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Social.Wiki permite a los usuarios remodelar aplicaciones sociales sin perder sus conexiones
Social.Wiki es una plataforma que permite a los usuarios remodelar aplicaciones sociales, como redes de mensajería o foros, sin perder sus conexiones. Utilizando una infraestructura descentralizada, el sistema permite a los usuarios editar el código fuente y elegir qué versiones de una aplicación desean ver, implementando una 'gobernanza plural' para definir las reglas de edición. Esto busca empoderar a los usuarios para crear y personalizar aplicaciones sociales que satisfagan necesidades grupales específicas, manteniendo la propiedad de los datos de los usuarios.
El profesor Paris Smaragdis desarrolla máquinas capaces de escuchar mejor que los humanos
El profesor del MIT Paris Smaragdis investiga cómo desarrollar máquinas capaces de oír y comprender el sonido mejor que los humanos, con aplicaciones en reconocimiento de voz, monitoreo ambiental y música. Su grupo trabaja en separación de fuentes sonoras mediante aprendizaje automático y en herramientas para músicos. Smaragdis, de origen griego y con formación musical en Berklee, colaboró en la limpieza de archivos de los Beatles para la serie "Get Back", trabajo que ganó un Emmy en 2022.
Usar la IA para mitigar la creciente amenaza ambiental de los centros de datos
Christina Delimitrou, profesora asociada del MIT, aplica aprendizaje automático para hacer más eficientes, seguros y confiables los centros de datos a gran escala, reduciendo su consumo energético. Su grupo rediseña sistemas de nube obsoletos y crea arquitecturas de servidores que extraen más potencia del hardware existente, ya que muchos operaban solo al 15% de su capacidad. También incorpora explicabilidad a las herramientas de IA y desarrolla clones de sistemas propietarios para investigar.
Un nuevo chip lidar del MIT podría dar a los autos autónomos una visión más amplia
Ingenieros del MIT desarrollaron un chip lidar de silicio-fotónica sin partes móviles que amplía el campo de visión de los sensores. Mediante un arreglo de antenas de tres formas distintas, redujeron la diafonía entre antenas vecinas de cerca del 100% a alrededor del 1%, evitando los lóbulos de difracción. El avance, publicado en Nature Communications, apunta a sensores más pequeños y duraderos para vehículos autónomos, drones y mapeo aéreo.