02 noviembre 2023

Ciberseguridad: El Impacto de la Inteligencia Artificial y la Computación Cuántica

Ciberseguridad: El Impacto de la Inteligencia Artificial y la Computación Cuántica

En un mundo cada vez más conectado y dependiente de la tecnología digital, la ciberseguridad se ha convertido en un pilar fundamental para garantizar la integridad y confidencialidad de la información. A medida que la tecnología avanza a pasos agigantados, surgen nuevas amenazas que desafían constantemente nuestras capacidades para proteger los datos y sistemas críticos.



La inteligencia artificial, con su capacidad para aprender, adaptarse y tomar decisiones de manera autónoma, ha revolucionado diversos campos, desde la atención médica hasta la industria automotriz. Ahora bien, esta, sumada la computación cuántica, son capaces de generar grandes herramientas y estrategias jamás antes vistas o contempladas.



Narciso Lema, líder técnico comunitario en Colombia, Perú, Ecuador, Venezuela, Bolivia & LCR de IBM, y experto en computación e inteligencia artificial, ejemplifica esto con el caso de Mercedes Benz, con quienes están trabajando para crear nuevos materiales.



En este proceso, se involucra la computación cuántica para "optimizar escenarios y modelar moléculas". Esto sucede también en escenarios financieros o científicos, en los que las computadoras cuánticas ayudan a buscar las mejores opciones dentro de un proyecto.





La computación cuántica es un paradigma revolucionario en el campo de la informática que busca realizar cálculos a una velocidad y con una eficiencia que supera con creces a las computadoras clásicas.



A diferencia de las computadoras tradicionales, que utilizan bits como unidades de información que pueden estar en estado 0 o 1, las computadoras cuánticas emplean cúbits (bits cuánticos), que pueden estar en múltiples estados simultáneos gracias a la superposición cuántica. Esto permite que las operaciones se ejecuten de manera paralela, lo que brinda un potencial impresionante para resolver problemas complejos de manera mucho más rápida.



Esto abre la puerta a la comunicación cuántica y a la resolución de problemas en criptografía, optimización, simulación de sistemas físicos y otros campos de la ciencia que hasta ahora eran inabordables para las computadoras tradicionales. Aun así, el camino está lleno de grandes retos.



Lema explica que la computación cuántica enfrenta actualmente en su camino hacia la adopción generalizada está en una etapa temprana, en la que se tienen que estabilizar algunos frentes tecnológicos.





IBM hizo historia cuando creo en el 2021 el ordenador cuántico más potente jamás antes visto hasta la fecha. Pero en ese momento también abrió la puerta a muchas preguntas relacionadas con la ciberseguridad, pues conforme a la tecnología avanza, las estrategias y mecanismos para vulnerar sistemas informáticos también.



La ciberseguridad en el mundo de la computación cuántica



Ahora bien, con esto en mente, se puede decir que la inteligencia artificial también ha contribuido al crecimiento exponencial de los procesos relacionados con la computación cuántica. Esto incluye la ciberseguridad, la cual ha logrado fortalecer la protección de la información al posibilitar el desarrollo de algoritmos de encriptación más sofisticados.



Estos pueden aplicarse para la generación de contraseñas, certificados y también para asegurar la encriptación de conexiones, archivos y datos. Sin embargo, esto también podría ser un arma de doble filo.



En la actualidad, la mayor parte de los algoritmos de cifrado utilizan cifrado simétrico y asimétrico. Pero ojo, pues dichos algoritmos se basan en operaciones matemáticas que pueden ser resueltos en cuestión de segundos con un ordenador cuántico.



En otras palabras, se contempla la posibilidad de ataques a gran escala que puedan superar algunas barreras criptográficas y los mecanismos de seguridad obsoletos.



Hay algoritmos que puntualmente son una amenaza para los métodos de encriptamiento que tenemos



"Hay algoritmos que puntualmente son una amenaza para los métodos de encriptamiento que tenemos. Entonces, entiendo eso, lo que se está haciendo es comprender cómo podemos ir a la computación clásica y prepararnos para coexistir", explica Lema.



La computación cuántica no supone un problema grande hoy en día, ya que su uso es muy limitado, pero eso no significa que en un futuro no lo sea. Es por ello, que poco a poco más empresas especializadas en tecnología, desarrollo de software y seguridad cibernética se preparan para enfrentar los retos del mañana.



