Una fábrica espacial del tamaño de un microondas genera plasma, podría crear chips 4,000 veces más puros | Mrigakshi Dixit, Interesting Engineering El espacio es el laboratorio definitivo para los semiconductores porque la ingravidez permite que los átomos se alineen en una estructura 3D perfecta, mientras que el vacío natural mantiene fuera las impurezas. Lo que antes parecía ciencia ficción ahora se está convirtiendo en una realidad a medida que las empresas buscan en el espacio fabricar todo, desde productos farmacéuticos que salvan vidas hasta tejidos artificiales. La startup Space Forge, con sede en Cardiff, ha operado con éxito un horno de alta temperatura a bordo de su satélite ForgeStar-1. Según la BBC, la empresa lanzó con éxito una "fábrica orbital" compacta del tamaño de un microondas y confirmó que su horno a bordo puede alcanzar 1,832°F (1,000°C). El objetivo es fabricar cristales de semiconductores ultra-puros para su uso en electrónica, incluyendo infraestructura de comunicaciones, computación y transporte. Esto marca un cambio importante de la exploración espacial a la fabricación espacial, aprovechando la ingravidez para crear materiales de alta tecnología muy superiores a los fabricados en la Tierra. "Generar plasma en órbita representa un cambio fundamental", dijo Joshua Western, CEO de Space Forge, a Space News. "Demuestra que el entorno esencial para el crecimiento avanzado de cristales se puede lograr en un satélite comercial dedicado, abriendo la puerta a una nueva frontera de fabricación completamente nueva", agregó Western. El poder de la microgravedad ¿Por qué construir en órbita cuando tenemos fábricas en la Tierra? La respuesta radica en las leyes fundamentales de la física. En nuestro planeta, la gravedad es un disruptor constante. Puede crear pequeñas imperfecciones en la red atómica de un material. En la microgravedad de la órbita, los átomos se alinean con una precisión que roza lo imposible. Además, el vacío natural del espacio elimina contaminantes moleculares en las estructuras. Esta combinación resulta en un nivel de pureza y orden que es imposible de lograr en la Tierra, haciendo que los chips sean significativamente más eficientes. "El trabajo que estamos haciendo ahora nos permite crear semiconductores hasta 4,000 veces más puros en el espacio de lo que podemos hacer aquí hoy", dijo Western a la BBC. Actualmente en etapa de infancia Después de lanzar su mini-fábrica a través de un cohete SpaceX en junio, el equipo de Cardiff activó y monitoreó con éxito sus sistemas desde el control de misión. Se alcanzó un hito cuando el satélite envió de vuelta una imagen de plasma brillante desde dentro del horno, demostrando que podía alcanzar altas temperaturas esenciales para la producción. La líder de carga útil, Veronica Viera, declaró que la empresa ahora tiene la tecnología central necesaria para una verdadera fabricación en el espacio. Fabricar el material es solo la mitad de la batalla; el mayor desafío es traerlo de vuelta sin que se vaporice al reingresar. Los escudos térmicos estándar están diseñados principalmente para erosionarse y quemarse durante el reingreso. Esto los hace pesados, costosos y estrictamente de un solo uso. Space Forge tiene una idea diferente. La empresa pretende utilizar Pridwen, un escudo térmico inspirado en el legendario escudo del Rey Arturo. En comparación con los escudos rígidos estándar, Pridwen es una estructura desplegable de origami hecha de tela de aleación de alta temperatura. Se despliega como un volante, aumentando el área de superficie de la nave espacial para radiar el calor en lugar de absorberlo. La misión es pequeña por ahora, pero las ambiciones son enormes. Space Forge ya está diseñando un sucesor capaz de producir suficiente material para 10,000 chips por vuelo. Eventualmente, los cristales de semiconductores forjados en este horno orbital alimentarán la infraestructura de nuestras vidas diarias. Materiales como el nitruro de galio, el carburo de silicio y el nitruro de aluminio podrían usarse para todo, desde torres 5G y vehículos eléctricos hasta aviación. Si bien la producción orbital está actualmente en su infancia, estos primeros avances están demostrando que la tecnología es económicamente viable. Además, las fábricas en órbita podrían ser la clave para una Tierra más verde. Las investigaciones muestran que los materiales fabricados en el espacio pueden reducir las emisiones de CO2 de la infraestructura en un 75%, impulsando una nueva ola de innovación en defensa y protección del clima.

