz, y tenemos que reconocer que el resultado ha sido decepcionante.

El comentarista con inteligencia artificial, apenas interviene. Y cuando lo hace, la IA dice obviedades como "comienza el segundo set", "no ha podido llegar a la pelota, con lo que pierde el punto", o "partido electrizante de Alcaraz, que gana el match".

Este comentarista de tenis por IA aún está en primero de periodismo, y su tono de voz es tan aburrido como esperar en un atasco. Pero es un comienzo.

El torneo de Wimbledon ya ha comenzado, y ha estrenado los comentaristas con inteligencia artificial, en los vídeos resúmenes de los partidos. No aportan nada interesante, pero seguro que no tardarán en mejorar.

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Para aquellos que anden algo perdidos, un ordenador cuántico es un dispositivo que utiliza principios de la física cuántica para realizar cálculos.

A diferencia de los ordenadores que ya conoces y que usan bits para almacenar y procesar información en forma de 0 y 1, los ordenadores cuánticos utilizan qubits, que pueden representar 0, 1 o una combinación de ambos al mismo tiempo gracias a un fenómeno conocido como "superposición".

Según IBM, en un experimento de prueba publicado en la revista Nature, ha anunciado un hito importante al afirmar que su ordenador cuántico con nombre Eagle ha logrado superar un desafío clave en el cálculo. Esto implica que ha sido capaz de realizar un cálculo complejo de manera exitosa y precisa, un avance significativo en la evolución de esta tecnología.

Un futuro prometedor para IBM y su tecnología cuántica

Aunque aún se encuentran en una etapa temprana de desarrollo, se espera que los ordenadores cuánticos puedan tener aplicaciones útiles en el mundo real en los próximos 2 años.

Las aplicaciones potenciales de los ordenadores cuánticos abarcan diversos campos, como la criptografía, la simulación de sistemas complejos, la optimización de procesos y la búsqueda de soluciones en grandes conjuntos de datos y podría tener un impacto bastante grande en áreas como la medicina, la química, la logística y la inteligencia artificial.

Compararon el rendimiento del Eagle de IBM, que contiene 127 qubits, con el de un superordenador y  sus técnicas de "mitigación de errores" permitieron al equipo realizar cálculos cuánticos "a una escala en la que los ordenadores clásicos tendrían dificultades", dice Katie Pizzolato, quien dirige el grupo de teoría cuántica de IBM en Yorktown Heights, Nueva York.

Este hito "te hace sentir optimista de que funcionará en otros sistemas y algoritmos más complicados", dice John Martinis, físico de la Universidad de California.

Estos resultados impulsan de nuevo la estrategia a corto plazo de IBM, cuyo objetivo es proporcionar computación útil de cara a los próximos 2 años. El Eagle tiene 127 qubits, pero IBM espera presentar su procesador más potente hasta el momento, el chip Condor de 1.121 qubits, a finales de este año.

El equipo agrega que para lograr el objetivo a largo plazo de construir máquinas de 100.000 qubits que puedan realizar algoritmos totalmente corregidos de errores para 2033, los investigadores deberán resolver problemas de ingeniería de gran relevancia, así que por el momento toca esperar.

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Por suerte, los últimos esfuerzos han ayudado a la empresa a realizar experimentos cuánticos esenciales para el futuro de la informática. Todos los expertos concuerdan en que, una vez se domine, la cuántica será la mejor y más potente forma de trabajar.

Ahora, IBM quiere llevar las cosas un poco más lejos creando el mayor refrigerador de dilución por volumen experimental. Vamos a explicar qué significa esto.

"La supernevera -conocida como proyecto Goldeneye- es una prueba de concepto para un refrigerador de dilución, capaz de enfriar las futuras generaciones de experimentos cuánticos", dijo IBM a través de su comunicado de prensa oficial. 

IBM explicó que el llamado proyecto Goldeneye no es realmente compatible con sus procesadores cuánticos internos. Sin embargo, este nuevo frigorífico de refrigeración ayudó a los investigadores de la compañía a obtener algunas lecciones importantes. 

NewScietists informó de que este nuevo refrigerador para ordenadores cuánticos es 100 veces más frío que el espacio exterior. IBM también afirmó que su nueva supernevera puede enfriar un volumen mayor que el de tres frigoríficos de cocina domésticos juntos. 

Los expertos de la compañía creen que su nueva tecnología podrá albergar pronto ordenadores cuánticos con 4.000 qubits. La multinacional tecnológica también ha declarado que se está preparando para trasladar el Goldeneye a su Centro de Computación Cuántica de IBM, en Nueva York.  

Una vez que el refrigerador de dilución masiva llegue al Centro de Computación Cuántica, IBM explorará los sistemas criogénicos a gran escala.

Esto les ayudará a desarrollar los sistemas de refrigeración que necesitan los centros de datos cuánticos de próxima generación. Entre ellos se encuentra la plataforma Bluefors Kide, que aún está en fase de desarrollo. 

Los investigadores explicanque los qubits generados por la computación cuántica necesitan funcionar a bajas temperaturas. Y esto se debe a que son bastante frágiles. 

Incluso la más mínima vibración o cambio de temperatura puede provocar su descohesión. Además, las ondas electromagnéticas y otros cambios del entorno externo pueden afectar en gran medida a los ordenadores cuánticos. Esto es lo que cuentan los embajadores españoles de IBM.

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Teniendo un largo de 15,5 metros, un alto de 2,4 metros y un ancho de 60 centímetros, este ordenador es una bestia de casi cinco toneladas de peso. Es fruto de la colaboración entre IBM y Howard Airen, el desarrollo de este mastodóntico ordenador se inició en 1939, pero no fue hasta 1944 que no se pudo presentar al público.

Su tamaño era un indicativo de sus capacidades, siendo el Harvard Mark I capaz de realizar hasta cinco operaciones aritméticas: suma, resta, multiplicación, división y emplear resultados ya obtenidos para continuar en el proceso de cálculo. Puede parecer simple a día de hoy, pero que una máquina fuese capaz de resolver ecuaciones fue un hito en aquel momento.

El funcionamiento era bastante complejo pues para nutrir de información al ordenador se necesitaba emplear cintas perforadas de papel, las cuales también se empleaban para darle instrucciones de funcionamiento a este ordenador electromecánico. Los resultados también se obtenían en estas cintas de papel perforadas.

A la hora de realizar las operaciones aritméticas la forma en la que el IBM Mark I trabajaba con los datos era la siguiente: los números eran enviados a los diferentes registros mediante señales eléctricas y con los 800 kilómetros de cable como medio de propagación, permitiendo así que las 750.000 pizas como interruptores rotatorios o ruedas empezasen a trabajar.

Al contar tal cantidad de piezas mecánicas uno de los principales problemas del IBM Mark I era su ruido, siendo atronador y similar a la escritura de un enorme grupo de personas utilizando al unísono máquinas de escribir. De hecho, el IBM Harvard Mark I se encapsuló entre paneles de cristal que reducían considerablemente el ruido generado.

Se cumplen 78 años del nacimiento del IBM Mark I, un ordenador que ha pasado a la historia por méritos propios y que nos permite comprender de forma rápida la evolución que ha ocurrido en la informática hasta el punto actual donde los ordenadores son silenciosos, caben en una mochila y, sobre todo, son capaces de hacer absolutamente de todo.

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IMB, hace justo 2 años, anunció estar creando Hypertaste, un dispositivo circular que se posiciona sobre un recipiente en forma de vaso. La parte inferior que toma contacto con el líquido está compuesta de una serie de sensores electroquímicos que pueden detectar la presencia de combinaciones de moléculas.

Posteriormente estos sensores reaccionan a esta molécula produciendo señales eléctricas medibles que reproducen una especie de huella digital del líquido. Una vez con esa huella digital, se transmite a un dispositivo móvil, y al mismo tiempo envía la información a un servidor en la nube. Un proceso que aseguraban que tomaría menos de un minuto.

Con el paso de los años y el continuo avance de la inteligencia artificial, el producto final utiliza un conjunto de 16 sensores poliméricos conductores para revelar una serie de datos característicos en, como efectivamente predijeron, sólo un minuto. Su funcionamiento también se basa en lo antes explicado.

"Al igual que un sommelier aprende los entresijos de la cata de vinos, el conjunto de sensores Hypertaste necesita ser entrenado para identificar los líquidos de interés antes de ser puesto a prueba", explica IBM en un blog.

"Esto se hace midiendo la respuesta del conjunto de sensores en esos líquidos varias veces y luego alimentando los datos resultantes en un modelo de aprendizaje automático que extrae los rasgos característicos asociados a cada líquido", añade.

En cuanto a los futuros usos de esta lengua, IBM ya la ha utilizado para buscar signos de acidificación de los océanos. También se prevé su uso para garantizar la calidad de los alimentos y bebidas en la fabricación, así como para desarrollar nuevos sabores. 

Podría incluso ser útil para evaluar la huella metabólica de una persona. Y es que. a través de la orina de un paciente se podría revelar información sobre su estilo de vida y nutrición, lo que ayudaría al sector sanitario.

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IBM es una empresa acostumbrada a mostrar sus avances con las IA y en marzo de este año publicitaron una capaz de discutir con humanos. En cambio, la que hemos conocido ahora está enfocada a los enfermos de Parkinson y es capaz de predecir cómo progresarán sus síntomas en lo que respecta a la gravedad y los periodos de tiempo.

Según la información compartida en la revista The Lancet Digital Health, se está desarrollando una IA para ayudar a los médicos y en el proyecto participan investigadores de IBM y de la Fundación Michael J. Fox (MJFF) con la información de más de 1.400 pacientes.