Vía | La IA en la computación cuántica: el nuevo reto para la ciberseguridad - Novedades Tecnología - Tecnología - ELTIEMPO.COM


https://bit.ly/3Ql3z34

Ciberseguridad: El Impacto de la Inteligencia Artificial y la Computación Cuántica

Ciberseguridad: El Impacto de la Inteligencia Artificial y la Computación Cuántica

En un mundo cada vez más conectado y dependiente de la tecnología digital, la ciberseguridad se ha convertido en un pilar fundamental para garantizar la integridad y confidencialidad de la información. A medida que la tecnología avanza a pasos agigantados, surgen nuevas amenazas que desafían constantemente nuestras capacidades para proteger los datos y sistemas críticos.



La inteligencia artificial, con su capacidad para aprender, adaptarse y tomar decisiones de manera autónoma, ha revolucionado diversos campos, desde la atención médica hasta la industria automotriz. Ahora bien, esta, sumada la computación cuántica, son capaces de generar grandes herramientas y estrategias jamás antes vistas o contempladas.



Narciso Lema, líder técnico comunitario en Colombia, Perú, Ecuador, Venezuela, Bolivia & LCR de IBM, y experto en computación e inteligencia artificial, ejemplifica esto con el caso de Mercedes Benz, con quienes están trabajando para crear nuevos materiales.



En este proceso, se involucra la computación cuántica para "optimizar escenarios y modelar moléculas". Esto sucede también en escenarios financieros o científicos, en los que las computadoras cuánticas ayudan a buscar las mejores opciones dentro de un proyecto.





La computación cuántica es un paradigma revolucionario en el campo de la informática que busca realizar cálculos a una velocidad y con una eficiencia que supera con creces a las computadoras clásicas.



A diferencia de las computadoras tradicionales, que utilizan bits como unidades de información que pueden estar en estado 0 o 1, las computadoras cuánticas emplean cúbits (bits cuánticos), que pueden estar en múltiples estados simultáneos gracias a la superposición cuántica. Esto permite que las operaciones se ejecuten de manera paralela, lo que brinda un potencial impresionante para resolver problemas complejos de manera mucho más rápida.



Esto abre la puerta a la comunicación cuántica y a la resolución de problemas en criptografía, optimización, simulación de sistemas físicos y otros campos de la ciencia que hasta ahora eran inabordables para las computadoras tradicionales. Aun así, el camino está lleno de grandes retos.



Lema explica que la computación cuántica enfrenta actualmente en su camino hacia la adopción generalizada está en una etapa temprana, en la que se tienen que estabilizar algunos frentes tecnológicos.





IBM hizo historia cuando creo en el 2021 el ordenador cuántico más potente jamás antes visto hasta la fecha. Pero en ese momento también abrió la puerta a muchas preguntas relacionadas con la ciberseguridad, pues conforme a la tecnología avanza, las estrategias y mecanismos para vulnerar sistemas informáticos también.



La ciberseguridad en el mundo de la computación cuántica



Ahora bien, con esto en mente, se puede decir que la inteligencia artificial también ha contribuido al crecimiento exponencial de los procesos relacionados con la computación cuántica. Esto incluye la ciberseguridad, la cual ha logrado fortalecer la protección de la información al posibilitar el desarrollo de algoritmos de encriptación más sofisticados.



Estos pueden aplicarse para la generación de contraseñas, certificados y también para asegurar la encriptación de conexiones, archivos y datos. Sin embargo, esto también podría ser un arma de doble filo.



En la actualidad, la mayor parte de los algoritmos de cifrado utilizan cifrado simétrico y asimétrico. Pero ojo, pues dichos algoritmos se basan en operaciones matemáticas que pueden ser resueltos en cuestión de segundos con un ordenador cuántico.



En otras palabras, se contempla la posibilidad de ataques a gran escala que puedan superar algunas barreras criptográficas y los mecanismos de seguridad obsoletos.



Hay algoritmos que puntualmente son una amenaza para los métodos de encriptamiento que tenemos



"Hay algoritmos que puntualmente son una amenaza para los métodos de encriptamiento que tenemos. Entonces, entiendo eso, lo que se está haciendo es comprender cómo podemos ir a la computación clásica y prepararnos para coexistir", explica Lema.



La computación cuántica no supone un problema grande hoy en día, ya que su uso es muy limitado, pero eso no significa que en un futuro no lo sea. Es por ello, que poco a poco más empresas especializadas en tecnología, desarrollo de software y seguridad cibernética se preparan para enfrentar los retos del mañana.