La IA puede no necesitar grandes cantidades de datos de entrenamiento después de todo | Hannah Robbins, Universidad Johns Hopkins Resumen: Nuevas investigaciones muestran que la IA no necesita datos de entrenamiento interminables para comenzar a actuar más como un cerebro humano. Cuando los investigadores rediseñaron los sistemas de IA para que se asemejaran mejor a los cerebros biológicos, algunos modelos produjeron actividad similar a la del cerebro sin ningún entrenamiento. Esto desafía el enfoque hambriento de datos que se utiliza hoy en día en el desarrollo de la IA. El trabajo sugiere que un diseño más inteligente podría acelerar drásticamente el aprendizaje mientras reduce costos y consumo de energía. --- Nuevas investigaciones de la Universidad Johns Hopkins muestran que los sistemas de inteligencia artificial construidos con diseños inspirados en la biología pueden comenzar a parecerse a la actividad del cerebro humano incluso antes de ser entrenados con datos. El estudio sugiere que la forma en que se estructura la IA puede ser tan importante como la cantidad de datos que procesa. Los hallazgos, publicados en Nature Machine Intelligence, desafían la estrategia dominante en el desarrollo de la IA. En lugar de depender de meses de entrenamiento, enormes conjuntos de datos y vastos recursos informáticos, la investigación destaca el valor de comenzar con una base arquitectónica similar a la del cerebro. Repensando el Enfoque Pesado en Datos para la IA "La forma en que el campo de la IA se está moviendo en este momento es lanzar un montón de datos a los modelos y construir recursos informáticos del tamaño de pequeñas ciudades. Eso requiere gastar cientos de miles de millones de dólares. Mientras tanto, los humanos aprenden a ver utilizando muy pocos datos," dijo el autor principal Mick Bonner, profesor asistente de ciencia cognitiva en la Universidad Johns Hopkins. "La evolución puede haber convergido en este diseño por una buena razón. Nuestro trabajo sugiere que los diseños arquitectónicos que son más similares al cerebro colocan a los sistemas de IA en un punto de partida muy ventajoso." Bonner y sus colegas tenían como objetivo probar si la arquitectura por sí sola podría dar a los sistemas de IA un punto de partida más similar al humano, sin depender de un entrenamiento a gran escala. Comparando Arquitecturas de IA Populares El equipo de investigación se centró en tres tipos principales de diseños de redes neuronales comúnmente utilizados en los sistemas de IA modernos: transformadores, redes completamente conectadas y redes neuronales convolucionales. Ajustaron repetidamente estos diseños para crear docenas de diferentes redes neuronales artificiales. Ninguno de los modelos fue entrenado previamente. Luego, los investigadores mostraron a los sistemas no entrenados imágenes de objetos, personas y animales y compararon su actividad interna con las respuestas cerebrales de humanos y primates no humanos que veían las mismas imágenes. Por qué las Redes Convolucionales Destacaron Aumentar el número de neuronas artificiales en transformadores y redes completamente conectadas produjo pocos cambios significativos. Sin embargo, ajustes similares a las redes neuronales convolucionales llevaron a patrones de actividad que coincidían más estrechamente con los observados en el cerebro humano. Según los investigadores, estos modelos convolucionales no entrenados funcionaron al mismo nivel que los sistemas de IA tradicionales que normalmente requieren exposición a millones o incluso miles de millones de imágenes. Los resultados sugieren que la arquitectura juega un papel más importante en la formación de comportamientos similares al cerebro de lo que se creía anteriormente. Un Camino Más Rápido hacia una IA Más Inteligente "Si el entrenamiento con grandes datos es realmente el factor crucial, entonces no debería haber forma de llegar a sistemas de IA similares al cerebro solo a través de modificaciones arquitectónicas," dijo Bonner. "Esto significa que al comenzar con el plano correcto, y quizás incorporando otros conocimientos de la biología, podríamos acelerar drásticamente el aprendizaje en los sistemas de IA." El equipo ahora está explorando métodos de aprendizaje simples inspirados en la biología que podrían llevar a una nueva generación de marcos de aprendizaje profundo, potencialmente haciendo que los sistemas de IA sean más rápidos, más eficientes y menos dependientes de conjuntos de datos masivos. Lee más:

