El proceso destaca por el uso de aguas 100% recicladas, sin usar fuentes naturales, y por su sistema de recirculación del recurso hídrico; acciones que aportan a una economía circular.

Pacto Global Red Chile dio a conocer a los ganadores de los Reconocimientos Empresariales CONECTA 2024, iniciativa de la Organización de las Naciones Unidas (ONU) que reúne a empresas comprometidas con los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Aclara, compañía de tecnología en minería de tierras raras, recibió el tercer lugar en la categoría Interconexión por su aporte al cumplimiento del ODS 6, Agua Limpia y Saneamiento.

La distinción destaca los atributos de la Cosecha Circular de Minerales de Aclara, proceso productivo que permite obtener elementos de tierras raras en un circuito circular que usa aguas 100% recicladas, sin usar fuentes naturales, y que recircula el recurso hídrico. La innovación creada por Aclara fue una de las iniciativas destacada entre 166 postulantes de 61 empresas de diversas industrias, las que fueron evaluadas por un jurado compuesto por 48 personas de destacada trayectoria.

Nelson Donoso, gerente general de Aclara, afirmó que “en Aclara estamos 100% comprometidos con el cuidado del agua, por ello recibimos de manera especial este reconocimiento. Somos líderes a nivel mundial en tierras raras sostenibles, logrando patentar un proceso que no usa fuentes hídricas naturales y que además recircula toda el agua. Hoy somos reconocidos por las Naciones Unidas, a través de Pacto Global Red Chile, por este revolucionario proceso y su particular contribución en el manejo sostenible del agua. Este premio nos genera gran orgullo pues nació del diálogo con nuestros vecinos de Penco, una comuna que valora especialmente este vital recurso”, declaró.

Margarita Ducci, directora ejecutiva de Pacto Global Chile, comentó que «reconocer iniciativas como la Cosecha Circular de Minerales de Aclara es una muestra del impacto transformador que las empresas pueden generar cuando alinean su innovación con los ODS. Este proceso, único en el mundo y desarrollado en Chile, representa un avance crucial en la economía circular, permitiendo la producción sostenible de tierras raras, esenciales para la electromovilidad y las energías limpias”.

“Su modelo destaca no sólo por la eficiencia en el uso de recursos como el agua y el reciclaje de fertilizantes, sino también por su compromiso con la biodiversidad y el desarrollo local, a través de su colaboración con comunidades y universidades. Aplaudimos este ejemplo de liderazgo y felicitamos a Aclara por integrar la sostenibilidad en el corazón de su estrategia empresarial, mostrando que es posible innovar, proteger el medio ambiente y aportar al desarrollo económico de manera simultánea”, agregó Margarita Ducci.

Aclara también ha sido reconocida como Iniciativa Sostenible en los Premios a la Sostenibilidad 2022 del Business Intelligence Group (BIG), así como una de las 50 empresas más sostenibles del mundo en los Premios SEAL 2023. En 2024, recibió dos reconocimientos en los Mining Technology Excellence Awards de GlobalData, en las categorías de “Innovación” y “Sostenibilidad Ambiental”.

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El columnista de tecnología del Wall Street Journal, Christopher Mims, escribió un artículo en el que se refirió a los acelerados avances de este campo.

La inteligencia artificial (IA) generativa se ha posicionado como uno de los campos de la tecnología que ha presentado avances más acelerados durante los últimos años.

Actualmente existen distintos sistemas que permiten desde elaborar textos hasta crear imágenes, videos o música, entre múltiples otras aplicaciones.

Sin embargo, la mayoría de esas formas de usar la IA generativa se basa en una tecnología subyacente que se denomina “transformador” y que tiene aplicaciones considerablemente más amplias.

Así lo anticipó el columnista del Wall Street Journal y autor del libro Arriving Today (Harper Business, 2021), Christopher Mims, quien recientemente escribió un texto en el que se refirió a los avances de la IA.

El especialista afirmó que la primera vez en que se hizo referencia a los transformadores fue en un artículo de 2017, el cual fue elaborado por investigadores de Google.

Ahí se les describió, dijo Mims, como “un tipo de algoritmo de IA que permite a las computadoras comprender la estructura subyacente de cualquier conjunto de datos (ya sean palabras, datos de conducción o los aminoácidos de una proteína) para que puedan generar su propio resultado similar”.

Imagen de Kohji Asakawa en Pixabay

El transformador permitió que empresas como OpenAI pudieran desarrollar productos como ChatGPT, uno de los sistemas más conocidos en cuanto a la IA generativa.

No obstante hay muchos más: desde empresas que ofrecen taxis robot hasta otras que utilizan esta tecnología para diseñar nuevas moléculas de proteínas.

El artículo de 2017, titulado Attention Is All You Need, se ha citado más de 140.000 veces en otros artículos científicos y académicos.

Cuál es el avance en la IA que está a punto de transformar al mundo

De acuerdo al columnista del Journal, “la IA moderna ha sido buena durante mucho tiempo para reconocer los patrones en la información, pero los enfoques anteriores ponían serias limitaciones” sobre qué más podía hacer.

“Con el lenguaje, por ejemplo, la mayoría de los sistemas de IA solo podían procesar palabras de una por vez y evaluarlas solo en la secuencia en que eran leídas, lo que limitaba su capacidad para comprender lo que significaban esas palabras”.

Mims destacó que los investigadores de Google que hicieron el citado artículo centraron su experimento en el proceso de traducción de idiomas.

