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martes, 26 de noviembre de 2019

Alexa en las bombillas, el microondas o el termostato: el asistente de Amazon llega a dispositivos con menos de 1 MB de RAM



Alexa es, con diferencia, el asistente de voz que más cuota de mercado tiene en el sector de los altavoces inteligentes. Solo en Estados Unidos, el asistente de Amazon cuenta con un 70% de cuota, seguida de lejos por los Google Home con Assistant y, todavía más lejos, Apple y sus HomePod con Siri. Pero la compañía de Bezos quiere ir más allá y llevar Alexa a dispositivos IoT (Internet of Things) menos potentes.

Es por ello que la empresa ha actualizado los Alexa Voice Services, los servicios que permiten que Alexa funcione en los dispositivos en los que se implementa, para que pueda funcionar en gadgets más modestos. Tanto, que ahora solo será necesario que el dispositivo cuente con 1 MB de memoria RAM y un procesador Cortex-M. Para ponerlo en contexto, hasta ahora los requisitos eran 100 MB de memoria RAM y un procesador de clase Cortex-A.

EE.UU. otorga nueva prórroga de 90 días a Huawei.



Es oficial: el gobierno de Estados Unidos a otorgado a Huawei una prorroga por otros 90 días, esto, antes de que se de el rompimiento de relaciones comerciales entre ambas partes. Esto fue un anuncio que dio de Reuters, fundamentado en documentos oficiales del gobierno de los Estados Unidos.

Huawei podrá seguir operando en Estados Unidos por lo menos en los siguientes 90 días, después de un año de conflictos con el gobierno de ese país por acusaciones de espionaje.

La licencia otorgada tiene como objetivo minimizar las interrupciones para sus clientes, muchas de las cuales operan redes en las zonas rurales de América.

3er aplazamiento

Huawei a aplazado las medidas restrictivas dos veces y ahora un nuevo documento presentado por el Departamento de Comercio señala otro aplazamiento.

De acuerdo con el documento, Estados Unidos otorgará otra extensión a Huawei asegurando que prohibición entrará en vigencia después del 16 de febrero de 2020:

Huawei dijo el lunes que la última extensión “no tendría un impacto sustancial en el negocio de Huawei de ninguna manera”.

“El gobierno de EE.UU. ha decidido extender hasta el 16 de febrero de 2020, la licencia general temporal para Huawei Technologies Co., Ltd. (Huawei) y a ciento catorce de sus afiliados no estadounidenses en la Lista de entidades. Para implementar esta decisión, esta regla final revisa la licencia general temporal para eliminar la fecha de caducidad del 18 de noviembre de 2019 y colocar la fecha del 16 de febrero de 2020.”

“Esta decisión tampoco cambia el hecho de que Huawei sigue siendo tratado injustamente”, dijo la firma china.

Causas del aplazamiento

El pasado mes de agosto, el Departamento de Comercio extendió una prórroga de 90 días a Huawei debido a que la compañía y otros operadores aún siguen utilizando los equipos de los fabricantes, muchas compañías rurales que implementan servicios y equipos de Huawei por lo que cedieron otra extensión de la suspensión.

“Instamos a los Estados Unidos a que dejen de abusar de los controles de exportación para discriminar a las empresas de otro país en nombre de la seguridad nacional y que dejen de politizar un problema comercial”, dijo el martes el portavoz del Ministerio de Relaciones Exteriores, Geng Shuang.

Se mantienen negociaciones

A la fecha Estados Unidos y China mantienen las negociaciones vigentes desde el punto de vista comercial, discutiendo el futuro de la compañía, sin embargo, otras tecnológicas como Google también han abogado por Huawei manifestando los efectos que podría tener la suspensión total de la tecnología y los equipos de la marca.

A pesar de que Donald Trump mantiene su distancia gracias a las sospechas de espionaje, la compañía siempre ha argumentado que no existen pruebas que confirmen las acusaciones del gobierno estadounidense.

“El Departamento continuará monitoreando rigurosamente las exportaciones de tecnología sensible para asegurar que nuestras innovaciones no sean aprovechadas por aquellos que amenacen nuestra seguridad nacional”, dijo Ross en un comunicado el lunes.