Vía | La IA en la computación cuántica: el nuevo reto para la ciberseguridad - Novedades Tecnología - Tecnología - ELTIEMPO.COM


https://bit.ly/3Ql3z34

Nueva técnica MLC permite a las máquinas igualar la inteligencia humana en generalización compositiva

Nueva técnica MLC permite a las máquinas igualar la inteligencia humana en generalización compositiva

A cualquiera le parece normal aprender el significado de una palabra y luego aplicarlo a otros contextos del lenguaje. Lo mismo ocurre por ejemplo con los objetos: una vez reconocemos su forma, podemos reconocer ese objeto aunque esté formado por otros compuestos y materiales o tenga distinto color. Es un ya conocido ingrediente de nuestra inteligencia que los expertos llaman "generalización compositiva".



La pregunta es si las máquinas podían llegar a "pensar" de esta manera. Como señalan en la Universidad de Nueva York, a finales de los 80 dos científicos cognitivos llamados Jerry Fodor y Zenon Pylyshyn postularon que las redes neuronales artificiales son capaces de hacer esas conexiones, pero desde entonces el éxito en esa materia ha sido esquivo. O lo había sido.



Investigadores de esa institución y de la Universidad Pompeu Fabra en España llevan tiempo trabajando en este ámbito y han desarrollado una nueva técnica que precisamente apunta a esa capacidad. El estudio, publicado en Nature, revela cómo herramientas como ChatGPT pueden realizar esas generalizaciones compositivas a través del llamado "Meta-aprendizaje para la compositividad" (MLC).



Según las pruebas realizados por los investigadores, esta técnica es capaz no solo de igualar, sino incluso de superar la capacidad humana en esta importante función cognitiva. La clave de la técnica MLC no ha sido el entrenamiento, sino una práctica explícita de estas capacidades.





La técnica MLC es un procedimiento de aprendizaje para redes neuronales en las que estos sistemas se actualizan continuamente para mejorar sus habilidades en una serie de etapas o episodios.



Así, en un episodio el sistema MLC recibe una nueva palabra y se le pide que lo aplique de forma compositiva. Por ejemplo, le dan la palabra "salta" y le piden que cree nuevas combinaciones de palabras, como "salta dos veces" o "salta a la derecha dos veces". A partir de ahí se genera otro episodio con otra nueva palabra, de forma que las habilidades compositivas van incrementándose.



En las pruebas realizadas por Brenden Lake (NYU) y Marco Baroni (ICREA), estos dos investigadores realizaron una serie de pruebas con participantes humanos que recibían los mismos "episodios" que había recibido el MLC. No solo trabajaron con el significado de palabras reales, sino también con términos inventados definidos por los investigadores.



En esas pruebas MLC se comportó tan bien como los participantes humanos y en ocasiones lo hizo incluso mejor. También se comparó el rendimiento de este sistema con el de ChatGPT y GPT-4, y ambos fueron superados por el sistema desarrollado por estos investigadores. El descubrimiento de esta técnica, explica Baroni, "puede mejorar aún más las capacidades compositivas de los grandes modelos de lenguaje (LLM)".



Vía | Por primera vez una IA alcanza y supera un aspecto crucial de la inteligencia humana (xataka.com)


https://bit.ly/47eD8Tl

Predicción: IA podría igualar la inteligencia humana para 2028, según co-fundador de DeepMind

Predicción: IA podría igualar la inteligencia humana para 2028, según co-fundador de DeepMind

Hace más de una década, el cofundador del laboratorio de inteligencia artificial DeepMind de Google predijo que para 2028, la IA tendría un 50-50 de ser tan inteligente como los humanos, y hoy mantiene firme esa predicción.



En una entrevista con el podcaster tecnológico Dwarkesh Patel, el cofundador de DeepMind, Shane Legg, sostiene que aún cree que los investigadores tienen un 50-50 de lograr la inteligencia artificial general (IAG), una postura que anunció públicamente a fines de 2011 en su blog.



Es una predicción notable dada la creciente atención en este ámbito. Sam Altman, CEO de OpenAI, ha abogado durante mucho tiempo por la IAG, un agente hipotético capaz de realizar tareas intelectuales como un humano, que puede ser beneficioso para todos. Pero si alguna vez llegaremos a ese punto, o incluso acordaremos una definición de IAG, sigue siendo incierto.



