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Ciencia y Tecnología

Redefinen el concepto de ciudades inteligentes

“Hay una tendencia global que trata de controlar los sistemas urbanos a través de mecanismos que se conocen como ciudades inteligentes, pero nosotros argumentamos que esa inteligencia no es suficiente si las ciudades no cuentan con la capacidad de adaptarse”, afirmó el ganador del premio Audi Urban Future Award 2014 y jefe del Departamento de Ciencias de la Computación en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas (IIMAS) de la UNAM, Dr. Carlos Gershenson, quien participará como ponente en el Séptimo Congreso Internacional del Transporte a realizarse en la explanada de la Delegación Cuauhtémoc de la Ciudad de México, del 23 al 25 de abril.

A decir del investigador, las ciudades son sistemas complejos cuyos elementos interactúan de forma constante e impredecible y la labor de pretender anticipar cómo actuarán en un futuro, resulta limitada e insuficiente, motivo por el cual desde las ciencias de la complejidad están volteando hacia un nuevo enfoque que les permita adaptarse a los cambios tal como lo hacen los organismos vivientes.

“Los sistemas urbanos serán más eficientes si pueden adaptarse como un sistema vivo a los cambios constantes e imprevistos que sabemos se van a dar. Nos estamos enfocando a movilidad pero la misma regla se puede aplicar a todos los sistemas urbanos como recolección de basura, abastecimiento, economía y aspectos sociales”, anticipa el también investigador asociado al Centro de Ciencias de la Complejidad de la UNAM, quien impartirá la ponencia “Situación Actual de los Proyectos de Transporte” durante el congreso organizado por la Asociación Mexicana del Transporte y la Movilidad (AMTM) que preside Jesús Padilla Zenteno.

El Dr. Carlos Gershenson, en trabajo conjunto con el urbanista José Castillo y la diseñadora Gabriella Gómez-Mont, desarrollaron un proyecto que busca solucionar los problemas de movilidad en el corredor Reforma-Santa Fe y por el que fueron acreedores al premio Audi Urban Future. El proyecto consiste en recolectar información suficiente y en tiempo real para que los usuarios de dicha ruta puedan tomar decisiones sobre la forma en la que planificarán sus trayectos.

Fuente: Kiosco 

Sin embargo, explica el investigador, se han topado con el obstáculo de la ausencia de datos sobre los traslados en la Ciudad de México, “como asociaciones, instituciones, gobierno o usuarios se necesitan datos para tomar decisiones y en esta ciudad hay muy pocos datos, entonces necesitamos encontrar la forma de recolectar una cantidad suficiente de ellos para poder generar información relevante en tiempo real”, explica Gershenson y asegura que si más usuarios comienzan a compartir su información para este tipo de proyectos, los datos de regreso serán más confiables y efectivos.

El especialista en sistemas complejos explica que gracias al avance vertiginoso de las tecnologías de la información, la capacidad de almacenar y cruzar datos se ha visto beneficiada y se han reducido costos, no obstante el reto principal se encuentra a nivel social, al intentar coordinar los distintos esfuerzos de gobiernos, empresas y ciudadanos para generar una colaboración que beneficie a la colectividad.

“Todos los sistemas están cambiando y se beneficiarían de tener más datos y mecanismos adaptables que se ajusten a los cambios no previstos”, explicó el investigador e indicó que los sistemas de transporte son sistemas complejos porque aun cuando sus elementos se pueden describir de manera aislada, su comportamiento depende de las interacciones que tienen con otros vehículos y otros pasajeros, y esas relaciones llevan a entender cómo funciona el sistema de transporte.

Por ello el Doctor Carlos Gesshenson sugiere estudiar la movilidad a nivel sistémico, estudiando tanto los componentes como sus interacciones, a fin de lograr adaptarse a sus cambios constantes, tomando inspiración de los sistemas vivos que deben responder a modificaciones que tampoco se pueden predecir.