“Se dieron cuenta de que un sistema de IA que pudiera digerir todas las palabras de un texto y dar más importancia al significado de algunas palabras que a otras (dicho de otra manera, leer en contexto) podría hacer traducciones mucho mejores”.

El científico de investigación de IA en el Allen Institute for Artificial Intelligence, Tim Dettmers, dijo al Journal que la importancia de los transformadores está en que funcionan descubriendo cómo cada pieza de información que el sistema absorbe se relaciona con cada otra pieza de información que ha recibido.

Según Mims, “ese nivel de comprensión contextual permite a los sistemas de IA basados en transformadores no solo reconocer patrones, sino también predecir lo que podría suceder a continuación y, por lo tanto, generar su propia información nueva”.

“Esa capacidad puede extenderse a otros datos, además de las palabras”, agregó.

Por su parte, el cofundador y jefe de EvolutionaryScale, Alexander Rives, sintetizó: “En cierto sentido, los modelos están descubriendo la estructura latente de los datos”.

Cómo se están aplicando los nuevos avances de la IA

La mencionada empresa está entrenando a su IA con las secuencias publicadas de todas las proteínas que sus investigadores pueden conseguir.

Los especialistas de EvolutionaryScale esperan que su sistema pueda —con esos datos y sin la ayuda de ingenieros humanos— determinar la relación entre una secuencia de bloques de construcción molecular y cómo funciona la proteína que crea.

Imagen de Gerd Altmann en Pixabay

Según rescata el Journal, la compañía ya creó una molécula de prueba de concepto.

Mims explicó que se trata de “una proteína que funciona como la que hace que las medusas se iluminen, pero su secuencia inventada por la IA es radicalmente diferente a todo lo que la naturaleza aún no ha inventado”.

“El objetivo final de la firma es permitir que todo tipo de empresas, desde fabricantes farmacéuticos que producen nuevos medicamentos hasta compañías de química sintética que trabajan en nuevas enzimas, creen sustancias que serían imposibles sin su tecnología”.

“Eso podría incluir bacterias equipadas con enzimas novedosas que podrían digerir plástico o nuevos medicamentos adaptados a los cánceres particulares de las personas”, planteó el columnista.

El cofundador de Physical Intelligence, Karol Hausman, dijo que el objetivo de su empresa es “construir un modelo que pueda controlar cualquier robot para realizar cualquier tarea, incluidos todos los robots que existen hoy y los que aún no se han desarrollado”.

En una demostración reciente, la compañía utilizó brazos robóticos impulsados por su sistema de IA para doblar ropa.

Aunque esto último puede parecer sencillo para los humanos, se trata de una tarea altamente compleja para los robots.

“La ropa puede adoptar cualquier forma y requiere una sorprendente flexibilidad y destreza para manipularla, por lo que los expertos en robótica no pueden programar la secuencia de acciones que le indicarán a un robot exactamente cómo mover sus extremidades para recuperar y doblar la ropa”, explicó Mims.

Aún así, el mecanismo de Physical Intelligence “puede sacar la ropa de una secadora y doblarla prolijamente utilizando un sistema que aprendió a hacer esta tarea por sí solo, sin ningún aporte de los humanos más allá de una montaña de datos para digerir”, dijo el columnista.

Imagen de Gerd Altmann en Pixabay

Aquello despertó la atención no solo de los investigadores, sino que también de inversores como Jeff Bezos y Open AI.

A inicios de noviembre, la empresa recaudó unos 400 millones de dólares.

Otras empresas que trabajan con automóviles se han concentrado en descubrir cómo usar los “modelos de lenguaje visual” basados en transformadores que pueden absorber y conectar no solo el lenguaje, sino que también las imágenes.

Una de estas es la firma de vehículos autónomos Waymo, perteneciente a Alphabet. También están Nuro, con sede en California y Wayve, con sede en Londres.

“Esto supone un cambio con respecto a los enfoques de conducción autónoma anteriores a los transformadores, que utilizaban una combinación de instrucciones escritas por humanos y tipos más antiguos de IA para procesar los datos de los sensores con el fin de identificar objetos en la carretera”, dijo Mims.

Según el columnista, “los nuevos modelos basados en transformadores son, en esencia, un atajo para proporcionar a los sistemas de conducción autónoma el tipo de conocimiento general sobre el mundo que antes era muy difícil concederles”.

“Por ejemplo, en un artículo reciente, los investigadores de Waymo demostraron que, utilizando la propia IA comercial de Google, llamada Gemini, su sistema de conducción autónoma podría tener la capacidad de identificar y ceder el paso a objetos para los que no había sido entrenado, como un perro que cruza la calle”, mencionó el experto.

Qué se debe considerar sobre los avances en el desarrollo de la IA

Aunque Mims manifestó que los avances en el campo de la IA son prometedores, citó a Dettmers al decir que estos sistemas tienen limitaciones y siguen siendo impredecibles, por lo que no podrán reemplazar por completo el trabajo de los humanos.

“A modo de ejemplo, la IA que se encuentra en el corazón de EvolutionaryScale puede sugerir nuevas moléculas para que los humanos las prueben en el laboratorio, pero los humanos aún tienen que sintetizarlas y probarlas”, dijo el columnista.

Además, enfatizó que los modelos basados en transformadores “están lejos de ser lo suficientemente fiables como para asumir por completo la conducción”.

Desde la visión del cofundador de Physical Intelligence, aunque están “estableciendo expectativas”, todavía están en una fase inicial en el desarrollo de ciertos mecanismos.

Fuente/Pulso/LaTercera
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