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El equipo de IA de Google busca otros planetas con aprendizaje automático

El estudio de exoplanetas (planetas que giran alrededor de otras estrellas), es aún un proceso muy complicado a pesar de los avances tecnológicos, sin embargo con la ayuda del aprendizaje automático recientemente se han logrado algunos progresos.

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Inteligencia Artificial es la base de Cylance para proteger a las empresas

La firma de seguridad Cylance realizó su presentación en México, se basa en el desarrollo de Inteligencia Artificial que viene haciendo desde 2012 cuando el tema no era una tendencia, además aprovecha las matemáticas y aprendizaje automático para evitar amenazas que puedan afectar a los endpoints.

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La inteligencia artificial cambiará la forma de interactuar con Smartphones

La fusión de la visión artificial, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están cambiando el enfoque de los dispositivos de lo que hacen y ven los usuarios a en sus pantallas a lo que éstos pueden ver y hacer por las personas.

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SAP introduce Machine Learning para optimizar la experiencia de compra

SAP presentó nuevas tecnologías en el sector de consumo, tales como el reconocimiento facial, aprendizaje automático e Internet de las Cosas (IoT), para permitir campañas de marketing específicas y ayudar a los consumidores a optimizar su experiencia de compra.

Compartir, es demostrar interés: Una encuesta de SAP revela lo que hace felices a los clientes (y lo que les enoja)

El 89% esperan una respuesta a su consulta dentro de las primeras 24 horas, de acuerdo con el informe de Insights Consumer Insights de SAP Hybris 2017.

La encuesta involucra a 20,000 consumidores en todo el mundo donde se encontró que la manera más fácil de mantener a los clientes satisfechos es responder, y la manera más rápida de perderlos es compartir sus datos sin su consentimiento.

De acuerdo con el estudio, cuatro de cada cinco compradores (80%) están dispuestos a compartir algunos de sus datos personales con las marcas, siendo Japón el que menos se inclina por esta práctica (52%), en comparación con Colombia e India (ambos con 92%). Los encuestados de todos los países, excepto Rusia, están dispuestos a compartir sus direcciones de correo electrónico, pero solo la mitad de los consumidores de Oriente Medio desean compartir sus números de teléfono móvil.

Diez clientes se unieron a SAP Hybris para incorporar capacidades de aprendizaje automático en los portafolios de SAP Hybris Sales Cloud y SAP Hybris Service Cloud. Las soluciones SAP Hybris tienen acceso a los datos de los clientes y los productos de manera frontal. Con el software SAP tocando más del 76 por ciento de las transacciones comerciales mundiales, SAP está en una posición única para acceder y aprovechar los datos a este nivel.

Gracias a esto, se encuentran disponibles varios casos en diferentes aspectos como marketing, ventas, servicios y comercio. Incluyen personalización avanzada, merchandising contextual, uso de bots como asistentes de compras, puntuación de afinidad, análisis de sentimiento, análisis de texto de ticket de servicio y un servicio de atención al cliente.

N. de P. SAP

 

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Cellebrite introduce aprendizaje automático en su solución de estudio analítico

Cellebrite, realizó el anuncio de un estudio analítico diseñadas para detectar y analizar pruebas de medios digitales con más rapidez, por medio de una serie de algoritmos de aprendizaje automático.  Este reciente avance en estudio analítico de pruebas digitales proporciona a los profesionales de cumplimiento de la ley algoritmos neurales de avanzada, basados en red, que identifican y categorizan automáticamente imágenes y video clips previamente conocidos y desconocidos.

El acceso a herramientas avanzadas de estudio analítico para texto, video e imágenes optimiza los recursos investigativos, eliminando el análisis manual de grandes volúmenes de artefactos de medios, y ayuda a reducir el estrés psicológico que representa revisar material delicado, usualmente encontrado en casos criminales.

“Todos los días, los investigadores enfrentan el enorme desafío de trabajar con crecientes volúmenes de evidencia digital que, hasta ahora, requería revisión y análisis manual meticuloso,” afirmó Yossi Carmil, Co-CEO Global de Cellebrite.

Este nuevo lanzamiento de la Plataforma Cellebrite UFED Analytics proporciona opciones para correlacionar, visualizar y explorar archivos de variados registros de computadora, redes sociales, nube, móviles, de operadores celulares y de otras fuentes de datos digitales en una visualización centralizada, con acceso administrado para usuarios múltiples, brindando a los equipos investigativos verdadera inteligencia y colaboración digital.

