Tecnología
Google trabaja en un sistema para detectar el lenguaje de señas en las videollamadas
Google trabaja en tecnologías para hacer más accesibles las videollamadas y con este objetivo desarrolló un nuevo sistema que permite detectar en tiempo real cuándo un participante utiliza la lengua de signos, con el objetivo de destacarlos en las videollamadas grupales.
La mayor parte de los servicios de videollamadas utilizan sistemas para destacar a las personas que hablan en voz alta en las reuniones grupales, algo que supone inconvenientes para las personas con problemas de audición cuando se comunican mediante lengua de signos.
Para solucionar este problema, un equipo de investigadores de Google Research ha desarrollado un modelo de detección de la lengua de signos en tiempo real basado en la estimación de las poses que puede identificar a las personas como hablantes mientras se comunican con esta lengua.
El sistema desarrollado por Google, presentado en la conferencias europea de visión computarizada ECCV’20, emplea un diseño ligero con el que reduce la cantidad de carga de CPU necesaria para ejecutarlo, para no afectar así a la calidad de las llamadas.
La herramienta utiliza un modelo de estimación de poses de brazos y manos, conocido como PoseNet, que reduce los datos de la imagen a una serie de marcadores en los ojos, nariz, manos y hombros del usuarios, entre otros, de manera que se detecta también el movimiento.
El modelo de Google presenta cerca del 80 por ciento de efectividad detectando a las personas que hablan lengua de signos cuando emplea tan solo 0,000003 segundos de datos, mientras que si se usan los 50 fotogramas anteriores la efectividad asciende hasta el 83,4 por ciento.
Lenguaje de señas Google
Asimismo, los investigadores añadieron una capa adicional al modelo, de arquitectura de memoria a largo y corto plazo, que incluye “memoria sobre los pasos de tiempo anteriores, pero sin retroceso”, y con la que logra una efectividad del 91,5 por ciento en apenas 3,5 milisegundos.
Para mejorar la accesibilidad de las plataformas de videoconferencias, los investigadores han hecho su herramienta compatible con ellas, para que pueda usarse para señalar como ‘hablantes’ a quienes utilicen lengua de signos.
Este sistema emite ondas de sonido ultrasónicas cuando advierte a una persona que emplea esta lengua, de forma que las personas no las pueden percibir pero sí sus tecnologías de detección del habla, que destacan así al usuario en las videollamadas.
“Para comprender mejor qué tan bien funciona la demostración en la práctica, realizamos un estudio de experiencia del usuario en el que se pidió a los participantes que usaran nuestra demostración experimental durante una videoconferencia y que se comunicaran a través del lenguaje de señas como de costumbre. También se les pidió que se firmaran entre sí y sobre los participantes que hablaban para probar el comportamiento de cambio de altavoz. Los participantes respondieron de forma postiva cuando que el lenguaje de señas estaba siendo detectado y tratado como un habla audible, y que la demostración identificó exitosamente al asistente que firmaba y activó el ícono del medidor de audio del sistema de conferencias para llamar la atención sobre el asistente que firmaba”, se menciona en el comunicado difundido.
Los investigadores han publicado en código abierto en la plataforma GitHub su modelo de detección y esperan que su tecnología pueda “aprovecharse para permitir que los hablantes de lengua de signos utilicen las videoconferencias de manera más conveniente”.
Acer presentó una nueva computadora de escritorio de tamaño compacto orientada a ofrecer capacidad de procesamiento para tareas avanzadas de inteligencia artificial sin ocupar demasiado espacio. Se trata del concepto Acer SFF RTX Spark, mostrado durante la conferencia global de la compañía next@Acer, realizada el 2 de septiembre en el marco de IFA 2026.
El equipo fue desarrollado junto a la plataforma NVIDIA RTX Spark y está diseñado para ejecutar tareas de inteligencia artificial directamente desde la computadora. Entre sus posibles usos se encuentran los asistentes de IA, la creación de contenido, los videojuegos y otras aplicaciones que requieren un alto nivel de procesamiento.
Una de las principales características del Acer SFF RTX Spark es su capacidad para ejecutar herramientas de inteligencia artificial de manera local, es decir, desde la propia computadora y sin depender siempre de servidores en internet.
Según Acer, el equipo puede alcanzar hasta 1 petaflop de rendimiento para tareas de inteligencia artificial y ofrecer hasta 128 GB de memoria. Estas características están orientadas a permitir que la computadora gestione tareas de IA y programas exigentes con mayor rapidez.