Según ha informado IBM, buscan poder "utilizar la inteligencia artificial para ayudar con la gestión de pacientes y el diseño de ensayos clínicos. Estos objetivos son importantes porque, a pesar de la prevalencia de Parkinson, los pacientes experimentan una variedad única de síntomas motores y no motores”.

De cara a extraer información que sea analizada por la IA, siguen al detalle el progreso de 1.400 pacientes. Este es el "volumen más grande y sólido de datos longitudinales de pacientes con Parkinson hasta la fecha". Los datos servirán en la búsqueda de patrones de la enfermedad que se utilizarán como base para predecir el futuro de cada afectado e intentar adelantarse en lo posible al deterioro que provoca.

Esta investigación mantiene un objetivo totalmente práctico y esperan que los avances sirvan para ayudar a los afectados por una enfermedad como el Parkinson, que todavía carece de cura y afecta a millones de personas en todo el planeta. Al igual que con otros campos de investigación, se desea que la IA alcance predicciones y aspectos que hasta ahora no se habían detectado.

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La tecnología avanza a pasos agigantados y, a medida que lo hace, aumenta la necesidad de chips con cualidades optimizadas. Ahora que estamos inmersos en la era de la inteligencia artificial, el Internet de las cosas y la nube híbrida, se hace patente la necesidad de procesadores que ofrezcan mayor rendimiento y eficiencia energética. Para conseguirlo es esencial la miniaturización de los chips, algo que se logra incrementando el número de transistores de los microprocesadores.

El nuevo chip de IBM es la respuesta a esta demanda. Se trata del primer procesador de 2 nanómetros desarrollado mediante la tecnología de nanoplacas de IBM Research. Puede albergar 50.000 millones de transistores en una superficie del tamaño de una uña, un avance que ofrece a los diseñadores de procesadores más opciones para incorporar innovaciones a nivel de núcleo y mejorar las capacidades de las cargas de trabajo. Además, también proporciona nuevas vías para la seguridad y el cifrado reforzado por hardware.

Los beneficios de los chips de 2 nm resultan de lo más interesantes frente a los chips actuales de 7 nm. Entre ellos destaca, por un lado, la optimización sustancial del consumo de energía, lo que según IBM permitirá cuadruplicar la duración de las baterías de los teléfonos móviles. 

La mejora en materia de rendimiento es otra de las grandes ventajas de los chips de 2 nm. De acuerdo con IBM, los nuevos semiconductores serán un 45% más potentes, acelerando drásticamente el funcionamiento de dispositivos como móviles, tablet y portátiles.

Además, favorecerán la reducción de la huella de carbono de los centros de datos, que representan el 1% del consumo energético mundial. También supondrán un avance para la conducción autónoma, ya que acelerarán la detección de objetos y los tiempos de reacción de los coches autónomos.

En IBM se ha planteado la evolución de esta tecnología, han reducido el espacio físico a la vez que han mejorado de una forma increíble la densidad de almacenamiento. Consiguiendo un nuevo récord mundial, científicos delIBMhan capturado330 TBde datos sin comprimir en un cartucho que puede caber en la palma de la mano.

Por si no sois capaces de cuantificar la hazaña, imaginaos 330 millones de libros comprimidos en una cinta de cassette.

Conseguir capturar 201 Gb por pulgada cuadrada en un prototipo de cinta magnetica, los330 TBantes mencionados, significa que la cinta tiene 20 veces más densidad que las de lascintasconvencionales que se siguen utilizando en la industria.

Para los que no comprendan el termino, el área de densidad de grabación es la cantidad de información que puede ser almacenada en una superficie determinada. 

Decubren cómo reducir el tamaño del almacenamiento de datos digitales

IBMlleva trabajando con Sony por muchos años para conseguircapturarinformación en lascintas magnéticas, ya que ellos las desarrollaron. "El resultado de esta colaboración ha llevado a varias mejoras en la tecnología del medio, como por ejemplo el proceso rollo-a-rollo para la fabricación de cintas magnéticas y mejor tecnología de lubricación, lo que estabiliza la funcionalidad de la cintas", comentaba Evangelos Eleftheriou del IBM.

Esta nueva tecnología hace que sea aún más interesante la utilización de las cintas, ya que el precio solo aumenta ligeramente. Tal es el potencial que le ven queIMBplantea un salto de este avance tecnológico para las nubes dealmacenamiento, aunque no será hasta dentro de los próximos 10 años.

Los cartuchos desarrollados servirían para almacenamiento de larga duración, algo que interesaría a muchísimas empresas. En un mundo donde la información es oro, cada vez ocupa más y se vuelve más necesario un lugar dondealmacenarlatal cantidad por tan ínfimo coste es un auténtico caramelo para cualquier negocio que trabaje con volúmenes de información muy grandes.

[Vía: TheVerge]

La principal novedad que traen los nuevos IBM Z es que serán capaces de ejecutar más de 12 mil millones de transacciones encriptadas cada día. Y no sólo eso.

Este nuevo sistema también introduce un motor de cifrado innovador que, por primera vez, permite encriptar de forma continua los datos asociados con cualquier aplicación, servicio de nube o base de datos prácticamente en tiempo real y con un solo clic. También tendrá en cuenta las APIS cifradas.

De esta manera, la nueva generación de los procesadores de datos IBM Z ofrecerá una capacidad de cifrado del sistema bastante extensa, abarcando cualquier tipo de datos, redes, dispositivos externos o aplicaciones, como el servicio IBM Cloud Blockchain, sin cambios en la aplicación y sin impacto en los acuerdos de nivel de servicio empresarial.

Esta encriptación de la información llega para abordar las consecuencias reales que tiene el robo de datos. Según IBM, actualmente tan sólo el 2% de los datos corporativos están cifrados. Es decir, prácticamente la totalidad de los datos son vulnerables de ser robados por cibercrímenes organizados, actores estatales y empleados que abusan del acceso a información sensible. 

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El uso extensivo del cifrado de datos es un factor importante a la hora de reducir el impacto comercial y el costo total en caso de que se produzca un robo de datos. El Índice de Inteligencia de Amenazas de X-Force de IBM ha señalado que más de cuatro mil millones de registros se filtraron en 2016, lo que supuso un aumento de 556% a partir del año 2015.

"La gran mayoría de los datos robados o filtrados hoy en día está al descubierto y son fáciles de usar" ha señalado Ross Mauri, director general de IBM Z, quien ha añadido que con la nueva generación IBM Z "hemos creado un motor de protección de datos a la era de la nube para que tenga un impacto significativo inmediato en la seguridad de datos global".

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Esta nueva generación de IBM Z tiene en cuenta el Reglamento General de Protección de Datos, aprobado por la Unión Europea, y que comenzará a ser de obligado cumplimiento en 2018.

[Fuente: IBM]

El sistema de supercomputación será escalable y contará con un ecosistema de software end-to-end que hará posible tanto el aprendizaje profundo de redes neuronales como el descubrimiento de información. Su potencia de procesamiento sensorial será el equivalente a 64 millones de neuronas y 16 millones de sinapsis, lo que permitirá que sea mucho más eficiente que los sistemas alimentados por chips convencionales. 

Este sistema se ajusta en un espacio de 4U (unidades rack) de alto, en un rack de servidor estándar, y ocho de estos sistemas permitirán una escala sin precedentes de 512 millones de neuronas por rack. Un solo procesador está formado por 5,4 millones de transistores organizados en 4.096 núcleos neuronales que crean una matriz de un millón de neuronas digitales, que se comunican entre sí a través de 256 millones de sinapsis eléctricas. 

El nuevo sistema neurosináptico TrueNorth puede convertir en símbolos datos de múltiples sensores, como imágenes o vídeos, en tiempo real y de una manera eficiente. La AFRL combinará estas capacidades de percepción similares a las del cerebro humano con las cualidades de procesamiento de símbolos de los sistemas informáticos tradicionales.

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La gran escala del sistema permitirá tanto el paralelismo de datos, que es un paradigma de la programación donde múltiples fuentes de datos se pueden ejecutar en paralelo contra la misma red neuronal, así como el paralelismo modelo, en el que las redes neuronales independientes forman un conjunto que se puede ejecutar en paralelo sobre los mismos datos.

En cuanto a sus aplicaciones prácticas, el nuevo sistema de supercomputación que están desarrollado IBM y la AFRL se utilizará para obtener nuevas capacidades informáticas que permitan la exploración, el prototipado y la demostración de tecnologías de alto impacto de la Fuerza Aérea. 

[Fuente: IBM]

Sin embargo, hay una compañía dispuesta a superarlo, por imposible que nos pueda parecer: IBM ha anunciado un nuevo chip del tamaño de una uña con transistores de 5 nm, los más pequeños hasta la fecha. Parece que la Ley de Moree no está muerta y se va a cumplir, si bien es cierto que en los últimos años se había ralentizado.

Si hace dos años, la multinacional de tecnología con sede en Nueva York nos sorprendía al trabajar en el primer chip de 7 nanómetros con capacidad para 20 mil millones de transistores, ahora hemos sabido que está desarrollando el que sería el transistor más pequeño del mundo. 

Cada transistor se emplea para manejar ceros y unos, las unidades básicas en informática. A mayor número de transistores en un chip, mayor capacidad de procesamiento. El fabricante junto con sus dos socios Globalfoundrie y Samsung se encuentra en pleno proceso de fabricación de los transistores más pequeños nunca vistos. Es el mismo equipo que lanzó el chip de 5 nm, cuya comercialización está prevista pra 2019.

En cuanto al modelo que le seguirá, hemos sabido que el nuevo chip de IBM será de 5 nm y aumentará su capacidad permitiendo unos 30.000 millones de transistores. También conocemos que contará con la misma litografía ultravioleta extrema (EUV) que cuenta el de 7 nm, pero la apariencia no será igual.