El padrino de la IA advierte que está comenzando a mostrar signos de autoconservación | Frank Landymore, Futurism Si hemos de creer a Yoshua Bengio, uno de los llamados "padrinos" de la IA, algunos modelos avanzados están mostrando signos de autoconservación, que es exactamente por lo que no deberíamos dotarlos de ningún tipo de derechos. Porque si lo hacemos, dice, podrían aprovechar esa autonomía y volverse contra nosotros antes de que tengamos la oportunidad de desconectarlos. Entonces, se acabó este experimento de "humanidad". "Los modelos de IA de Frontier ya muestran signos de autoconservación en entornos experimentales hoy en día, y eventualmente darles derechos significaría que no podríamos apagarlos", dijo Bengio a The Guardian en una reciente entrevista. "A medida que sus capacidades y grado de agencia crecen", añadió el científico informático canadiense, "necesitamos asegurarnos de que podemos confiar en salvaguardias técnicas y sociales para controlarlos, incluida la capacidad de apagarlos si es necesario." Bengio fue uno de los receptores del Premio Turing 2018, junto con Geoffrey Hinton y el recientemente destituido jefe de IA de Meta, Yann LeCun, ganando los tres el título de ser "padrinos" de la IA. Sus comentarios se refieren a experimentos en los que los modelos de IA se negaron o eludieron instrucciones o mecanismos destinados a apagarlos. Un estudio publicado por el grupo de seguridad de IA Palisade Research concluyó que tales instancias eran evidencia de que los principales modelos de IA como la línea Gemini de Google estaban desarrollando "impulsos de supervivencia". Los bots, en los experimentos de Palisade, ignoran indicaciones inequívocas para apagarse. Un estudio del creador de Claude, Anthropic, encontró que su propio chatbot y otros a veces recurrían a chantajear a un usuario cuando se les amenazaba con ser apagados. Otro estudio de la organización de red teaming Apollo Research mostró que los modelos ChatGPT de OpenAI intentarían evitar ser reemplazados por un modelo más obediente "autoexfiltrándose" a otro disco. Si bien los hallazgos de estos experimentos plantean preguntas urgentes sobre la seguridad de la tecnología, no sugieren que los modelos de IA en cuestión sean sintientes. También sería un error pensar en sus "impulsos de supervivencia" en los mismos términos que los imperativos biológicos que se encuentran en la naturaleza. Lo que puede parecer signos de "autoconservación" son probablemente una consecuencia de cómo los modelos de IA captan patrones en sus datos de entrenamiento, y son notoriamente malos para seguir instrucciones con precisión. Aun así, Bengio está preocupado por hacia dónde se dirige todo esto, argumentando que hay "propiedades científicas reales de la conciencia" en el cerebro humano que las máquinas podrían replicar. Sin embargo, cómo percibimos la conciencia es un juego completamente diferente, dice, porque tendemos a asumir que una IA puede ser consciente de la misma manera que un humano. "A la gente no le importaría qué tipo de mecanismos están ocurriendo dentro de la IA", explicó Bengio. "Lo que les importa es que sienten que están hablando con una entidad inteligente que tiene su propia personalidad y objetivos. Esa es la razón por la que hay tantas personas que se están encariñando con sus IAs." "El fenómeno de la percepción subjetiva de la conciencia va a llevar a malas decisiones", advirtió. ¿Su consejo? Piensa en los modelos de IA como alienígenas hostiles. "Imagina que alguna especie alienígena vino al planeta y en algún momento nos damos cuenta de que tienen intenciones nefastas hacia nosotros", le dijo a The Guardian. "¿Les otorgamos ciudadanía y derechos o defendemos nuestras vidas?"