IA generativa para trazar rutas espaciales: el método de Princeton que acelera el diseño de trayectorias

Cuando pensamos en misiones a Marte o en sobrevuelos de lunas de Saturno, solemos imaginar una nave “siguiendo un plan” como si fuese un tren en sus raíles. La realidad se parece más a conducir con niebla y con un walkie-talkie que tarda en responder. Las sondas mantienen contacto constante con el control de misión en la Tierra y, ante cualquier ajuste, se inicia un intercambio: la nave envía datos, en Tierra se recalcula, se responde y la instrucción vuelve a viajar por el espacio. Ese retardo es inevitable por las distancias, y puede convertirse en un freno cuando el objetivo científico exige una precisión quirúrgica.

Un ejemplo muy gráfico es el que plantea el equipo de Ryne Beeson, profesor de ingeniería mecánica y aeroespacial en Princeton: atravesar los géiseres de Encelado justo cuando brotan. Es el tipo de maniobra que pide “llegar a la hora exacta” y corregir en el último momento si hace falta. En la Tierra, los vehículos autónomos ya ajustan su ruta en tiempo real sin pedir permiso a nadie. En el espacio, esa autonomía plena todavía no es habitual: las naves siguen dependiendo de la comunicación con Tierra para decisiones críticas, según explican los investigadores. Continúa leyendo «IA generativa para trazar rutas espaciales: el método de Princeton que acelera el diseño de trayectorias»

La inteligencia artificial como copiloto del futuro en la exploración espacial

Cuando una nave se aventura más allá de la Tierra, cada decisión operativa depende de una comunicación constante con los equipos en tierra. Este ida y vuelta de información, aunque esencial, implica una demora inevitable. Si un objetivo crítico se presenta en cuestión de segundos —como atravesar los geiseres activos de Encélado en el momento justo—, esa latencia puede costar la oportunidad. Por eso, investigadores como Ryne Beeson, profesor de ingeniería mecánica y aeroespacial en Princeton, se están preguntando: ¿puede una nave tomar decisiones por sí sola?

La autonomía espacial aún no se ha materializado. Las naves siguen atadas al cordón umbilical de las telecomunicaciones terrestres. Sin embargo, con el apoyo del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Princeton y su programa de subvenciones semilla, el equipo de Beeson trabaja para acercarse a esa visión. Y el camino pasa por la inteligencia artificial. Continúa leyendo «La inteligencia artificial como copiloto del futuro en la exploración espacial»

La restauración de arte con IA generativa: avances, métodos y dilemas

La inteligencia artificial está transformando numerosos sectores, y el mundo del arte no es la excepción. En particular, la restauración de obras dañadas mediante IA generativa se ha convertido en una herramienta prometedora, capaz de acelerar procesos, mejorar la precisión de intervenciones y ampliar el acceso a la conservación del patrimonio. Desde pinturas renacentistas hasta murales milenarios, las nuevas tecnologías están permitiendo ver lo invisible y reconstruir lo perdido. Continúa leyendo «La restauración de arte con IA generativa: avances, métodos y dilemas»

Boltz-1: El modelo abierto de predicción biomolecular que democratiza la investigación científica

La inteligencia artificial ha revolucionado el campo de la investigación biomédica, particularmente en la predicción de estructuras biomoleculares. Ahora, investigadores del MIT han dado un paso crucial con Boltz-1, un modelo completamente open-source que promete acelerar el desarrollo de medicamentos y facilitar avances en biotecnología.

Continúa leyendo «Boltz-1: El modelo abierto de predicción biomolecular que democratiza la investigación científica»

OpenAI revoluciona la generación de contenido con el modelo sCM

En su último avance, OpenAI ha presentado el modelo sCM (simplified continuous-time consistency model), una alternativa más rápida y eficiente a los tradicionales modelos de difusión. Este nuevo enfoque promete mejorar drásticamente la velocidad en la generación de imágenes, audio y video, abordando uno de los principales desafíos de los modelos de difusión: la lentitud en el proceso de muestreo. Ahora, con sCM, OpenAI busca no solo mantener la calidad de los contenidos generados, sino hacerlo en tiempo récord, abriendo la puerta a aplicaciones en tiempo real.

Continúa leyendo «OpenAI revoluciona la generación de contenido con el modelo sCM»

El poder de los modelos de difusión en la creación de contenido digital

Los modelos de difusión han revolucionado la manera en que interactuamos con el contenido digital. Seguramente, has visto esas imágenes impresionantes o videos ultra realistas en las redes sociales y te has preguntado cómo se crean. No es magia, es ciencia, y está basada en un principio simple pero poderoso: el proceso de difusión. Este método, que imita cómo las partículas se esparcen en la naturaleza, permite que las máquinas generen imágenes, videos y hasta audio de alta calidad, todo a partir de una entrada de datos aparentemente caótica.

Continúa leyendo «El poder de los modelos de difusión en la creación de contenido digital»

Alibaba y su nueva herramienta para animar imágenes

Si tanta herramienta de crear imágenes, de hacer vídeos con IA y de tener avatares animados os está empezando a saturar, siéntate para escuchar lo que viene.

Alibaba Group ha presentado ‘Animate Anyone’, una herramienta que transforma imágenes estáticas en videos de personajes. ¿Qué implica esto para el mundo del contenido digital? Vamos a desglosarlo.

Continúa leyendo «Alibaba y su nueva herramienta para animar imágenes»

La optimización de Google AI: Velocidad y eficiencia para grandes modelos de difusión en móviles

Google AI nos trae un avance tecnológico fascinante en su blog. Su equipo de ingenieros, Juhyun Lee y Raman Sarokin, han desarrollado un método para acelerar la implementación de grandes modelos de difusión (LDMs) en dispositivos móviles, logrando que modelos de tamaño considerable se ejecuten en smartphones modernos de forma eficiente. Continúa leyendo «La optimización de Google AI: Velocidad y eficiencia para grandes modelos de difusión en móviles»

Investigadores utilizan IA para generar imágenes basadas en la actividad cerebral

¿Alguna vez has imaginado algo tan vívidamente que podrías verlo con tus propios ojos? Gracias a los avances tecnológicos y la inteligencia artificial, esto ahora es posible. En un reciente estudio publicado en diciembre, investigadores de la Escuela de Graduados de las Ciencias Bioscience de la Universidad de Osaka lograron reconstruir imágenes de alta resolución a partir de la actividad cerebral utilizando el modelo de generación de imágenes Stable Diffusion. Continúa leyendo «Investigadores utilizan IA para generar imágenes basadas en la actividad cerebral»