Legg comenzó a mirar hacia su objetivo de 2028 allá por 2001 después de leer el libro revolucionario de Ray Kurzweil, "La Era de las Máquinas Espirituales", que predice un futuro de IA sobrehumana.



Hoy en día, el cofundador de DeepMind señala ciertas precauciones sobre su predicción de que la era de la IAG estará sobre nosotros para fines de esta década.





La primera, en términos generales, es que las definiciones de IAG dependen de las definiciones de la inteligencia humana, y eso es difícil de probar precisamente porque el pensamiento humano es complicado.



Legg señala que nunca tendrás un conjunto completo de todo lo que las personas pueden hacer, cosas como desarrollar la memoria episódica o la capacidad de recordar "episodios" completos que ocurrieron en el pasado o incluso entender videos en streaming.



La segunda gran precaución es la capacidad de escalar modelos de entrenamiento de IA en gran medida, dado la cantidad de energía que las empresas de IA ya están utilizando para producir grandes modelos de lenguaje como el GPT-4 de OpenAI.



Según Legg, hay un incentivo para crear un algoritmo más escalable para aprovechar todos estos datos informáticos.



Legg insiste en que solo cree en un 50 por ciento de posibilidades de que los investigadores logren la IAG antes de que termine esta década, y Futurism se ha comunicado con DeepMind para saber si la subsidiaria de Google tiene algo que añadir a esa predicción.



"Me parece completamente plausible", dice, "pero no me sorprenderá si no sucede para entonces".



Vía | Google AI Chief Says There’s a 50% Chance We’ll Hit AGI in Just 5 Years (futurism.com)


https://bit.ly/3QGUjHX

01 noviembre 2023

Naver de Corea del Sur Cambia de NVIDIA a Intel para Cargas de Trabajo de IA Debido a Precios Elevados y Largos Plazos de Entrega

Naver de Corea del Sur Cambia de NVIDIA a Intel para Cargas de Trabajo de IA Debido a Precios Elevados y Largos Plazos de Entrega

Intel Corporation ha logrado un triunfo en el espacio de la inteligencia artificial, con el primer portal en línea de Corea del Sur, Naver, que cambia de las unidades de procesamiento central (CPU) ofrecidas por Intel para algunas cargas de trabajo de inteligencia artificial en lugar de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) ofrecidas por NVIDIA Corporation. Naver era previamente cliente de NVIDIA, pero problemas con la cadena de suministro y precios elevados han llevado a la empresa a cambiar su plataforma de detección de fraude de IA a los productos de Intel. Este cambio de Naver marca la primera etapa de la escasez de productos de NVIDIA que ha preocupado a los analistas desde el inicio del auge de la inteligencia artificial a principios de este año.



Los aceleradores de IA de NVIDIA duplican su precio y los plazos de entrega se extienden a un año, lo que obliga a Naver a cambiar a Intel



Cuando se trata de los tres principales diseñadores de semiconductores en Estados Unidos, a saber, Intel, NVIDIA y AMD, Intel no solo es la empresa más grande, sino también la que más sufre problemas. El retraso sucesivo en la línea de tiempo de fabricación y un mercado de computadoras personales lento han afectado la declaración de ingresos de la empresa y han afectado su precio de las acciones.



Al mismo tiempo, los avances en los procesos de fabricación de semiconductores liderados por la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) han permitido que las GPU y alternativas al modelo de procesador x86 se infiltren en el mercado de semiconductores. Las GPU de NVIDIA se han convertido en el estándar de oro para aplicaciones de inteligencia artificial. Al mismo tiempo, empresas como Apple han optado por procesadores basados en Arm para aplicaciones de cómputo personal que tradicionalmente se realizaban con chips x86.



Ahora, según un informe de The Korea Economy Daily, Naver ha reemplazado las GPU de NVIDIA con las CPU de Intel para su plataforma de mapas Naver Place. Naver había utilizado previamente las GPU de NVIDIA para ejecutar una plataforma de inteligencia artificial que separa los anuncios falsos de los reales en respuesta a las consultas de los usuarios.



Pat Gelsinger, director ejecutivo de Intel, muestra un paquete de chips de prueba creado con Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe). El estándar UCIe permitirá que chiplets de diferentes proveedores trabajen juntos, lo que permitirá nuevos diseños para la expansión de diversas cargas de trabajo de IA. Gelsinger mostró el paquete de chips el martes 19 de septiembre de 2023 en Intel Innovation en San José, California. (Crédito: Corporación Intel)

Según fuentes de la industria citadas por el KED, los altos precios y los largos tiempos de entrega han obligado a Naver a realizar el cambio. Estas fuentes comparten que el precio de un acelerador de IA que utiliza chips de NVIDIA ha aumentado desde los anteriores 40 millones de wones coreanos a 80 millones de wones coreanos (aproximadamente equivalente a $59,193). Para empeorar las cosas, el tiempo de entrega de estos aceleradores ha aumentado a 52 semanas.



