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El impacto global de la escasez de chips es un tema recurrente en las noticias. No existe compañía tecnológica en el mundo que no sufra esta crisis, en mayor o menor medida. Y las expectativas sobre cuándo mejorará la situación varían según el interlocutor, aunque las miradas generalmente coinciden en que aún quedan meses complicados por transitar. Por ello no sorprende que las empresas que hasta aquí habían navegado el panorama con menos sobresaltos que el resto, también comiencen a pagar el precio de las limitaciones en la cadena de suministros. Tal es el caso de Apple, ya que por primera vez en una década habría sufrido un freno en la producción del iPhone.

Según Nikkei Asia, Foxconn y Pegatron se vieron obligadas a detener el ensamblaje de los dispositivos de Apple durante “varios días” debido a la falta de componentes. Pero lo realmente revelador en esta historia es que la pausa obligada se habría producido a comienzos de octubre, durante la Semana Dorada de China. ¿Y por qué es relevante este dato? Porque tradicionalmente en dicho período las principales fábricas en el gigante asiático incrementan su ritmo de producción y trabajan las 24 horas, con el fin de satisfacer la demanda que se genera globalmente para las fiestas de fin de año.

Ante un panorama tan complicado provocado por la escasez de chips, a lo que se le suma la restricción para el uso de energía eléctrica en territorio chino, los encargados de producir el iPhone entendieron que no tenía sentido pagar turnos extras de trabajo durante las vacaciones chinas; por el contrario, decidieron darles descanso a sus empleados. “Eso nunca ha pasado antes”, aseguraron al citado medio.

La principal fuente de ingresos de Apple es el iPhone, por lo que es lógico que en Cupertino no haya caído nada bien esta situación. Hasta aquí los de la manzana han subsistido a la falta de semiconductores no solo por el peso de su nombre y su gran poderío económico, sino también porque Tim Cook es un genio de la planificación logística. Es cierto que la empresa no ha estado exenta de demoras para las entregas de sus productos, pero en líneas generales su situación ha sido más benévola que la de otras grandes tecnológicas. De todos modos, la presión sobre la producción de su smartphone ha llegado con un precio; durante la más reciente presentación de sus resultados financieros —que marcaron un trimestre récord, por cierto—, los californianos reconocieron un golpe de aproximadamente 6 mil millones de dólares por los problemas en la línea de producción.

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La red social anunció que borrará los registros biométricos de 1.000 millones de usuarios, pero no dijo que mantendrá el algoritmo que entrenó con ellos ni que el metaverso se basa en la explotación de ese tipo de datos

Facebook (Meta) anunció a bombo y platillo hace un mes que en diciembre de este año dejará de usar el reconocimiento facial en el etiquetado de fotografías en su red social y que borrará los registros de 1.000 millones de usuarios. Sin embargo, fuentes de la compañía reconocieron a The New York Times que DeepFace, el algoritmo que se había entrenado con las imágenes de todas esas personas, no se va a eliminar. Y que Meta se reserva el derecho a desarrollar nuevas aplicaciones en el futuro basadas en el procesamiento de datos biométricos. Es decir, que se retira del reconocimiento facial, pero en realidad no se retira del reconocimiento facial.

¿Por qué? Porque el desarrollo del metaverso se basa, en buena medida, en esa tecnología. El proyecto Cambria, las gafas de realidad virtual que nos permitirán sumergirnos en el nuevo mundo que Mark Zuckerberg quiere superponer al físico, necesitan recoger datos biométricos de los usuarios para reproducirlos en el entorno digital. La idea es capturar los movimientos corporales y faciales para que los avatares sean lo más realistas posibles. El temor de muchos analistas es que esa sea una nueva vía por la que las empresas recopilen y exploten un nuevo abanico de datos de los usuarios que hasta ahora les estaba vedado.

Si el reconocimiento facial va a seguir desempeñando un rol importante en Meta, ¿por qué entonces anunciar que se abandona? El comunicado se difundió menos de una semana después de que Zuckerberg revelara que Facebook pasaba a llamarse Meta, lo que a su vez ocurrió cuando las filtraciones a la prensa de documentos internos de su exempleada Frances Haugen dominaban el relato acerca de la compañía. El cambio de nombre y la entrada en escena del metaverso, por un lado, y el abandono de una tecnología tan polémica como el reconocimiento facial, por otro, podían darle la vuelta a la tortilla.