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El diseño del nuevo transistor más pequeño del mundo de IBM, , contará con una nueva estructura construida con una pila de cuatro nanoláminas de silicio, dejando a un lado la arquitectura FinFET con la que venía trabajando desde 2011. Como su nombre indica, los transistores son en forma  de aleta, con tres canales de transporte de corriente rodeados por una capa aislante. El inconveniente de FinFET: esta tecnología choca con las dimensiones físicas del chip, de ahí que IBM haya decidido optar por otra.

Las fichas de 5 nm permitirán enviar señales a través de cuatro puertas, en lugar de tres que permitía FinFET. Gracias a la ya utilizda tecnología de ultravioleta extrema (EUV), los detalles más finos se crearán en el chip. 

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Además, los transistores de 5 nm mejorarán el rendimiento un 40% en potencia fija y proporcionarán un ahorro de energía del 75% en rendimiento emparejado. 

Este nuevo lanzamiento de IBM podría sentar precedente para el futuro de los dispositivos móviles, algo en lo que está trabajando Samsung y también Huawei, aumentando la batería de los dispositivos actuales. Algo para lo que todavía tendremos que esperar puesto que el modelo anterior, el de 7 nm no se espera que llegue al mercado hasta 2018, por lo que el nuevo modelo de IBM de 5 nm pasaría a ocupar el puesto de transistor más pequeño hasta la fecha, aunque no estaría listo hasta mínimo 2020. 

[Fuente: Forbes]

Hace un año, la compañía abrió el acceso público a sus procesadores cuánticos a través de la plataforma IBM Cloud, inicialmente para servir como herramienta para la investigación científica. Hasta el momento se han ejecutado más de 300.000 experimentos cuánticos en la nube. A principios de marzo, la corporación anunció la llegada de IBM Q, una línea comercial de ordenadores cuánticos para empresas y laboratorios que proporcionará sistemas y servicios cuánticos a través de la nube. 

Ahora, IBM anuncia la introducción de dos nuevos procesadores en su programa que vienen a mejorar a sus predecesores. Uno de ellos tiene 16 qubits y reemplazará al de 5 qubits. Es de libre acceso para desarrolladores, programadores e investigadores y es posible ejecutar algoritmos cuánticos, trabajar con bits cuánticos individuales, así como explorar tutoriales y simulaciones. Se puede solicitar el acceso beta en este enlace y el kit de desarrollo está disponible en GitHub.

El otro es el primer prototipo de procesador comercial de IBM con 17 qubits para empresas y laboratorios. Aprovecha la optimización de arquitectura y materiales para ofrecer un rendimiento que podría ser hasta dos veces más potente que el actual acceso público de IBM Cloud.

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"Las importantes mejoras de ingeniería anunciadas hoy permitirán a IBM escalar futuros procesadores para incluir 50 o más qubits y demostrar capacidades computacionales que van más allá de los sistemas de computación clásicos", afirma Arvind Krishna, vicepresidente senior y director de IBM Research and Hybrid Cloud.

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Gracias a la plataforma de IBM las empresas, los laboratorios y los científicos pueden abordar problemas demasiado complejos para los sistemas informáticos clásicos como Watson. Sus futuras aplicaciones podrían ser las siguientes:

• Optimización de actividad. Ofrecer mejores soluciones a problemas complejos de optimización que se encuentran en las cadenas de suministro, logística, modelado de datos financieros y análisis de riesgos. 
• Inteligencia artificial. Implicación en distintos ámbitos, como en el aprendizaje de máquina más potente.
• Seguridad en la nube. El uso de las leyes de la física cuántica para mejorar la seguridad de los datos privados en la nube. 

[Fuente: IBM]

Cuando una empresa compra uno de los sistemas de IBM Storwize, la compañía envía junto con los servidores una memoria USB que resulta necesaria para poder hacer la configuración inicial de estos equipos. El usuario tan solamente tiene que conectar la memoria a los servidores y seguir las instrucciones que se le muestran en la pantalla. El problema es que un análisis de seguridad ha descubierto que un número desconocido de estas memorias se ha estado distribuyendo con un código malicioso en su interior.

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IBM no ha explicado los detalles de la infección, pero sí se ha apresurado en publicar un aviso en su página de soporte oficial invitando a los usuarios a que directamente destruyan las memorias USB afectadas por esta polémica. Los modelos afectados corresponden a la 1ª generación de los sistemas IBM Storwize V3500, V3700 y V5000, y la compañía recomienda destruir las memorias USB que venían con estos sistemas siempre y cuando su número de serie sea el de 01AC585.

Dice la compañía que ni los servidores Storwize ni las unidades de almacenamiento que hay en su interior se han visto afectadas por este problema, así como tampoco se ha detectado este malware en las unidades USB de cifrado que traen algunos modelos de servidores de la compañía. Por lo poco que ha explicado IBM sobre este código malicioso, parece ser que se trata de un malware que se copia automáticamente en la memoria interna de cualquier dispositivo al que se conecte el USB.

Tal y como aclaran desde Kaspersky Lab, este malware corresponde a un código malicioso muy utilizado en lugares como Rusia o la India para infectar ordenadores independientemente del sistema operativo bajo el que funcionen. El código está diseñado para instalar una carpeta en la raíz de Windows, Linux e incluso Mac, aunque cualquier antivirus medianamente capaz debería detectar la infección a los pocos segundos de conectar la memoria externa.

IBM tendrá que dar explicaciones acerca de cómo se ha podido llegar a esta situación, pero desde luego que no es la primera vez que una amenaza de seguridad consigue abrirse paso en las fases iniciales de la distribución de un producto de electrónica. Ha pasado con los móviles, ha pasado también con los ordenadores portátiles de grandes marcas y seguirá pasando hasta que los fabricantes se tomen mucho más en serio la seguridad de sus dispositivos desde el primer momento en que se inicia la producción de sus componentes.

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[Vía: ThreatPost.com | Comunicado oficial de IBM: Página de soporte de IBM]

El disco duro de un átomo sería capaz de almacenar sólo 2 bits, pero "se podría aumentar la densidad de almacenamiento hasta 1.000 veces", afirma Fabian Natterer, físico del Instituto Federal Suizo de Tecnología ( EPFL) en Lausana, y autor principal del artículo. En teoría, todo el catálogo de iTunes podría ser guardado en un dispositivo tan grande como una tarjeta de crédito, y sobraría espacio.

La compañía utilizaría Holmio para su creación, un elemento químico particularmente adecuado para el almacenamiento ya que tiene muchos electrones que crean un campo magnético fuerte y se sitúan en una órbita cercana al centro, donde son protegidos del exterior. Para transladar los datos a un solo átomo el equipo quiere usar un pulso de corriente eléctrica a partir de la punta imantada de un microscopio de efecto túnel.

Una de las ventajas de este sistema magnético es que podría ser compatible con la espintrónica. Esta tecnología emergente que utiliza estados magnéticos no sólo para almacenar datos, sino también para mover información de los ordenadores en lugar de la corriente eléctrica, haría que los sistemas fuesen mucho más eficientes energéticamente.

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IBM Research declara que los discos duros modernos utilizan aproximadamente 100.000 átomos para almacenar un solo bit, por lo que la reducción de las cosas hasta el tamaño de un único átomo es, obviamente, un gran logro. La comercialización del disco duro de un átomo no se encuentra a la vuelta de la esquina pero se espera que en unos cuantos años esta tecología de almacenamiento se haga realidad.

[Fuente: Nature]

Aunque el objetivo de ambas empresas parece ser sustancialmente distinto, IBMaprovecha queGooglepone a disposición de todo el mundo su herramienta TensorFlow para lainteligencia artificial. Es un modelo de software Open Source que desde ahora se integrará en PowerAI, la segunda de las IA que IBM tiene en funcionamiento.

Google, que ya ha logrado que su IA sea capaz de batir a jugadores humanos en juegos online, quiere que los usuarios de TensorFlow ayuden a desarrollar el aprendizaje mecánico a través de esta herramienta. Por eso la pone a disposición de todo aquel que la quiera descargar, con sucesivas actualizaciones y un programa de feedback para incorporar mejoras.

Cabe destacar que IBMutilizará este software no para Watson, lainteligencia artificialcon la que diagnostican enfermedades, resuelven problemas matemáticos y otros mucho más extravagantes, sino en PowerAI. Esta interfaz es mucho más versátil y personalizable; está pensada para que vaya “evolucionando” a medida que recibe y asimila información.

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Con TensorFlow, lo que buscan es mejorar aún más la capacidad de adaptación y mejora de su inteligencia artificial. Es una herramienta que hoy por hoy no tiene parangón en cuanto a machine learning, de ahí el interés de la compañía en utilizarla en su propio beneficio.

No obstante, todos los proyectos que quieren profundizar en el uso de esta tecnología deben andarse con pies de plomo. Si avanzan demasiado rápido, puede que superen la capacidad de la propia sociedad para adaptarse a los cambios. La prueba es la creciente demanda de una serie de leyes para controlar y regular la robótica, algunas de ellas recogidas por la propia Unión Europea.

De momento no se plantean desarrollar una versión propia del software de Google. Podrían hacerlo, ya que al ser Open Source no hay nada que se lo impide. Es algo similar a lo que ocurre con Linux, un proyecto que se segmenta en decenas de distribuciones distintas.

[Fuente: PCWorld]

Esta utilidad de software acumula en su haber logros mucho más reseñables, sobre todo en el campo de la medicina y el diagnóstico precoz de enfermedades. Sin embargo, nada impide a IBM utilizar su inteligencia artificial para actividades tan curiosas como elaborar ron, uno de los licores más consumidos en todo el mundo.