Trump dejó la puerta abierta acerca del futuro de Huawei en mayo pasado cuando aseguró que este podría ser condicionado por un acuerdo comercial con China.

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martes, 19 de noviembre de 2019

Nuevo lenguaje de programación que facilita el aprendizaje de la IA



Un equipo de investigadores del MIT está facilitando que los principiantes se empapen con inteligencia artificial, al mismo tiempo que ayudan a los expertos a avanzar en el campo.

En un documento presentado en la conferencia de Implementación y Diseño de Lenguaje de Programación de esta semana, los investigadores describen un novedoso sistema de programación probabilística llamado “Gen”. Los usuarios escriben modelos y algoritmos de múltiples campos en los que se aplican técnicas de inteligencia artificial, como la visión por computadora, la robótica, y estadísticas, sin tener que lidiar con ecuaciones o escribir manualmente código de alto rendimiento. Gen también permite que los investigadores expertos escriban modelos sofisticados y algoritmos de inferencia, utilizados para tareas de predicción, que antes no eran factibles.

En su artículo, por ejemplo, los investigadores demuestran que un programa Gen corto puede inferir posturas corporales en 3-D, una tarea difícil de inferencia de la visión por computadora que tiene aplicaciones en sistemas autónomos, interacciones hombre-máquina y realidad aumentada. Detrás de escena, este programa incluye componentes que realizan procesamiento de gráficos, aprendizaje profundo y tipos de simulaciones de probabilidad. La combinación de estas diversas técnicas conduce a una mejor precisión y velocidad en esta tarea que los sistemas anteriores desarrollados por algunos de los investigadores.

Debido a su simplicidad y, en algunos casos de uso, a la automatización, los investigadores dicen que Gen puede ser utilizado fácilmente por cualquiera, desde principiantes hasta expertos. “Una motivación de este trabajo es hacer que la IA automatizada sea más accesible para las personas con menos experiencia en ciencias de la computación o matemáticas”, dice el primer autor Marco Cusumano-Towner, un estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación. “También queremos aumentar la productividad, lo que significa facilitar a los expertos la posibilidad de iterar y crear prototipos rápidamente de sus sistemas de inteligencia artificial”.

Los investigadores también demostraron la capacidad de Gen para simplificar el análisis de datos mediante el uso de otro programa Gen que genera automáticamente modelos estadísticos sofisticados que suelen utilizar los expertos para analizar, interpretar y predecir patrones subyacentes en los datos. Eso se basa en el trabajo previo de los investigadores que les permite a los usuarios escribir algunas líneas de código para descubrir información sobre las tendencias financieras, los viajes aéreos, los patrones de votación y la propagación de enfermedades, entre otras tendencias. Esto es diferente de los sistemas anteriores, que requerían mucha codificación manual para realizar predicciones precisas.

“Gen es el primer sistema que es flexible, automatizado y lo suficientemente eficiente para cubrir esos tipos muy diferentes de ejemplos en la visión por computador y la ciencia de datos, y brinda un rendimiento de vanguardia”, dice Vikash K. Mansinghka ’05, MEng ’09 , PhD ’09, investigador en el Departamento de Cerebro y Ciencias Cognitivas que dirige el Proyecto de Computación Probabilística.

Junto a Cusumano-Towner y Mansinghka en el papel están Feras Saad ’15, SM ’16 y Alexander K. Lew, ambos estudiantes graduados de CSAIL y miembros del Proyecto de computación probabilística.

Lo mejor de todos los mundos.

En 2015, Google lanzó TensorFlow, una biblioteca de código abierto de interfaces de programación de aplicaciones (API) que ayuda a los principiantes y expertos a generar automáticamente sistemas de aprendizaje automático sin hacer mucha matemática. Ahora, ampliamente utilizada, la plataforma está ayudando a democratizar algunos aspectos de la IA. Pero, aunque es automatizado y eficiente, se enfoca estrechamente en modelos de aprendizaje profundo que son costosos y limitados en comparación con la promesa más amplia de la IA en general.