La noticia fue de hecho aplaudida por algunos analistas y organizaciones. No en vano, empresas como IBM, Amazon o Microsoft habían tomado decisiones similares en los últimos tiempos, si bien en su caso vinieron propiciados por la aplicación policial de estos sistemas. Los motivos aducidos por Facebook tenían que ver con la responsabilidad social. “Hay mucha preocupación acerca del lugar que debe ocupar la tecnología de reconocimiento social en la sociedad y los reguladores están todavía en proceso de aprobar leyes concretas sobre su uso”, dijo el vicepresidente de Inteligencia Artificial de Meta, Jerome Pesenti, en un comunicado. “Creemos que limitar el uso del reconocimiento facial a un número limitado de casos es apropiado”.

Preguntada por EL PAÍS sobre motivos adicionales para cancelar el uso de esta tecnología en la identificación de fotos y sobre el papel que desempeñará en futuros productos y servicios, la compañía se circunscribe al comunicado oficial de Pesenti.

Los NFT están revolucionando las ventas de activos digitales, que ya tienen el mismo valor y autenticidad que los objetos físicos.

Hace unas semanas el creador de las páginas web, Sir Tim Berners-Lee, vendió el código de la WWW como un NFT, por 5,4 millones de dólares.

Ahora el creador de la Wikipedia, Jimmy Wales, vende la primera entrada, el primer registro de la mayor enciclopedia del mundo,también como un NFT. Aquí puedes verlo:

 

Es la primera prueba que llevó a cabo el 15 de enero de 2001, y consistió en escribir la famosa frase Hello, World! (¡hola, mundo!), una tradición entre los informáticos cuando se trata de probar si algo funciona por primera vez.

Jimmy Wales subasta esta primera entrada de la Wikipedia en formato página web, completamente funcional.

El comprador podrá editar esa web y hacer lo que quiera con ella, incluso crear su propia Wikipedia, o dejar que otros lo hagan.

La subasta tendrá lugar entre los días 3 y 15 de diciembre a través de la casa de subastas Christie’s, según informa The Verge.

También se subastará el ordenador en donde se creó la Wikipedia, un iMac de los años 90 de color fresa / rosa.

Todo el dinero recaudado irá a parar a organizaciones benéficas y a la red social WT.Social, que el propio Jimmy Wales ha creado. Una alternativa a Facebook y similares donde no se permiten fake news ni negacionistas de la ciencia.

Un NFT es un Bien No Fungible. Un activo digital que es único.

Se trata de un simple archivo de ordenador que contiene una imagen, un vídeo, música, un documento… cualquier elemento digital puede convertirse en NFT.

¿Cómo puede ser único, por ejemplo, una foto digital, si se pueden sacar infinitas copias idénticas? Porque se asocia a una clave única mantenida dentro de una cadena de bloques de una criptomoneda.

La cadena de bloques o blockchain (normalmente se usa la de la criptomoneda Ethereum) otorga una clave única a un archivo digital, y como esa cadena no se puede hackear ni copiar, ese archivo se convierte en un NFT tan único y especial como puede ser comprar un cuadro de Picasso en el mercado físico.

Teniendo en cuenta la importancia histórica de la Wikipedia, uno de los proyectos más importantes de Internet, seguro que el NFT de la primera entrada de la Wikipedia acaba vendiéndose por varios millones de dólares.

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 El 2021 está a punto de llegar a su fin y como es costumbre, Spotify lanzó la función llamada Spotify Wrapped con la cual podemos conocer las canciones, artistas y hasta podcast que más escuchamos a lo largo del año en la plataforma.  Spotify Wrapped 2021 ya está disponible en la plataforma de streaming y podrás compartir con tus amigos un resumen de tu año musical, ya que te permite compartir en tus redes sociales las estadísticas de tu música. 

Por si fuera poco, esta función también te muestra datos como el número de minutos que escuchaste música y los artistas que descubriste. Aquí te decimos cómo usar Spotify Wrapped. 

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Si bien Google ha mejorado su tienda de aplicaciones con la capacidad para detectar aquellas aplicaciones maliciosas para que no lleguen ni siquiera a listarse dentro de la tienda, en varias ocasiones se les acaban escapando apps fraudulentas.

Esto acaba de volver a pasar con aplicaciones que han sido descargadas hasta más de 300.000 veces hasta que se ha descubierto su verdadero objetivo, comentan desde Arstechnica.

Y es que estas aplicaciones escondían troyanos bancarios que eran capaces de desviar contraseñas de los usuarios y hasta códigos de autenticación de dos factores a servidores externos. Lo más preocupante es que también registraban pulsaciones de teclas y hasta tomaban capturas de pantalla.