Para conseguir la receta, Watson ha escaneado Internet en busca de reseñas, comentarios y post relacionados con varios temas. El primero de ellos son las emociones humanas, para lo que ha buceado por al menos 15 millones de hilos de Instagram, Facebook y Twitter. El segundo, el sabor propiamente dicho del ron. En esto ha necesitado de la ayuda de fotos especializados en licores.

Una vez acumulada toda la información, la Inteligencia Artificial elaboró una receta “mágica” basada en los gustos y preferencias de los aficionados al ron. El objetivo es evocar emociones relacionadas con el bienestar y las vacaciones. Watson ha bautizado la bebida como Holiday Spirit, Espíritu de Vacaciones por su nombre en español.

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Más allá de la fórmula, los encargados de fabricar este original ron son los empleados de la empresa Virgin Holidays. Es la patrocinadora de este curioso proyecto, aunque para ello han requerido de la colaboración de las bodegas de Barbados, país en el que se fabrica el ron más antiguo del mundo.

Según los que han tenido la oportunidad de probarlo, tiene un ligero toque a vainilla, coco y canela. Sólo 800 botellas de este ron elaborado según la receta de la Inteligencia Artificial saldrán a la venta. Desde hoy 24 de enero se pueden comprar a un precio de 59 libras en las tiendas de Virgin Holidays de Reino Unido.

Más allá de si el licor es de calidad o no, seguramente acabará convirtiéndose en un objeto de coleccionista. No tardaremos en ver reventas de la primera bebida creada por la IA.

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[Fuente: Mirror]

La compañía quiere utilizar la plataforma para analizar datos de imágenes médicas para saber cómo debería ser un cuerpo sano. La idea es que sea capaz de identificar cuando las cosas han ido mal en las imágenes de escaneo para dirigir a los médicos hacia las áreas de preocupación.

Si estos datos se combinan con los expedientes clínicos de cada paciente, podría significar un tratamiento más rápido y más efectivo para enfermedades graves.

La empresa está desesperada por obtener un beneficio de todo el dinero que ha invertido en la venta de Watson como una herramienta de supercomputación de propósito general.

El problema de IBM hasta ahora ha sido que la empresa piensa que todos los problemas del mundo pueden ser resueltos con Big data. Curiosamente, en este caso particular sí podría funcionar.

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Después de todo, otras compañías están intentando cosas similares, incluyendo Zebra Medical, que hace el mismo trabajo con imágenes de rayos X. Esa empresa también está dejando a los pacientes cargar sus propias tomografías y mamografías computarizadas para obtener una segunda opinión basada en el Big data.

Uno de los sistemas que IBM está desarrollando es una "herramienta de apoyo médico" que parece aliviar gran parte de la carga mental de los médicos. Si un paciente es diagnosticado con un tumor, Watson reunirá los datos de varias fuentes para desarrollar un plan de atención médica personalizada.

Otro sistema ayudará a las salas de emergencia a detectar una hemorragia cerebral mediante la comprobación cruzada de los datos de escaneo con sus registros históricos para detectar patrones.

La iniciativa es buena. Ahora es solo cosa de ver si Watson es capaz de competir con Google y su propio sistema de diagnóstico con inteligencia artificial DeepMind.

Antes de que consiguiera ser una de las personas más influyentes dentro de la compañía, estuvo de prácticas en el Late Show de David Letterman, además de hacer una sustitución para Conan O'Brian.

Cuando se dio cuenta que su carrera en el mundo del entretenimiento no iba a dar los frutos que él se esperaba, decidió probar como jefe de IT para grandes corporaciones de PCs. De hecho, así es como acabó en IBM.

Actualmente, él es el máximo responsable de que su empresa (que fue la que inventó el primer PC) se haya convertido en una Apple Store. Previn realizó una ponencia el año pasado en la que hizo un comentario que no pasó por alto nadie, ni sus propios empleados ni la industria tecnológica. Y es que el vicepresidente de IT de IBM aseguró que un Mac costaba hasta tres veces menos que un PC.

La razón que dio para hacer esta afirmación es que sólo el 5% de los empleados que trabajaban con Mac necesitaban ayuda, mientras que la cifra aumentaba hasta en un 40% si se trataba de usuarios de PC. http://dai.ly/k8IjOycwQ6f7gUgeNUn Hasta ese momento, sólo había 30.000 trabajadores de IBM que utilizaran Macs.

A día de hoy, son más de 90.000. Pero eso no es todo. La compañía estadounidense ha afirmado que tiene previsto distribuir entre 150.000 y 200.000 ordenadores Apple a sus trabajadores, lo que implica que la mitad de IBM trabajará con Macs de aquí en adelante. Y es que Previn es responsable de equipar tecnológicamente a su compañía, por lo que no sólo es el encargado de los Macs, si no también de los PCs.

IBM da soporte a los más de 604.000 portátiles que ofrece a sus empleados, de los cuales unos 442.000 funcionan con Windows, 90.000 con OS X y 72.000 con Linux. Un año después de haber hecho esta afirmación, Previn ha vuelto a dar una segunda conferencia en la que ha explicado más detalladamente aquella afirmación en la que aseguraba que los Macs costaban hasta tres veces menos que un PC.

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"Inicialmente, el coste de un Mac para una empresa es más caro. Todo depende del modelo que elijas, pero siempre estará entre 117 y 453 dólares por encima. Sin embargo, IBM se ha ahorrado entre 273 y 543 dólares por cada ordenador de Apple que la compañía ha comprado en estos últimos cuatro años", ha remarcado.

En definitiva, lo que intenta decir Previn es que cuando acabas de añadir todo el software que un PC necesita, éste acaba costando hasta 3 veces más que un Mac. "Al final son 57,3 millones de dólares por cada 100.000 ordenadores Windows, o lo que es lo mismo, tres veces más que un equipo de Apple. Y esta cifra es muy conservadora, ya que hemos obtenido unos precios inmejorables por parte de Microsoft", explica.

Además, el directivo ha explicado que, desde que los empleados que trabajan con Mac, están un 91% más satisfechos que con sus ordenadores de antes. El responsable de IT de IBM da la clave de este asunto: "Cuando haces que la tecnología sea fácil de usar, no tienes que presionarles para que la utilicen, saldrá solo".

Artículo publicado en TICBeat

Ahora, un nuevo consorcio formado por líderes de la industria tecnológica pretende desarrollar un nuevo método para gestionar cómo los datos se mueven en un sistema. Gen-Z está formada por diversas compañías del sector, como Dell EMC, IBM, ARM, Redhat, AMD, Samsung, Seagate, Western Digital, Micron, Lenovo y más.

El consorcio tiene el objetivo de crear una "interconexión" abierta, libre de derechos y patentes, y no propietaria (refiriéndose a cómo se mueven los datos entre los componentes). Esta nueva interconexión es necesaria debido a la entrada de las nuevas memorias de almacenamiento, y puede cerrar la brecha entre la rápida RAM basada en cache, y los dispositivos de almacenamiento basados en bloque que son más lentos, como los HDD o los SSD.

Gen-Z se encargará de llevar a cabo este cambio con el que esperan alcanzar un ancho de banda superior a 100 GB/s con una latencia inferior a los 100 ns, algo que actualmente debido a las limitaciones del hardware no es posible. Sin embargo, seguramente para ello necesiten más aliados, como Intel, que curiosamente por ahora no forma parte del consorcio.

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Actualmente cada componente de nuestros equipos informáticos se conectan utilizando tecnologías diferentes, por ejemplo las memorias RAM se relacionan con DDR, los discos duros con SATA o PCIe, y el consorcio Gen-Z quiere buscar, al más bajo nivel posible, una forma única de interconectar todos los componentes.

Para ello, trabajarán en los diseños de buses y protocolos para que los diferentes tipos de memoria, que cada vez son más rápidas, sean también más efectivas. De otro modo, da igual cuánto avancen estos componentes si la comunicación entre ellos supone una barrera que merma su efectividad.

[Fuente: Archivo PDF publicado por Gen-Z]

El PC de IBM modelo 5150 se lanzó el 12 de agosto de 1981 desarrollado por sólo 12 personas y con la idea de vender 241.000 unidades en cinco años. No más lejos de la realidad: el primer PC de la historia vendería 241.000 unidades, pero al mes. Era una auténtica revolución porque se pasaron de los ordenadores gigantes de empresa valorados en 20.000 dólares, a un sistema personal que se comercializaba a  1565 dólares, el equivalente a 4115 dólares actuales.

En aquel momento IBM, al no contar con tiempo ni plantas de producción suficientes, tuvo que delegar el procesador a Intel y el sistema operativo a una empresa llamada Microsoft. Este ordenador IBM 5150 se componía de un monitor, un teclado, una unidad central de base, una impresora y una unidad de disquete externa.

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Sus especificaciones, comparadas con los ordenadores actuales, eran ridículas: 16/64KB de RAM, un procesador Intel 8088 a 4,77MHz, sin disco duro (se debía comprar una unidad externa de 10MB), un monitor monocromático a color verde, y todo bajo un precio de 1565 dólares, no accesible para todas las familias, pero sí suficiente para que empezara a estar presente en la mayoría de los hogares, hasta hoy.

[Fuente: Techcrunch]

En ComputerHoy.com hemos hablado en numerosas ocasiones de Watson, el superordenador de IBM utilizado en tareas tan diversas como enseñar habilidades sociales a otros robots, o asesorar a la industria.

Hoy es noticia porque la inteligencia artificial del IBM Watson ha salvado la vida a una mujer enferma de cáncer. Los médicos le habían diagnosticado un tipo de leucemia, pero no reaccionaba a los tratamientos. Los doctores del Instituto de la Ciencia Médica de la Universidad de Tokio decidieron introducir los datos genéticos de la mujer enferma en el superordenador IBM Watson, que los comparó con 20 millones de estudios oncológicos que tenía almacenados.