En las operaciones de adquisición y cadena de suministro, el tiempo de entrega se refiere al tiempo que lleva cumplir un pedido después de ser realizado, y tiempos de entrega más largos resultan en un mayor tiempo de actualización para centros de datos críticos y otros equipos de infraestructura de tecnología de la información.



Según las fuentes, antes de cambiar a Intel, Naver probó los productos durante un mes. También continuará utilizando las CPU Intel Sapphire Rapids para mejorar la infraestructura de cómputo de productos de ubicación y búsqueda. Un cuello de botella clave que ha dificultado los envíos de aceleradores de IA de NVIDIA es el proceso de empaquetado de TSMC. Esta es una de las etapas finales del desarrollo del producto y implica preparar los chips para su uso final.





Informes de la prensa taiwanesa sugieren que TSMC ha aumentado sus pedidos de equipos de empaque hasta en un 30% en respuesta a la alta demanda de los productos de NVIDIA. Sin embargo, este equipo también tiene sus propios tiempos de entrega, lo que crea escasez en la industria a medida que la capacidad tarda en estar disponible.



Los informes de medios también han afirmado que los proveedores de empaque de TSMC han entrado en una producción activa en respuesta a sus pedidos. Estos informes de septiembre pronosticaron los precios de los chips de IA y compartieron que algunos componentes están restringidos por la capacidad de producción que debería duplicarse pronto. TSMC ha anunciado una inversión de $2.89 mil millones en una instalación de empaque de chips, y las discrepancias entre la oferta y la demanda a menudo pueden convertirse en un problema mayor en el sector de los chips a medida que las empresas realizan más pedidos en respuesta a las escaseces. Esto aumenta los precios, pero a medida que la oferta se estabiliza, se vuelve más difícil eliminar el inventario costoso.



Vía | Intel Steals NVIDIA's AI Chip Orders From South Korea's 'Google' - Report (wccftech.com)


https://bit.ly/49gpWPL

El Futuro Incierto de Windows 10: El Ciclo de Vida Llega a su Fin en 2025

El Futuro Incierto de Windows 10: El Ciclo de Vida Llega a su Fin en 2025

Cuando Windows 10 llegó al mercado en julio de 2015, muchos coincidimos en que estábamos frente al sistema operativo más completo de la historia de Microsoft. La compañía de Redmond había conseguido deshacerse de muchos de los elementos más criticados de Windows 8/8.1 al tiempo que había apostado por un amplio abanico de características y una solidez mejorada.



Aquella realidad hizo que tan solo una semana después de ser lanzado, el nuevo sistema de Microsoft superara la cuota de mercado que su predecesor había necesitado cinco meses en alcanzar. En la actualidad, incluso con el nuevo Windows 11 en órbita desde octubre de 2021, Windows 10 presume del 71,6% de cuota del mercado, pero tiene un problema: sus ciclo de vida tiene los días contados.



Windows 10, hacia el final de su ciclo de vida



El 14 de octubre de 2025, Windows 10 cumplirá su ciclo de vida. Esto quiere decir que todas las ediciones del sistema, a excepción de las LTSC, dejarán de recibir actualizaciones de seguridad. Y ya sabemos lo que esto significa: utilizar un sistema operativo sin soporte significa tener en nuestro poder una plataforma vulnerable que puede dar lugar a problemas de seguridad que acaban complicándonos la vida.



La solución, según Microsoft, es pasarse a Windows 11. Ahora bien, no todos podrán dar el salto, aunque quisieran. Según recoge The Register, unas 400 millones de PC no cumplen con los requisitos necesarios para ejecutar la última versión del sistema operativo de Microsoft. Así que dentro de dos años sus propietarios tendrán que decir qué hacer con estos equipos cuyo sistema se habrá vuelto obsoleto.





En la actualidad, los principales obstáculos para empezar a utilizar Windows 11 (de manera oficial y sin trucos) en ordenadores antiguos es cumplir con los requisitos de CPU y TPM. Siendo realistas, una minúscula cantidad de personas intentarán actualizar los componentes de su ordenador para que este sea compatible con Windows y otras pocas dejarán el sistema de Microsoft para pasarse a Linux con soporte.