Las principales actualizaciones de la plataforma incluyen:

  • Correlación y categorización de imágenes automatizada: Esta capacidad, primera en su clase, categoriza imágenes y fotogramas de video automáticamente para eliminar la revisión manual de pruebas duplicadas; correlaciona imágenes desconocidas e identifica medios exclusivos para que los equipos investigativos puedan enfocarse en los datos de interés.  Los algoritmos de avanzada fueron implementados para la detección automática de objetos como armas y drogas dentro de los medios. El sistema también detecta y categoriza pornografía infantil, contenido adulto, documentos y capturas de pantalla permitiendo el acceso acelerado a los medios de investigación relevantes;
  • Reconocimiento y correlación de rostros: Los algoritmos exclusivos usados para la detección automática de rostros, dentro de cualquier foto o video disponible en el sistema, permite a los investigadores efectuar la correlación cruzada de rostros individuales en los medios con rapidez y exactitud;
  • Ingestión de datos de computadora: Las extracciones de datos de computadoras ahora puede ser ingerida como una fuente de datos adicional dentro de Cellebrite Analytics, de manera que cuando se procesa junto con los datos de fuentes como redes sociales, nube, móviles y de operadores celulares, proporciona a los investigadores una visualización holística de pruebas acumuladas;
  • Integración con fuentes externas de datos: La integración con el Proyecto VIC, CAID y otras bases de datos definidas de valor hash reducen el estrés psicológico que representa revisar material delicado. La existencia de imágenes incriminatorias conocidas es identificada automáticamente correlacionando los valores hash de las imágenes para luego clasificarlas usando categorías predefinidas. Las imágenes no referenciadas que sean descubiertas también pueden ser categorizadas y exportadas para ser inmediatamente compartidas con las fuerzas de cumplimiento de la ley de todo el mundo.

Los elementos de aprendizaje automático de Cellebrite Analytics acelerará el tiempo a la evidencia en una variedad de investigaciones, incluyendo explotación infantil, narcóticos, pandillas, tráfico humano, antiterrorismo y muchas más. Con este nuevo lanzamiento que integra también otras ofertas Cellebrite incluyendo la nueva edición de su UFED Cloud Analyzer, con una robusta caja de herramientas con capacidades investigativas, los investigadores pueden analizar datos de redes sociales de dominio público con nube privada o datos de redes sociales de conformidad con una orden judicial, así como datos de dispositivos móviles, de computadora y de operadores de telecomunicaciones para identificar inmediatamente evidencia crítica para una investigación.

N de P. Cellebrite

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Inteligencia Artificial de Fujitsu datos sobre los problemas del mundo real

Fujitsu anunció un gran avance de la tecnología de aprendizaje profundo, desarrollando un nuevo y eficiente mecanismo de distribución de memoria para las Redes Neuronales Profundas.

Utilizado de manera extensiva para muchas aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) que implican reconocimiento y clasificación de voz y objetos, el uso de DNN avanzados requiere de recursos computacionales masivos, imponiendo severas demandas de infraestructura de computación existentes. Con esta nueva solución desarrollada por Fujitsu Laboratories of Europe, el paralelismo de modelos se usa para distribuir los requerimientos de memoria DNN de una forma gestionada fácilmente, transparente y automatizada. Como resultado, la capacidad de las infraestructuras actuales para hacer frente a las aplicaciones de IA de gran escala se mejora considerablemente sin necesidad de nuevas inversiones.

Esta nueva solución logra un nuevo proceso de distribución de la memoria transformando las capas de redes neuronales diseñadas arbitrariamente, en redes equivalentes, en las que algunas o todas sus capas son reemplazadas por un número de partes de subcapa más pequeñas. Estas partes subcapa están diseñadas para ser funcionalmente equivalentes a las originales, pero son computacionalmente mucho más eficientes para ejecutar. Es importante destacar que, dado que las capas originales y nuevas provienen del mismo perfil, el proceso de formación del DNN ahora transformado y distribuido converge a la del DNN original sin costo adicional.

Fujitsu Laboratories of Europe evaluaron ampliamente la nueva tecnología incluyendo la aplicación del nuevo mecanismo a Caffe, un marco de aprendizaje profundo de código abierto ampliamente utilizado por las comunidades de I+D de todo el mundo. La solución logró más del 90% de eficiencia en la distribución de la memoria al transformar las capas completamente conectadas de AlexNet en varias NVIDIA GPUs. Como una tecnología independiente de hardware, tiene la capacidad de explotar la potencia computacional de ambas unidades de procesamiento convencionales, así como los aceleradores de hardware actuales y emergentes, incluyendo, por ejemplo, NVIDIA GPUs, Intel Xeon Phi, FPGA, ASIC, etc. u otros chips de hardware alternativos específicamente diseñados para aumentar la eficiencia computacional en Deep Learning.