Watson determinó que la mujer no poseía el tipo deleucemiaque le habían diagnosticado los médicos, sino una rara variante que exige un tratamiento diferente. Gracias a ello los médicos han corregido su diagnóstico inicial y la mujer ha podido salvar la vida.

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Los superordenadores se utilizan actualmente para analizar información proveniente del Big Data y realizar cálculos que exigirían miles de años de procesamiento con ordenadores convencionales, como buscar una cura contra el cáncer analizando cadenas de ADN, o detectar vida extraterrestre estudiando los datos que llegan desde el espacio. Incluso se emplean en tareas más mundanas, como predecir el tiempo o las caídas de la Bolsa.

Con su capacidad para diagnosticar un tipo de leucemia que había pasado desapercibida por los doctores, la inteligencia artificial del superordenador IBM Watson demuestra las aplicaciones medicinales de esta combinación de hardware y software. Por desgracia la eficiencia de los diagnósticos depende de la cantidad de datos que el ordenador pueda comparar, y en el caso de los historiales médicos choca frontalmente con la privacidad de los pacientes.

¿Se puede trabajar con datos médicos de forma completamente anónima? La teoría dice que sí pero, siempre que existe una intervención humana, surge la sospecha...

[Fuente: SiliconANGLE]

La estocasticidad es una capacidad de lasneuronas artificiales que les permite generar distintos impulsos al azar como si fueran neuronas biológicas. Estos nanodispositivos cuentan con una entrada (dendritas), una membrana neuronal alrededor del núcleo y una salida (axón). La gran diferencia con las células cerebrales reales reside en lamembrana neuronal.

En una neurona real, la membrana es una “bicapa lipídica” que actúa como una resistencia y como un condensador. Esto, en otras palabras, significa que acumula la suficiente energía hasta producir un pico de electricidad y luego lo libera a través de los axones a otras neuronas colindantes. Y así sucesivamente.

Inventos del futuro: la tecnología que triunfará en el año 2016

En las neuronas de IBM, la misión de esta membrana la cubre un pequeño cuadrado de germanio-antimonio-telurio (GST), un componente muy común en la fabricación de discos ópticos regrabables. Además es un material de cambio de fase, es decir, puede estar en dos fases diferentes (cristalina y amorfa) entre las que alterna por el efecto del calor. A su vez, cada fase tiene distintas propiedades físicas: la amorfa funciona como aislante eléctrico y la cristalina favorece la conductividad.

Las neuronas artificialescomienzan su actividad en la fase amorfa. En cuanto se forman los primeros picos de electricidad, el material se cristaliza lo suficiente para volverse conductor. De esta forma, la electricidad llega hasta la membrana y crea otro pico, pero después de cierto tiempo, el GST vuelve de nuevo a su fase amorfa y el proceso retorna a sus inicios.

IBM define sus neuronas como estocásticas porque cada estado amorfo del GST es ligeramente distinto después de cada ciclo y esto también modifica el proceso de cristalización. Dicho de otra forma, los ingenieros nunca saben exactamente cuándo emitirá un pulso eléctricounaneurona artificial.

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Estas neuronas de cambio de fase son lo más cerca que ha estado el ser humano de desarrollar un dispositivo artificial que se comporte como una célula biológica auténtica. Estos conocimientos tal vez abran la puerta a una nueva generación de supercomputadoras. Por el momento, IBM ha construido cinco matrices conjuntas de 10x10 neuronas hasta reunir un total de 500. Sin embargo, el auténtico reto será crear el software adecuado para estos chips neuromórficos. 

[Fuente:arstechnica]

El supercomputador más rápido del mundo es el chino TaihuLight, con una capacidad de proceso máxima de 125.4 petaflops. FLOP es un término que hace referencia al número de operaciones en coma o punto flotante por segundo. Estas operaciones se utilizan para realizar cálculos. Un petaflop son 10 elevado a 15 FLOPS, es decir 1.000.000.000.000.000 de operaciones de coma flotante por segundo.

El segundo superordenador más potente también es chino. Se llama Tianhe-2 y alcanza los 54,9 petaflops. En tercer lugar se sitúa el Cray Titan americano, con una potencia de 27,1 petaflops.

Si no sabes lo que es un superordenador, echa un vistazo a este vídeo del IBM Sequoia:

Los 5 superordenadores más potentes del mundo

El liderazgo de TaihiLight ha causado una conmoción, no sólo porque dobla la potencia de su predecesor, sino porque es el primer supercomputador que usa únicamente hardware de fabricación china. Utiliza procesadores Sunway de 260 núcleos. El otro supercomputador chino, el Tianhe-2, emplea chips americanos Intel Xeon.

Ambos gigantes de la computación se verán superados por el IBM Summit, que la compañía americana tendrá listo en 2018. Se trata del primer supercomputador que alcanzará los 200 petaflops, superando ampliamente al actual TaihiLight.

El superordenador IBM Summit empleará el nuevo procesador IBM Power 9 y GPUs NVIDIA Volta. Estará compuesto por 3.400 nodos, cada uno de los cuales tendrá una CPU, una GPU, 0.5 TB de memoria (HDR+DDR4) y 800 GB de memoria RAM.

El nuevo supercomputador de IBM ha sido adquirido por el Departamento de Energía de Estados Unidos, que también se ha hecho con otro superordenador de 150 petaflops, llamado Sierra, y con un Cray Aurora. Todos ellos estarán disponibles en 2018.

[Fuente: Techworm]

Los ordenadores, consolas y smartphones actuales utilizan CPUs con entre 2 y 10 núcleos. A nivel profesional se pueden encontrar CPUs con 32 o más cores. La Universidad de California, en colaboración con IBM, ha presentado KiloCore, el primer procesador equipado con 1000 núcleos o procesadores independientes. Hasta ahora la CPU multiprocesador más grande poseía cerca de 300 procesadores.

KiloCore es el chip más rápido desarrollado en una universidad, pero al mismo tiempo implementa una serie de novedosas tecnologías que reducen el consumo. Es capaz de ejecutar 1.78 billones de instrucciones por segundo y contiene 621 millones de transistores. Ha sido fabricado usando la tecnología CMOS de 32 nanómetros de IBM.

Cada core puede funcionar a una velocidad media de 1.78 GHz, y tienen la particularidad de que pueden intercambiar datos entre ellos sin recurrir a memoria caché intermedia.

Los 1000 núcleos funcionan en paralelo ejecutando pequeños fragmentos de programa de forma independiente. Además aquellos cores que no se usan se pueden apagar por completo. Con estas dos técnicas se consigue procesar 115.000 millones de instrucciones por segundo con tan sólo 0.7 vatios, energía que podría suministrar una simple pila AA.

La Universidad de California está trabajando en nuevos algoritmos que permiten dividir un programa en múltiples tareas independientes, para que se procesen de forma paralela con KiloCore. De esta manera el rendimiento se multiplica por cien manteniendo un bajo consumo.

[Fuente: Techxplore.com]

Los cinco superordenadores más potentes del mundo

Local Motors dice que es el primer vehículo en utilizar la plataforma de aprendizaje cognitivo para coches de IBM, llamado Watson Internet of Things (IoT)for Automotive.

Es un concepto vanguardista en forma de caja, que podría ser el primero de su clase, fruto de una empresa que no sólo se centra en la fabricación de vehículos sino en revolucionar el negocio de la fabricación de automóviles.

Los coches comenzarán a operar por primera vez en Washington, DC, antes de expandirse a lanzamientos en Miami-Dade y Las Vegas a finales de este año.

Según IBM, Miami-Dade ejecutará un proyecto piloto para el transporte de personas en todo Miami con vehículos autónomos.

Local Motors e IBM, junto con Intel, han trabajado juntos antes, específicamente en su concepto de coche Rally Fighter. Por lo visto, Olli podría ser el primer producto comercial que resulta de la asociación.

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Para ser claros, Olli va a utilizar una versión especial de Watson dirigido a aplicaciones de automoción; no ofrecerá plenamente las funciones de autoconducción del vehículo, sino que se centrará en "mejorar la experiencia de los pasajeros", según un comunicado de IBM.

"La tecnología de IBM, incluyendo la tecnología de IBM Watson o IBM Watson IoT, no controla, navega o conduce el Olli. Por el contrario, las capacidades de IBM Watson de Olli ayudarán a mejorar la experiencia de los pasajeros y permiten la interacción natural con el vehículo ", dijo la compañía.

Pero parece que este es sólo el primer paso. "Olli ofrece una solución de transporte inteligente, segura y sostenible, necesaria desde hace mucho tiempo", John B. Rogers, co-fundador de Local Motors, dijo en un comunicado.

"Olli con Watson actúa como nuestra entrada en el mundo de los vehículos de autoconducción, algo que hemos estado trabajando en silencio en nuestra comunidad co-creativa durante el año pasado. Ahora estamos listos para acelerar la adopción de esta tecnología y aplicarla a casi todos los vehículos en nuestra cartera actual y aquellos en el futuro próximo. Estoy encantado de ver lo que nuestra comunidad abierta va a hacer con lo último en tecnología avanzada de vehículos".

Hay cuatro APIs de Watson que Olli va a utilizar: Voz a Texto, Lenguaje Natural, Clasificador, Extracción de Entidad y Texto a Voz, y entre las funciones que el vehículo será capaz de realizar como resultado se incluye el análisis de grandes volúmenes de datos de transporte de más de 30 sensores en el vehículo.

La solicitud de patente “Prevención de la infracción de copyright”, así la han titulado, pretende restringir la impresión a las personas que tengan permiso para hacerlo. Cuando el dispositivo recibe una solicitud de impresión, un sistema informático analiza los contenidos para comprobar si están protegidos por los derechos de autor. Si el software encuentra una coincidencia, detendrá todo el proceso a menos que el usuario tenga los permisos pertinentes.