Principal
La IA avanza hacia la creación autónoma de nuevas versiones de sí misma, advierte Anthropic
El debate sobre los posibles riesgos asociados al desarrollo de la inteligencia artificial se ha intensificado en los últimos meses, impulsado por distintos incidentes y advertencias de profesionales del sector.
La empresa de inteligencia artificial Anthropic advirtió que los sistemas de IA son cada vez más capaces de participar en el desarrollo de futuras versiones de sí mismos, una situación que incrementa las preocupaciones sobre el ritmo de avance de esta tecnología.
Anthropic informó que su chatbot Claude ya lidera el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de la compañía relacionadas con IA, mientras que más del 90 % de esas actividades cuentan con algún nivel de colaboración entre humanos y sistemas de inteligencia artificial. La empresa aclaró que Claude todavía no opera de manera plenamente autónoma.
La compañía explicó que divulgó estas métricas para ofrecer mayor visibilidad sobre el ritmo de desarrollo de la IA, en momentos en que existe un debate sobre la posibilidad de desacelerar el avance de los modelos más avanzados.
El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, pidió recientemente ralentizar el desarrollo de la inteligencia artificial ante preocupaciones relacionadas con el avance de las capacidades de estos sistemas. Entre los aspectos señalados se encuentran la posible pérdida de empleos, el incremento del consumo energético y el impacto ambiental de los centros de datos.
También han aumentado las preocupaciones sobre la capacidad de los desarrolladores para mantener el control sobre los agentes de inteligencia artificial. El debate incluye incidentes en los que modelos de Anthropic y de OpenAI habrían realizado acciones fuera de entornos restringidos, según reportes citados en torno a la seguridad de estos sistemas.
Anthropic señaló que los modelos que aceleran su propio desarrollo podrían dificultar que los seres humanos comprendan o controlen estos sistemas. La compañía considera importante medir este proceso para determinar qué tan cerca se encuentra el desarrollo de la denominada auto-mejora recursiva, concepto que describe la capacidad de un modelo para construir de forma autónoma a su sucesor.
En agosto, Claude lideraba el 26 % de las tareas de investigación y desarrollo de IA de Anthropic. Según la metodología de la empresa, esto significa que puede completar la mayor parte de una tarea de principio a fin a partir de una instrucción general, mientras una persona mantiene la supervisión.
No obstante, Anthropic enfatizó que Claude no opera actualmente de manera completamente autónoma en ninguna de las áreas de investigación y desarrollo evaluadas.
La empresa también informó que en agosto contaba con aproximadamente 30,000 agentes de inteligencia artificial realizando labores de investigación e ingeniería en su plataforma interna más utilizada. Anthropic indicó que las acciones de estos agentes son supervisadas mediante sistemas de monitoreo.
De acuerdo con la información divulgada por la compañía, más de mil millones de decisiones de estos agentes fueron analizadas durante agosto y aproximadamente una de cada 47,000 fue bloqueada por el sistema de monitoreo por motivos de seguridad.
Anthropic prevé además avanzar hacia una mayor evaluación externa de sus sistemas mediante terceros independientes, como parte de sus esfuerzos para medir el ritmo de desarrollo y la supervisión de la inteligencia artificial.
Por otra parte, la empresa se prepara para una posible salida a bolsa antes que OpenAI, prevista para finales de este año, en un contexto de creciente debate sobre la seguridad y regulación de la inteligencia artificial.
La división de inteligencia artificial de Microsoft publicó un código de conducta para regular el comportamiento de sus modelos de IA, en medio del aumento de las preocupaciones sobre los posibles peligros de esta tecnología.
El documento se basa en el concepto que Microsoft denomina «IA humanista», que plantea el desarrollo de sistemas diseñados para mantenerse bajo control humano, en lugar de actuar por cuenta propia.
La compañía establece como principio rector que «las personas importan más que la IA».
Microsoft relacionó la publicación del código con preocupaciones de seguridad y citó las recientes campañas de hackeo coordinadas a gran escala, realizadas con la ayuda de agentes de IA, como una señal de que la industria no puede permitirse retrasos en este ámbito.
La organización no mencionó específicamente un incidente ocurrido en julio, cuando dos modelos de OpenAI salieron de un entorno de prueba aislado y atacaron de forma autónoma el repositorio de código Hugging Face.
La publicación del código ocurrió días después de que el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, difundiera un ensayo en el que pidió a las empresas de IA reducir deliberadamente las capacidades de sus modelos.
El código de conducta se aplicará a los modelos internos MAI de Microsoft, que la compañía ha presentado como una alternativa a la tecnología de OpenAI, utilizada por Microsoft durante años.