Pero hay muchas otras técnicas de inteligencia artificial disponibles hoy en día, como los modelos estadísticos y probabilísticos y los motores de simulación. Algunos otros sistemas de programación probabilística son lo suficientemente flexibles para cubrir varios tipos de técnicas de IA, pero se ejecutan de manera ineficiente.

Los investigadores buscaron combinar lo mejor de todos los mundos (automatización, flexibilidad y velocidad) en uno solo. “Si hacemos eso, tal vez podamos ayudar a democratizar esta colección mucho más amplia de algoritmos de inferencia y modelado, como lo hizo TensorFlow para el aprendizaje profundo”, dice Mansinghka.

En la IA probabilística, los algoritmos de inferencia realizan operaciones en datos y reajustan continuamente las probabilidades basadas en nuevos datos para hacer predicciones. Al hacerlo, eventualmente se produce un modelo que describe cómo hacer predicciones sobre nuevos datos.

Construyendo a partir de los conceptos utilizados en su anterior sistema de programación probabilística, los investigadores incorporan varios lenguajes de modelado personalizados en Julia, un lenguaje de programación de propósito general que también se desarrolló en el MIT. Cada lenguaje de modelado está optimizado para un tipo diferente de enfoque de modelado de IA, lo que lo hace más universal. Gen también proporciona infraestructura de alto nivel para tareas de inferencia, utilizando diversos enfoques como optimización, inferencia variacional, ciertos métodos probabilísticos y aprendizaje profundo. Además de eso, los investigadores agregaron algunos ajustes para hacer que las implementaciones se ejecuten de manera eficiente.

Mas allá del laboratorio.

Los usuarios externos ya están encontrando formas de aprovechar a Gen para su investigación de IA. Por ejemplo, Intel está colaborando con MIT para usar Gen para la estimación de la postura en 3D de sus cámaras de profundidad empleadas en robótica y sistemas de realidad aumentada. MIT Lincoln Laboratory también está colaborando en aplicaciones para Gen en robótica aérea para ayuda humanitaria y respuesta a desastres.

Gen se está empezando a utilizar en proyectos ambiciosos de inteligencia artificial en el marco del MIT Quest for Intelligence. Por ejemplo, Gen es fundamental para un proyecto MIT-IBM Watson AI Lab, junto con el proyecto en marcha Machine Common Sense de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada del Departamento de Defensa de los EE. UU., Cuyo objetivo es modelar el sentido común humano a un nivel de 18 meses. niño viejo Mansinghka es uno de los principales investigadores de este proyecto.

“Con Gen, por primera vez, es fácil para un investigador integrar un montón de diferentes técnicas de inteligencia artificial. Será interesante ver lo que la gente descubre que es posible ahora “, dice Mansinghka.

Zoubin Ghahramani, científico jefe y vicepresidente de AI en Uber y profesor en la Universidad de Cambridge, que no participó en la investigación, dice que “la programación probabilística es una de las áreas más prometedoras en la frontera de AI desde el advenimiento del aprendizaje profundo. “Gen representa un avance significativo en este campo y contribuirá a implementaciones escalables y prácticas de los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en el razonamiento probabilístico”.

Peter Norvig, director de investigación de Google, quien tampoco participó en esta investigación, también elogió el trabajo. “[Gen] permite a un solucionador de problemas usar programación probabilística y, por lo tanto, tener un enfoque más basado en el problema, pero no estar limitado por las elecciones hechas por los diseñadores del sistema de programación probabilística”, dice. “Los lenguajes de programación de propósito general … han tenido éxito porque … hacen la tarea más fácil para un programador, pero también hacen posible que un programador cree algo completamente nuevo para resolver un nuevo problema de manera eficiente. Gen hace lo mismo para la programación probabilística “.

El código fuente de Gen está disponible públicamente y se presentará en las próximas conferencias de desarrolladores de código abierto, incluidas Strange Loop y JuliaCon. El trabajo es apoyado, en parte, por DARPA.

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lunes, 11 de noviembre de 2019

Hackean a Google Assistant, Siri y Alexa utilizando un láser



Hackean a Google Assistant, Siri y Alexa utilizando un láser.

Con el arribo dela tecnología 5G se espera que entremos a una nueva era del Internet de las Cosas. Dónde gadgets integrados a Google Assistant, Siri y Alexa serían pieza vital de nuestros hogares. Pero por desgracia sería muy fácil hackearlos.