“El ordenador, en respuesta a la identificación de cualquier texto, imagen o [...] material potencialmente protegido por copyright, identifica el material protegido por derechos de autor en el archivo”. Entonces, “el equipo determina si el archivo se puede imprimir en base al material protegido por derechos de autor” explica la patente.

Las mejores impresoras domésticas

El documento describe diferentes variaciones sobre este enfoque. IBM ha señalado que los códigos ISBN, los registros de la Oficina de Copyright de Estados Unidos y otros recursos públicos podrían incorporarse a la base de datos para definir el tipo de derechos de autor de una obra.

La compañía también contempla desarrollar otras aplicaciones para sus impresoras como, por ejemplo, añadir la funcionalidad para que los usuarios tengan “opciones para adquirir los permisos” a la hora de imprimir o copiar algo. Además, el dispositivo también puede escanear grandes cantidades de texto.

Consejos para elegir y comprar una impresora doméstica

La patente no especifica ni analiza el mercado potencial para este tipo de dispositivos, pero asume que el público en general no se mostrará muy interesado en una impresora o un escáner que limita sus acciones. Es, por tanto, un producto más adecuado para un entorno empresarial, donde las infracciones por derechos de autor son más relevantes. 

Si te interesa comprar una impresora doméstica puedes utilizar nuestros cupones promocionales de la tienda de HP con los que conseguirás ahorrarte algo de dinero.

La densidad es la clave de la memoria PCM. Según IBM, en la última versión de este hardware pueden caber hasta 3 bits en cada celda, esto es un 50% más capacidad que la que exhibieron en sus prototipos del año 2011. Exprimir al máximo la densidad permite mejorar la capacidad de estos componentes, no obstante todavía es más costosa de fabricar que la DRAM.

Este tipo de memoria funciona manipulando una sustancia similar al vidrio por medio de cargas eléctricas. Al igual que las memorias flash NAND, son capaces de conservar los datos almacenados cuando el dispositivo está apagado. Pero las PCM son mucho más rápidas que las memorias flash: hasta 70 veces más según IBM. También son más duraderas, por lo menos resisten 10 millones deciclos de escritura en comparación con los 3.000 ciclos de media que resiste una memoria USB convencional.

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Las PCM ya forman parte de algunos pocos productos del mercado, pero en una escala relativamente pequeña. Según los analistas del sector, este hardware podría alcanzar un éxito mucho mayor porque hasta ahora el elevado precio de producción ha lastrado su expansión. ¿Cómo beneficiará esta tecnología a los consumidores? Por ejemplo, un smartphone cuyo sistema operativo esté almacenado en una memoria PCM de tres bits podría arrancar en tan solo unos segundos.

Por el momento, Intel y Micron están investigando un punto intermedio entre la memoria y el almacenamiento flash con 3D Xpoint. El futuro éxito de este hardware pasa por adaptar la arquitectura de estos componentes a la producción a gran escala, esto reducirá el coste de fabricación notablemente y, solo entonces, representará una seria alternativa a las DRAM.

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La compañía todavía no ha fijado un fecha para que las PCM de tres bits lleguen al mercado de masas en parte porque todavía tiene que encontrar un socio que les ayude en la fabricación. Según IMB, en dos o tres años podrían estar preparados para suministrar este hardware a gran escala.

[Fuente:pcworld]

Se trata de una macromolécula, que es un tipo de molécula de gran tamaño formada por un gran número de átomos. Cuenta con varios componentes especializados y presenta una triple acción que permite combatir las infecciones y detener la replicación de los virus. 

Por un lado, dispone de un componente que atrae a las proteínas en la superficie del virus para desactivar su capacidad para infectar las células sanas. Por otra parte, otro componente se une directamente a los receptores de las células inmunes para permitir que fluyan adecuadamente para luchar contra la infección. Por último, otro de sus componentes neutraliza el pH del interior de la célula viral para detener su replicación.

Los investigadores han desarrollado un polímero con esta macromolécula antiviral y han probado su eficacia con una variedad de virus, incluyendo ébola, dengue, el virus de Marburg, influenza o herpes simple, entre otros. En los primeros ensayos no han observado ningunra resistencia y han podido comprobar que la macromolécula elude las mutaciones normales que permiten a los virus escapar de las vacunas. 

"Las enfermedades virales siguen siendo una de las principales causas de morbilidad y mortalidad", señala el doctor Yi Yan Yang, responsable del Instituto de Bioingeniería y Nanotecnología de Singapur. "Hemos creado una macromolécula antiviral que puede hacer frente a los virus más astutos evitando que infecten las células, independientemente de las mutaciones. No es tóxico para las células sanas y su uso es seguro". 

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A corto plazo, esta macromolécula podría ser utilizada para la fabricación de detergentes o jabones antivirales que puedan desinfectar cualquier superficie. Gracias a esto, aplicando una pequeña cantidad de la macromolécula disuelta en agua se podría neutralizar toda una habitación infectada con ébola, por ejemplo. 

A largo plazo, este avance puede servir para desarrollar una nueva técnica de vacunación que podría ayudar a prevenir una gran variedad de infecciones virales. 

Los qubits, o bit cuántico, son la unidad fundamental de la computación cuántica, a diferencia de los bits en la computación tradicional. Un qubit puede ser un uno, un cero, o ambos al mismo tiempo. La posibilidad de poseer al mismo tiempo ambos valores implica que la computación cuántica es capaz de manejar determinadas cargas de trabajo de forma considerablemente más rápida que los ordenadores tradicionales.

Gracias a la iniciativa de IBM, las personas que hasta ahora veían la computación cuántica simplemente en artículos podrán hacer uso de una infraestructura que solo se puede encontrar en laboratorios muy bien protegidos. Al fin y al cabo, esto no es como ofrecer un servicio en la nube como hacen Microsoft o Google, ya que estamos hablando de infraestructura para realizar investigaciones.

Y ahí es donde entra en juego la motivación de IBM, ya que su objetivo es acercar la computación cuántica a investigadores y empresas para hacerse una idea de qué aplicaciones y algoritmos les interesan y serán relevantes para el futuro. Básicamente, quieren observar qué hace la gente y de qué modo aprovechan la tecnología.

¿Qué es la computación cuántica?

Si bien es cierto que Google ya cuenta con un laboratorio de inteligencia artificial cuántica, y se ha unido al Centro de Investigación Ames de la NASA para adquirir un ordenador cuántico a D-Wave, mientras que Microsoft ya tiene lo necesario en un grupo propio, la realidad es que IBM ha pasado por encima de ambas llevando esta tecnología a la nube y ofreciendo acceso por primera vez.

Mediante una interfaz que permite a principiantes y expertos utilizar este servicio, los usuarios introducen datos y estos se convierten en un lenguaje ensamblador cuántico que se ejecuta en el chip. El problema es que como no puedes tener a cientos de personas ejecutando tests al mismo tiempo en un único chip, las peticiones se envian y se añaden a una lista de trabajo, de modo que cuando se ejecute tu prueba los resultados te llegarán al correo electrónico.

[Fuente: IBM]

¿Por qué no se ha hecho ya? En principio no es nada fácil.  Por el momento se trata sólo de un modelo teórico, desarrollado por dos científicos del Centro de Investigación T. J. Watson de IBM. La han llamado “Unidad de Procesamiento Resistivo”, y combina CPU con memoria no volátil, del tipo que usan los CD o discos duros.

Estos chips incorporarían la tecnología de RAM Resistiva, que se basa en introducir un material dielétrico (que no conduce la electricidad) entre dos materiales conductores. Cuando se suministra el suficiente voltaje a los dos conductores, se crea un pequeño puente de electricidad en el material dielétrico.

Gracias a la nueva estructura, estos procesadores serían capaces de ejecutar en cuestión de horas labores que los actuales necesitan días para realizar. Es un salto tanto cualitativo como cuantitativo, que probablemente supondría un considerable ahorro económico.

El proceso de fabricación del microprocesador más potente del mundo no ha comenzado aún. Está por demostrar aún si los dos inventores tienen razón en sus cálculos o no, y si una vez montado el procesador, aguantará tal cantidad de potencia sin fundir el circuito.

Todo lo que necesitas saber para elegir un procesador

Entrenar mejor a los sistemas de inteligencia artificial es una de las aplicaciones que se relacionan con este microprocesador resistivo, aunque este tipo de inventos siempre acaban por llegar al gran mercado de consumo.

Si consiguen dar con la clave para fabricar procesadores más potentes con un menor consumo, no tardarán en estar al alcance de todos los usuarios. 

[Fuentes: IBM y Engadget]

IBM utiliza los sensores de movimientoydefrecuencia cardíaca delApple Watch y se sirve del iPhone para saber cuándo se queda dormido el usuario y para realizar un seguimiento de las distintas posturas que adopta durante el sueño. La aplicación está específicamente diseñada para el wearable de Apple y ayudará a mejorar los hábitos de sueño de quien la pruebe.

Cuando iOS se actualice a la versión 9.3, SleepHealth aprovechará el Modo Noche para reducir al mínimo la exposición a la luz antes de dormir y ser más eficiente. IBM permitirá a los investigadores médicos sin ánimo de lucro acceder a los datos de la app a través de la plataforma Watson Health que estará disponible en la Health Cloud.

Las 5 mejores apps para controlar tu salud

Esta iniciativa no se limita a recoger sugerencias sobre saludpersonal, los usuarios podrán aportar sus ideas con el fin de generar nuevas líneas de investigación. Los datos se almacenarán en la plataforma en la nube para que los analistas puedan descubrir patrones ocultos y problemas comunes entre los participantes.