Hay decenas de aplicaciones con este troyano, la mayoría haciéndose pasar por entrenamientos para gimnasio, también escáneres QR, PDF y carteras de criptomonedas, perteneciendo hasta a cuatro familias de malware de Android que se han distribuido durante estos cuatro últimos meses en multitud de países, incluido España.

Así lo explican los investigadores de la empresa de seguridad móvil ThreatFabric en un comunicado, donde señalan que se trata de campañas de troyanos llevadas a cabo de forma inteligente.

Y es que primero estas aplicaciones contaban con una versión benigna durante una temporada larga, para que los usuarios se las instalaran, y pudieran dejar buenas puntuaciones en la tienda.

Pero cuando ya los ciberdelincuentes vieron que las aplicaciones habían alcanzado una gran cuota de instalaciones, empezaron a lanzar ventanas emergentes para que los usuarios se actualizaran a nuevas versiones fraudulentas para, por ejemplo, recibir muchas más funcionalidades extra.

De esta manera los ciberdelincuentes se aseguraban primero la confianza de los usuarios ofreciéndoles una aplicación que hacía lo que debía hacer, pero que con el paso del tiempo empezaba a infectar mediante actualizaciones externas. 

Los investigadores también explican que no todo el mundo recibía el troyano bancario, sino que se iban lanzando distintas campañas de malware y, según la localización del dispositivo, se activaba el troyano o no.

“Esta increíble atención dedicada a evadir la atención no deseada hace que la detección automatizada de malware sea menos confiable“, explica en la publicación ThreatFabric.

La familia de malware responsable del mayor número de infecciones se conoce como Anatsa y se trata de un troyano bancario de Android muy avanzado que incluye una variedad de capacidades, incluido el acceso remoto y sistema de transferencia automática. Hay otras tres familias de malware encontradas por los investigadores como Alien, Hydra y Ermac.

En total los investigadores encontraron 12 aplicaciones de Android que participaron en este fraude con el troyano correspondiente, y son las siguientes:

Arstechnica/ThreatFabric

Si reconoces alguna de estas aplicaciones no solo debes eliminarla de tu terminal, sino también cambiar cada una de las contraseñas de tus servicios y sobre todo de las apps bancarias.

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La empresa de Mark Zuckerberg utilizará la nube para respaldar adquisiciones de empresas que ya cuentan con la tecnología de AWS

Meta, anteriormente Facebook, seleccionó como su “proveedor estratégico de nube a largo plazo” a Amazon Web Services, la filial de Amazon que ofrece más de 200 servicios integrales de centros de datos a nivel global.

La compañía de Marck Zuckerberg utilizará la infraestructura de AWS para complementar su basta infraestructura on-premise existente, y ampliará el uso de los servicios de seguridad, bases de datos, almacenamiento y cómputo de la empresa de Amazon para brindar privacidad, confiabilidad y escala en la nube.

La empresa también correrá las colaboraciones de terceros en AWS y utilizará la nube para respaldar adquisiciones de empresas que ya cuentan con la tecnología de Amazon Web Services, en lo que parece una estrategia de Meta de nube más amplia en los próximos años.

También utilizará los servicios informáticos de AWS para acelerar la investigación y el desarrollo de inteligencia artificial para el grupo Meta AI. Además, Meta y AWS realizarán trabajos conjuntos para mejorar el rendimiento de los clientes que corren PyTorch en AWS y para acelerar la forma en que los desarrolladores crean, capacitan, implementan y operan modelos de inteligencia artificial o machine learning.

Así mismo, se espera que la alianza de las dos gigantes tecnológicas ayuden a los investigadores y desarrolladores de machine learning a crear, capacitar e implementar modelos de inteligencia artificial a escala.

Esto se lograría optimizando el rendimiento de PyTorch y su integración con servicios administrados centrales como Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) y Amazon SageMaker, el servicio de AWS que ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a construir, capacitar e implementar modelos de machine learning rápidamente en la nube y en el edge.

Además, para facilitar a los desarrolladores la creación de modelos de deep learning a gran escala para el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, las empresas están activando PyTorch en AWS para la orquestación de trabajos de capacitación a gran escala a través de un sistema distribuido de aceleradores de inteligencia artificial.

“Meta y AWS han ampliado su colaboración durante los últimos cinco años. Con este acuerdo, AWS continuará ayudando a Meta a respaldar la investigación y el desarrollo, a impulsar la innovación y a colaborar con terceros y con la comunidad de código abierto a escala.”, aseguró Kathrin Renz, vicepresidenta de Desarrollo de Negocios e Industrias en Amazon Web Services, Inc. “

PyTorch ha venido atrayendo la atención de varias empresas a medida que intentan escalar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

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