Frente a este escenario, el The Public Interest Research Group (PIRG) teme que millones de estos ordenadores acaben en la basura. Así que el grupo ha enviado una carta al CEO de Microsoft, Satya Nadella, para que reconsidere la fecha de fin de soporte del sistema. “El abandono de Windows 10 por parte de Microsoft podría causar la obsolescencia de más computadoras que cualquier otra acción en la historia”, han dicho.



La organización menciona un reporte de la Agencia de Protección Ambiental de EEUU que sugiere que solo el 25% de los productos electrónicos en el país se reciclan, por lo que creen que muchos PC acabarán en los vertederos. ¿Extenderá Microsoft la fecha límite de soporte de Windows 10? Con el tiempo sabremos si el aclamado sistema operativo tiene un tiempo más de vida.



Vía | https://www.xataka.com/aplicaciones/windows-10-se-quedara-soporte-dos-anos-problema-para-400-millones-pcs-no-compatibles-windows-11


https://bit.ly/40hgQ1f

Google Anuncia Planes para Integrar RISC-V en Android en 2024

Google Anuncia Planes para Integrar RISC-V en Android en 2024

Android está ingresando lentamente en la era de RISC-V. Hasta ahora, hemos visto a Google decir que quiere brindar soporte de nivel 1 a la arquitectura de CPU emergente en Android, colocando a RISC-V en pie de igualdad con Arm. Qualcomm ha anunciado el primer chip Android RISC-V de mercado masivo, un chip Snapdragon Wear aún sin nombre para relojes inteligentes. Ahora, Google ha anunciado un cronograma para las herramientas de desarrolladores a través del Blog de Código Abierto de Google. La última publicación se titula “Android y RISC-V: Lo que necesitas saber para estar preparado”.



Lograr que el sistema operativo Android y el ecosistema de aplicaciones admitan una nueva arquitectura requerirá un trabajo increíble de Google y los desarrolladores, y estas herramientas sientan las bases para ese trabajo. En primer lugar, Google ya tiene funcionando el emulador de dispositivo virtual “Cuttlefish”, que incluye un gif de su arranque. Este no es el “Emulador de Android” oficial, que está dirigido a desarrolladores de aplicaciones que trabajan en el desarrollo de aplicaciones; Cuttlefish es un emulador de hardware para el desarrollo del sistema operativo Android. Es la misma idea que el Emulador de Android, pero para la mitad inferior de la pila tecnológica: el kernel, el marco y los componentes de hardware. Cuttlefish permite a Google y otros colaboradores del sistema operativo Android trabajar en una compilación de Android RISC-V sin tener que lidiar con un dispositivo RISC-V individual. Google dice que funciona lo suficientemente bien como para que puedas descargar y emular un dispositivo RISC-V hoy, aunque la empresa advierte que aún no está optimizado.





El próximo paso es poner en marcha el Emulador de Android (para desarrolladores de aplicaciones), y Google dice: “Para 2024, el plan es tener emuladores disponibles al público, con un conjunto completo de funciones para probar aplicaciones en diferentes formas de dispositivos”. Lo bueno de Android es que la mayoría del código de la aplicación se escribe sin tener en cuenta la arquitectura; todo es solo Java/Kotlin. Entonces, una vez que el tiempo de ejecución de Android comienza a generar código RISC-V, la mayor parte del código de la aplicación debería funcionar sin problemas. Eso significa que la mayor parte del trabajo de adaptación tendrá que ir a las cosas escritas en el NDK, el kit de desarrollo nativo, como bibliotecas y juegos. El emulador seguirá siendo excelente para pruebas, sin embargo.



La publicación también confirma, esta vez desde el lado de Google, que un reloj inteligente de Qualcomm será el primer dispositivo Android RISC-V en el mercado. Con el Pixel Watch 2 cambiando de SoC de Samsung a Qualcomm, parece que estamos en curso de colisión para ver el Pixel Watch 3 o 4 que use este chip Qualcomm RISC-V.



Vía | Google plans RISC-V Android tools in 2024, wants developers to “be ready” | Ars Technica


https://bit.ly/45Wl6UQ

Apple Intelligence retrasado: ¿La privacidad frena su IA?

Hasta los usuarios más fieles de Apple admiten que la compañía va atrasada en inteligencia artificial. La gran actualización de Siri con App...