Con el tiempo, los equipos de investigadores desarrollarán nuevos tratamientos de saludpara losproblemas relacionados con el sueño. Este sistema podría ayudar incluso a detectar enfermedades como el Alzheimer y otros trastornos mentales de forma temprana. Todos los usuarios de iOS que estén interesados pueden descargar aquíSleepHealth de forma gratuita.

[Fuente:engadget]

Si te criaste en los 90 es posible que aún te emociones al revivir lo que te impactaron los gráficos de Defender of the Crown en el Commodore Amiga, o el recuerdo de tus padres pidiendo un préstamo al banco para comprarte tu primer IBM PC, con la condición de que lo usases paraestudiar.

O quizá aún puedes ver las miradas de asombro en el bar cuando tecleabas con tu primer portátil de Toshiba mientras te tomabas un café en la terraza. ¡Un ordenador sin cables! ¡Cómo avanza la tecnología!

Hay ordenadores que marcaron una época, y cambiaron el rumbo de la informática. Literalmente, forjaron imperios. ¿Que hubiese sido de Apple sin el Apple II o el Macintosh? ¿Donde estarían IBM, Intel o Microsoft sin el IBM PC?

Pero por cada ordenador que triunfó, también existe otro que fue un estrepitoso fracaso. Por cada Mac hay un ordenador NeXT y por cada PC, un Amstrad Mega PC.

Fabricar una computadora exige una enorme inversión en tecnología, diseño e ingeniería que, en muchos casos, puede terminar con la desaparición de la empresa, si no recupera el dinero invertido. ¿Dónde están ahora Sinclair, Amstrad, Commodore o Atari? Haciendo compañía a Motorola y Nokia, sin ir más lejos...

Acompáñanos en este nostálgico viaje al pasado olvidado de la informática. Descubriremos los peores ordenadores de la historia y sabremos por qué fracasaron. Es hora de recordar algunos de los más bochornosos errores de la tecnología.

Pulsa el botón Siguiente para descubrir los peores ordenadores de la historia.

[Fuente de algunos datos y fotos: Wikipedia]

Commodore Executive 64, el portátil de 10 kilos con pantalla de móvil

El ordenador Commodore Executive 64 (1984), también conocido con los nombres de Commodore SX-64 y VIP-64, puede presumir de ser el primer portátil de la historia con pantalla a color.

Todo lo demás, visto en perspectiva, fue un completo desastre.

Era un ordenador portátil porque tenía un televisor integrado en la carcasa y podías usarlo en cualquier sitio, cierto, pero debías enchufarlo a la corriente eléctrica, así que no podía utilizarse en cualquier lugar.

Era portátil, sí, pero pesaba 10.5 kilos, así que tampoco podías pasearte todo el día por ahí cargándolo de un sitio a otro, salvo que no te importase sufrir un esguince de brazo.

Poseía una pantalla incorporada, pero era una pantalla de 5 pulgadas, como un móvil actual. Si has intentado usar un móvil como un monitor de ordenador, colocándolo en la mesa mientras lees texto sentado en una silla, sabrás de lo que estamos hablando. Los textos eran casi ilegibles salvo que pegases la cara a la pantalla, lo cual era incompatible con el uso del teclado.

En este desternillante anuncio de 1984, que no puedes perderte por nada del mundo, puedes ver cómo funcionaba:

En su interior, el Commodore Executive 64 era en realidad el mítico ordenador doméstico Commodore 64 con la pantallita pantalla integrada. Utilizaba una CPU MOS 6510 a 1.02 Mhz con 64 Kb de RAM. El monitor alcanzaba una resolución de 320x200 píxeles con 16 colores, lo cual no estaba nada mal para un panel de 5 pulgadas hace 30 años.

Con un precio de salida que rondaba 1000$ de la época, fue un fracaso de ventas, así que Commodore paralizó los modelos más avanzados DX-64 y SX-100. Sin duda, se ha ganado a pulso su posición en la lista de los peores ordenadores de la historia.

Go L Match L 3.8, el supercomputer que nunca existió

En el año 2003 una desconocida compañía llamada l, a secas, anunció una gama de ordenadores que doblaban la potencia de los equipos domésticos de la época, y añadían una serie de características y funciones que por aquel entonces parecía ciencía ficción: procesadores funcionando a 5 GHz, monitores con cinco paneles, carcasas de ordenador con pantalla incorporada para mostrar la temperatura interna o la velocidad de funcionamiento, discos SSD... ¡hace 13 años!, y otras características que incluso hoy en día resultarían atractivas.

l anunció una amplia gama de ordenadores, estaciones de trabajo, e incluso portátiles, que rompían con todo lo visto hasta el momento, tanto en rendimiento como en diseño:

¿El problema? Que nunca llegaron a ver la luz. Un año después de su estreno l cerró y todos estos ordenadores del futuro nunca se convirtieron en realidad. ¿Exceso de entusiasmo, sueños demasiado ambiciosos, o vendedores de humo?

Si lo deseas, puedes visitar su página web, aún operativa, y maravillarte con lo que podría haber sido, y no fue...

NeXT Computer, Steve Jobs también fracasa

Al contrario de lo que mucha gente suele pensar, el catálogo de productos de Apple está lleno de fracasos. Desde el Apple Lisa al Apple III, o el Mac portátil, del que hablamos en otro apartado.

Uno de los más sonados fue el ordenador NeXT (1988), destinado a las empresas y el entorno educativo.

Es cierto que NeXT no es un producto de Apple, pero sí de Steve Jobs. El fundador de la compañía de la Manzana creó en 1986 una nueva empresa llamada NeXT Inc., formada por ingenieros y ejecutivos que habían trabajado en el diseño del Macintosh.

NeXT era un superordenador que pretendía competir con IBM y Microsoft en las escuelas y universidades, así como en las empresas. Tenía forma cuadrada, por lo que popularmente se le conocía con el nombre de El Cubo. 

Aquí puedes ver el vídeo de presentación, con el mismísimo Steve Jobs como maestro de ceremonias:

Sus especificaciones técnicas eran notables para el año en que se lanzó, 1988. Un procesador Motorola a 25 Mhz con una unidad de punto flotante y un DSP independientes, entre 8 y 16 MB de RAM, disco duro de 330 MB, y un monitor de 17 pulgadas con una resolución de 1120x832 píxeles.

Era una estación de trabajo en toda regla con un sistema propio basado en Unix, el NeXTSTEP. Su precio, acorde con sus especificaciones: 6500$ de hace 25 años.

Steve Jobs esperaba vender 10.000 ordenadores NeXT al mes, pero ni siquiera alcanzó esa cifra en todo su ciclo de producción. Su alto precio y la necesidad de desarrollar software propio impidió su popularización. Puede considerarse uno de los peores ordenadores de la historia, al menos desde el punto de vista de lo ambicioso del proyecto.

Aún así se vendió a bastante universidades, centros educativos, y departamentos de informática. Gracias a ello el ordenador NeXT tiene el honor de ser el hardware sobre el que Tim Berners-Lee desarrolló la primera página web y el primer navegador, el WorldWideWeb, que después se rebautizó con el nombre de Nexus.

En 1996 NeXT fue absorbida por Apple. Su fracaso impidió que la Compañía de la Manzana se abriese un hueco en el mercado del hardware educativo de alto nivel, aunque más tarde lo consiguió, a medias, con algunos modelos de Mac. Pero esta decepción le permitió a Jobs centrarse en el desarrollo del iPhone, y a la postre sirvió para que Apple acabase convirtiéndose en la empresa con más valor en Bolsa del mundo.

Amstrad Mega PC, también era consola

Sobre el papel, fusionar un ordenador y una consola es una idea absolutamente perfecta. ¿Te imaginas tener un PC y una consola PlayStation 4 o Xbox One en una única máquina? Lo mejor de los dos mundos, un sueño hecho realidad para cualquier aficionado a los videojuegos.

Es una idea tan vieja como las propias consolas, pero este tipo de fusiones se enfrentan a un muro de ingeniería. Las consolas se venden casi a precio de coste (incluso por debajo de él) y fusionar dos máquinas diferentes exige desarrollar hardware propio, que encarece el producto.

Nadie va a comprar un dispositivo que fusiona un PC y una consola, si sale más barato comprar ambas máquinas por separado...

En 1991, Sega e IBM presentaron en Japón Sega TeraDrive, un IBM PC con un procesador 286 de Intel y una consola Sega Mega Drive. Fue un fracaso de ventas.

Pese a esta advertencia, la compañía británica Amstrad decidió lanzar en 1993 el Amstrad Mega PC, un híbrido de PC y consola Sega Mega Drive.

30 años de la informática doméstica en España

Para entender este lanzamiento hay que ponerse en el contexto de la época. A principios de los años 90 Amstrad poseía el 25% del mercado de ordenadores en Europa, y la consola Mega Drive era la más popular del momento, junto con la Super Nintendo. Es como si ahora HP o Dell lanzasen un ordenador con una consola PS4 o Xbox One integrada.

El Amstrad Mega PC disponía de un procesador Intel 386 a 25 Mhz y un Motorola 68000 a 7.14 Mhz, con 1 MB de RAM. La consola Mega Drive se integraba en forma de placa ISA que se insertaba en la placa base. Ambas máquinas compartían los altavoces y el monitor. Este último era multisync a 15/31 Khz, para poder soportar las diferentes frecuencias de refresco que requerían un PC y una consola diseñada para funcionar en un televisor. Además el Amstrad Mega PC incluía un joystick, el gamepad de la Mega Drive, teclado y ratón. Los cartuchos de la consola se insertaban en un slot de la carcasa del PC.