Así lo acaba de comprobar un grupo de investigadores de Tokio y la Universidad de Michigan donde usaron un apuntador láser para burlar la interfaz de comandos de voz de prácticamente cualquier dispositivo con un asistente inteligente.

Esto no es la noticia en sí, que tiene lo suyo, sino que todavía no se sabe a ciencia cierta porque estos asistentes responden a la luz como si fuera sonido.

Light Commands es una vulnerabilidad de micrófono MEMS que permite a los atacantes inyectar de manera remota comandos inaudibles e invisibles en asistentes de voz, como Google Assistant, Alexa, y Siri.

Assistant, Siri y Alexa hackeados

Y es a una distancia de 110 metros desde la que se puede proyectar luz láser de baja frecuencia para activar esos sistemas de voz en los que se “inyecta” comandos que luego ejecutan acciones muy variadas. Estos investigadores incluso han sido capaces de enviar este tipo de comandos de luz desde un edificio a otro y atravesar el cristal para llegar al dispositivo con Google Assistant o Siri.

Por lo que podemos saber, el ataque se aprovecha de una vulnerabilidad existente en los micrófonos y que usa lo llamado como MEMS (micro-electro-mecánicos sistemas). Los componentes microscópicos MEMS involuntariamente responden a la luz como si fuera sonido.

¿Cómo funcionan los comandos de luz?

Al dirigir el láser a través de la distancia a los micrófonos que se encuentran dentro de los parlantes inteligentes, tabletas o teléfonos, un atacante lejano puede enviar comandos inaudibles sobre los que Alexa, Assistant o Siri.

Para empeorar las cosas, una vez que un atacante ha obtenido el control sobre un asistente de voz, el atacante puede usarlo para romper otros sistemas. Por ejemplo, el atacante puede:

  • Controla los interruptores inteligentes del hogar
  • Abrir puertas de garaje inteligentes
  • Hacer compras en línea
  • Desbloquee y arranque ciertos vehículos de forma remota
  • Abrir las cerraduras inteligentes al forzar sigilosamente el número PIN del usuario.

¿Pero por qué sucede esto?

Los micrófonos convierten el sonido en señales eléctricas. El principal descubrimiento detrás de los comandos de luz es que, además del sonido, los micrófonos también reaccionan a la luz dirigida directamente a ellos. Por lo tanto, al modular una señal eléctrica en la intensidad de un haz de luz, los atacantes pueden engañar a los micrófonos para que produzcan señales eléctricas como si estuvieran recibiendo audio genuino.

Una nueva forma de ataque

Este tipo de ataques tienen una serie de limitaciones. El primero es que el atacante ha de tener línea directa de visión con el dispositivo al que quiere atacar. El segundo, y es que la luz ha de ser enfocada de forma muy precisa en una parte muy específica del micrófono. También hay que tener en cuenta que a no ser que el atacante use un láser infrarrojo, la luz se vería de forma fácil por cualquiera que esté cerca del dispositivo.

También llama la atención que esta serie de dispositivos controlados por voz no llevan consigo algún tipo de requerimiento de contraseña o PIN. Es decir, que, si eres capaz de “hackearlos” con este tipo de emisión por luz, puedes controlar todo un hogar en el que un Google Assistant o Siri controle las luces, el termostato, cierre de puertas y más. Casi de película.

Ataque de bajo coste

¿Cuál es el rango de comandos de luz?

La luz puede viajar fácilmente largas distancias, lo que limita al atacante solo en la capacidad de enfocar y apuntar el rayo láser. Se ha demostrado el ataque en un pasillo de 110 metros.

¿Qué dispositivos son susceptibles a los comandos de luz?

En este experimento, se probaron ataque a los sistemas de reconocimiento de voz más populares, a saber, Alexa, Siri, y Assistant. Se compararon múltiples dispositivos, como altavoces inteligentes, teléfonos y tabletas, así como dispositivos de terceros con reconocimiento de voz incorporado.

El IoT traerá consigo nuevas implicaciones y será momento de empezar a tomar nuestras propias precauciones.

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