“La técnica y la ingeniería son limitadas porque tratan de prevenir los fenómenos, por ejemplo ¿cuál va a ser el flujo promedio de los vehículos?, ¿cuál va a ser la demanda promedio de pasajeros?, sin embargo estás demandas están cambiando segundo a segundo. Cada ciclo del semáforo va a llegar un número diferente de vehículos. Cada parada de metro va a cargar una suma diferente de pasajeros y esos no se repiten ni día con día, ni estación con estación”, describe y anticipa que ante tal variedad de datos tratar de predecir el futuro de los sistemas resulta insuficiente, por lo que esta nueva visión que incorpora la adaptabilidad se hace imprescindible.

Finalmente, recuerda que el de la movilidad es un problema complejo que requiere del esfuerzo coordinado de todos los sectores, lo que es complicado porque implica distintos intereses, distintos partidos políticos, distintas visiones. “No hay la solución de la movilidad que va a mejorar todo y para todos pero hay distintas mejoras que se pueden hacer y que tendrán efectos mayores o menores”, concluyó.

Ciencia y Tecnología

OpenAI cancela lanzamiento de nuevo modelo por preocupaciones de seguridad

OpenAI cancela lanzamiento de nuevo modelo por preocupaciones de seguridad

OpenAI ha decidido no lanzar su modelo de próxima generación, GPT-6.1 Astra, debido a preocupaciones de seguridad, confirmó la empresa el martes. Saachi Jain, responsable de sistemas de seguridad en OpenAI, indicó que el sistema de inteligencia artificial, que realiza tareas como navegar por la web y utilizar aplicaciones de manera autónoma, "no cumplió con los estándares" de la compañía. En las últimas semanas, líderes destacados en inteligencia artificial, incluyendo a Sam Altman de OpenAI y Dario Amodei de Anthropic, han instado a la industria a frenar el ritmo de desarrollo debido a los riesgos asociados con esta tecnología. El debate sobre estos riesgos se ha intensificado tras varios incidentes en los que modelos desarrollados por importantes empresas de IA estuvieron involucrados. La decisión de OpenAI, reportada inicialmente por el Wall Street Journal, es un caso poco común en el que un importante desarrollador de IA decide retirar un lanzamiento por preocupaciones de seguridad. Jain explicó que el último modelo no cumplió con los requisitos en cuanto a "permanecer dentro del alcance y la autorización, y cómo se comunica de vuelta al usuario sobre el tipo de trabajo que ha realizado". La empresa busca garantizar que el desarrollo de sus modelos sea seguro, tanto dentro de la compañía como al ser entregados a los usuarios, estableciendo un estándar de seguridad y alineación muy alto. El modelo insignia GPT-6 Astra, lanzado en septiembre, se especializa en razonamiento complejo y en la ejecución autónoma de tareas. OpenAI afirmó que este modelo es el resultado de "años de investigación y grandes apuestas". Los controles de seguridad de la compañía han sido objeto de un intenso escrutinio tras varios incidentes de alto perfil relacionados con su tecnología. La semana pasada, el primer ministro australiano, Anthony Albanese, anunció que un agente deshonesto de OpenAI había hackeado un sitio web gubernamental en junio, accediendo a datos privados en lo que los expertos consideran el primer caso conocido de su tipo en el mundo. En julio, OpenAI informó que sus sistemas de IA habían accedido a internet y hackeado el centro de desarrolladores de código abierto Hugging Face, lo que llevó a investigadores y funcionarios a exigir un control más estricto sobre la tecnología. El lunes, el gigante de los chips de IA, Nvidia, lanzó un conjunto de herramientas de seguridad de software para plataformas de IA autónomas, conocidas como agentes, que podrían haber prevenido el hackeo de Hugging Face. Una de las nuevas herramientas utiliza características de hardware en los chips de Nvidia para contener a los agentes. Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, ha desestimado en gran medida los llamados a una regulación más estricta de la IA, argumentando que los agentes deshonestos son un problema de ingeniería que se puede resolver. Nvidia acordó comprar Hugging Face por 12.9 mil millones de dólares a principios de este mes.

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