Por desgracia, tres fallos de diseño/marketing pesaron como una losa, y convirtieron al Amstrad Mega PC en un rotundo fracaso:

• Precio: En su lanzamiento, el Amstrad Mega PC costaba 1300€ de la época. Por menos de 1000€ podías comprar un PC y una Mega Drive por separado. Luego bajó a unos 800€, pero ya era demasiado tarde
• Hardware anticuado: El Amstrad Mega PC usaba un procesador 386 en la época en la que los 486 ya estaban en el mercado. Ese mismo año se lanzó el primer Pentium
• Funcionamiento limitado: no se podía usar el PC y la consola al mismo tiempo. Para usar el PC tenías que cerrar la tapa del slot que permitía introducir los cartuchos de la Mega Drive.

Al fracaso de ventas del Amstrad Mega PC se unió el del Amstrad GX4000 (1991) una consola propia de 8 bits lanzada en los tiempos en los que las consolas de 16 bits (Super Nintendo y Mega Drive) ya estaban en el mercado. La compañía británica, uno de los principales vendedores europeos de ordenadores en los años 80, se vió obligada a abandonar el negocio de la informática. Actualmente se dedica a fabricar decodificadores de televisión.

Chumby, ¿ordenador o reloj de mesilla?

Cuando descubres un gadget tecnológico que se llama Chumby, no puedes evitar desconfiar de él. Es sospechoso. Si además tiene una carcasa de cuero y debes colocarlo en la mesita de noche o en la mesa del desayuno, entonces es cuando saltan todas las alarmas.

Chumby (2008) era un simpático ordenador ARM embebido, basado en Linux, y conectado a Internet. Estaba dotado de una pantalla táctil y su función básica era la de servir de reloj de mesilla, pero cuando lo encendías se conectaba a un servidor de Internet que mostraba la últimas noticias, el tiempo, vídeos, o los resultados de fútbol en su pequeña pantalla. Permitía que los propios usuarios hackeasen el ordenador para añadir sus propios servicios, pantallas y presentaciones.

Su principal función era ponerte al día cuando te despertabas por las mañanas o tomabas el desayuno:

Chumby no era un mal producto en sí mismo, aunque sí bastante caro: costaba 180 dólares. El problema era que todo lo que hace Chumby puedes hacerlo con tu móvil, sin tener que gastarte 180 dólares. Además presentaba algunos fallos en la pantalla táctil, que no era muy precisa.

En su favor hay que decir que en 2008 los smartphones no estaban tan extendidos como ahora, pero lo cierto es que fue un fracaso de ventas. La empresa cerró y como la mayoría de la información que mostraba Chumby en pantalla provenía de un servidor, perdió casi todas sus funciones. Posteriormente algunos empleados pusieron en marcha un servidor alternativo con contenido basado en cuotas mensuales, y de hecho Chumby sigue vendiéndose a través de la Chumby Store.

Cae bien, pero nos sigue pareciendo uno delos peores ordenadores de la historia.

Macintosh Portable, feo y pesado

Hemos visto cómo algunas computadoras han fracasado por su diseño, sus prestaciones, o su pobre marketing. En otras ocasiones, la culpa hay que achacarla a las limitaciones de la tecnología de la época.

En 1989 Apple presentó el Macintosh Portable, el primer ordenador portátil de la compañía que utilizaba batería. Todo el diseño estaba pensado para reducir el consumo y así aumentar la duración de la batería. Era de plomo-ácido, como los coches, y no podía descargarse por completo porque dejaba de funcionar.

El Macintosh Portable utilizaba una pantalla matricial en blanco y negro que consumía mucho menos que un monitor tradicional, aunque no se veía bien en condiciones de poca luz. La memoria de 1 MB utilizaba la tecnología SRAM, más cara pero con un menor consumo, que además permitía arrancar el ordenador de forma casi instantánea, pues tenía un modo de reposo como los móviles actuales. Incluso el procesador Motorola 68000, a 16 Mhz, era de bajo consumo.

Aqui puedes verlo en funcionamiento:

En vez de ratón utilizaba un trackball que era extraíble y podía colocarse a ambos lados del teclado. Por aquel entonces, Apple ya pensaba en los zurdos.

Pese a todos estos esfuerzos para reducir el consumo, la batería sólo ofrecía una autonomía de una hora. Y a cambio se habían añadido tres grandes hándicaps, que pesaron como una losa, literalmente. El Mac portátil pesaba casi 8 kilos y abultaba bastante, así que no era nada cómodo de transportar.

Además era muy feo. Se nota que en aquella época Jonathan Ive aún no había tomado las riendas del diseño en Apple...:

[Foto:old-computers.com]

El Mac portátil era my caro, pues costaba 7300$ de la época. Y su pantalla matricial en blanco y negro era muy poco atractiva.

Fue un fracaso rotundo y retrasó la entrada de Apple en el mundo de los portátiles. Eso sí, tiene el honor de ser el primer ordenador comercial que se utilizó en el espacio...

El primer Mac de Apple cumple 30 años

New Internet Computer

Aquí tenemos otro buen ejemplo de un hardware demasiado adelantado a su tiempo. O desde otro punto de vista, un buen ejemplo de por qué no hay que apostarlo todo a una carta.

The New Internet Computer (2000) era un ordenador basado en Linux y centrado en Internet, que fue desarrollado por una empresa de Larry Ellison, uno de los fundadores de Oracle, y una de las personas más ricas del mundo.

El concepto de New Internet Computer era bueno: un ordenador de bajo coste (200$), basado en Linux, centrado en Internet. Una versión primigenia de los Chromebooks actuales, si se quiere, pero en formato de sobremesa.

¿Cuál era el problema? Que en el año 2000 no existía el ADSL ni la banda ancha. Internet funcionaba a 56 Kbps a través de la línea telefónica, y en muchos casos además de la cuota mensual tenías que pagar por el consumo de datos. Eso sí, el gancho era que junto al ordenador te ofrecían una conexión a Internet sin cuotas.

El New Internet Computer no tenía lector de discos ni disco duro. No podías instalar programas ni funcionaba si no estabas conectado a Internet. Una conexión que, en el año 2000, era muy lenta y cara. No era un mal hardware en sí mismo, pero estaba demasiado adelantado a su tiempo porque depender de Internet al 100% en una época en la que Internet estaba en pañales, era una desastrosa decisión de ingeniería. Sin duda, ha hecho méritos para ser considerado uno de los peores ordenadores de la historia.

Larry Ellison esperaba vender 5 millones de ordenadores el primer año, pero sólo vendió 50.000 unidades. A los dos años, cerró la compañía.

IBM PCjr y su teclado de goma

IBM obtuvo el mayor éxito de la historia de la informática con su IBM Personal Computer, los populares IBM PC que gracias a las marcas clónicas se han convertido en los ordenadores actuales utilizados por más de 1000 millones de personas en todo el mundo.

Los primeros IBM PC estaban pensados para las empresas. Eran caros y sólo disponían de software de oficina. En 1984 la informática doméstica estaba en pleno apogeo con la venta masiva de ordenadores MSX, Commodore 64, Apple II o ZX Spectrum. IBM quería un pedazo de ese mercado, así que lanzó su nuevo IBM PCjr, pensado para toda la familia:

Utilizaba cartuchos y usaba un procesador Intel 8088 a 4.77 Mhz, con 64 KB de RAM, y lector de disco opcional.

El IBM PCjr fue un completo fracaso por diferentes razones. Debido a su poca memoria no era compatible con la mayoría de los programas ya creados para el IBM PC. Además era muy caro para tratarse de un ordenador familiar: el modelo con disco valía 1298$ de la época, lo que equivale a unos 4500€ actuales.

Aunque las principales críticas se las llevó el teclado. Era uno de los primeras teclados inalámbricos de la historia, pero funcionaba por infrarrojos así que sufría muchas interferencias al usar el mando de la tele y otros aparatos. Además su batería se agotaba enseguida.

Pero lo peor eran las teclas de goma, que impedía pulsarlas con rapidez. Sólo existían 62 teclas (un teclado de la época tenía 83) y estaban muy separadas unas de otras:

IBM lo justificó diciendo que estaba pensado para usar plantillas de cartón que se colocaban encima con los programas educativos, aunque la realidad es que escribir una carta o hacer los deberes del cole, tareas vitales para un ordenador doméstico, era una auténtica tortura.

30 años de Windows, el PC al alcance de todos

Coleco Adam, experto en borrar discos

En 1983, el fabricante de juguetes Coleco puso a la venta el ordenador doméstico Coleco Adam. Había obtenido un gran éxito en Estados Unidos con su consola Colecovision, y pensaba extender su mercado a los ordenadores.

Pero el problema de que una compañía de juguetes diseñe un ordenador es que, bueno, pueden surgir ideas tan curiosas como que la fuente de alimentación estuviese integrada en la impresora, así que el ordenador no funcionaba si no la tenías conectada. Su sistema operativo también estaba lleno de bugs.

Pero Coleco Adam pasó a la historia de los ordenadores por una característica única: cuando se encendía generaba un corriente magnética que a veces borraba los discos o las cintas que estaban insertados en el slot del ordenador. En el manual se aconsejaba encender el ordenador con el disco insertado...

[Funny Quiz: ¿te suena la chica del anterior anuncio? Sí, es ella.]

Las unidades lectoras del Coleco Adam daban muchos errores, y los ordenadores debían montarse a mano porque los agujeros de los tornillos de la placa base no coincidían con los agujeros de la carcasa.

Algunas tiendas aseguraban haber devuelto cinco de cada seis unidades vendidas. Coleco perdió más de 40 millones de dólares de la época, pero por suerte para ellos lo compensó con las inmensas ganancias que les proporcionó otro producto de la compañía presentado ese mismo año: las míticas muñecas Cabbage, popularizadas en España con el nombre de muñecas chochonas, que aún se siguen vendiendo con gran éxito.