Los ejemplos de aplicaciones para la nueva solución incluyen análisis de salud, análisis y clasificación de imagen de satélite, procesamiento de lenguaje natural, donde los modelos de aprendizaje profundo a gran escala son requeridos para modelar y aprender la gran complejidad del lenguaje humano, datos basados en gráficos de gran escala incluyendo dispositivos IoT, transacciones financieras, servicios de redes sociales, etc.

Fujitsu Laboratories of Europe es el centro de excelencia para la investigación avanzada de Fujitsu que trabaja en el aprendizaje de máquinas como parte de las soluciones y servicios digitales que se están desarrollando bajo la iniciativa de Fujitsu centrada en el ser humano, llamada Zinrai. Sus actividades incluyen una amplia colaboración y co-creación con clientes de Fujitsu y organizaciones de investigación de EMEIA, incluyendo el Hospital Clínico San Carlos de Madrid con la solución HIKARI AI, la Universidad de Sevilla con el análisis de datos para aplicaciones turísticas y el Centro de Innovación 5G de UK.

N de P. Fujitsu

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Biometría y aprendizaje automático incrementa la confianza en la banca online

Gemalto presentó su Gemalto Assurance Hub, un enfoque innovador para la prevención del fraude en la banca online. Esta nueva plataforma impulsada por aprendizaje automático, analiza el perfil y el comportamiento de los clientes en tiempo real. Además, solo activa las medidas de autenticación adicionales cuando es necesario, proporcionando una experiencia agradable para el usuario.

Actualmente, los bancos prestan una mayor cantidad de servicios digitales. Con ello, están también expuestos a ciberataques más sofisticados. Por esta razón, es necesario que puedan distinguir los usuarios auténticos de los que pueden ser un fraude. De esta manera, ofrecen un servicio sin complicaciones a los clientes legítimos y bloquean a los usuarios sin autorización. Cabe destacar que las instituciones financieras también deben cumplir con las últimas regulaciones bancarias como la Directiva de Servicio de Pago Revisada definida por la Autoridad Bancaria Europea (PSD2) y el apéndice Apéndice del Consejo Examinador de Instituciones Financieras Federales (FFIEC) analiza los riesgos y recomienda la mitigación en el área de pagos minoristas.

Gemalto Assurance Hub se basa en los macrodatos, es decir, procesa millones de transacciones construidas a partir de miles de atributos (tales como el perfil de dispositivos, la ubicación, el comportamiento del usuario, los datos biométricos o el estilo del teclado numérico) para analizar el comportamiento en tiempo real y activar chequeos de autenticación adecuados cuando sea necesario. Por ejemplo, si alguien realiza una transferencia de alto valor desde una ubicación insólita, posteriormente se solicitará una autenticación biométrica adicional para validar la transacción, como: la huella dactilar o el reconocimiento facial. Un beneficio para el usuario desde una seguridad no invasiva dentro de un ambiente de confianza.

“Un estudio reciente de la firma destaca que el 44 % de los clientes abandonarían su banco en caso de que ocurriera una violación de la seguridad y un 38 % se cambiaría a la competencia que ofreciera un mejor servicio. Al mismo tiempo, los clientes padecen tanto el rechazo injustificado como demasiados pasos de autenticación cuando usan la banca online o a través de su celular”, dijo Bertrand Knopf, vicepresidente ejecutivo de banca y pagos de Gemalto, “El desafío es minimizar y simplificar los procedimientos de seguridad, sin comprometer la confianza en el ámbito de la banca digital. Esto es lo que Gemalto Assurance Hub hace con tanta facilidad”.

¿Qué diferencia hay entre Gemalto Assurance Hub y los sistemas de prevención de fraude bancario actuales?

El Gemalto Assurance Hub es la única solución que ofrece a los bancos una sola plataforma que integra las mejores tecnologías de detección del fraude. Se presenta con una política única y una consola de información contra el fraude.

La plataforma utiliza un enfoque de centro flexible, puede integrar fácilmente las soluciones existentes de los bancos, así como evolucionar con el tiempo para incluir la última tecnología para protección.

N. de P. Gemalto

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