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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Adiós las tormentas solares con la nueva tecnología de la NASA que predice hacia dónde se dirige el calor

Ilustración artística de una eyección de masa coronal del Sol dirigiéndose hacia la Tierra, representando el fenómeno que el modelo de IA Surya de la NASA puede predecir con mayor antelación
Figura 1: Representación conceptual de una tormenta solar y su posible impacto en la magnetosfera terrestre. Fuente: NASA / Goddard Space Flight Center Scientific Visualization Studio

El Sol siempre ha estado ahí como una amenaza invisible para la humanidad, con sus tormentas solares capaces de liberar en segundos más energía que millones de bombas nucleares juntas, y pueden afectar a satélites, sistemas GPS, redes eléctricas e incluso a internet a escala global. Pero la NASA, junto con IBM, ha dado un gran paso para anticipar el comportamiento de nuestra estrella, con una precisión nunca vista.

Se trata de un modelo fundacional o modelo de base, que en inglés se denomina foundation model. Estos modelos son potenciados con inteligencia artificial y se entrenan con enormes cantidades de datos generales para después adaptarse a muchas tareas diferentes.

De esta manera, se ha creado una especie de «gemelo digital» del Sol, impulsado por IA, con el que podemos anticipar cómo se comportará y los próximos movimientos que hará.

Cómo sabremos el comportamiento del Sol

Este modelo revolucionario, bautizado como Surya, se ha entrenado con más de nueve años con datos recogidos por el Solar Dynamics Observatory, un satélite de la NASA que ha estado observando al Sol sin descanso desde 2010. Gracias a millones de imágenes en diferentes longitudes de onda y a mediciones detalladas de su campo magnético, Surya ha aprendido a reproducir en una simulación virtual lo que ocurre en la superficie y en las capas internas del Sol, como si fuera un espejo.

Hasta ahora, los modelos tradicionales solo permitían prever una llamarada solar con una hora de antelación, pero con esta nueva tecnología, esa ventana se amplía hasta dos horas y con un margen de acierto un 16% superior a cualquier sistema anterior. Aunque pueda parecer poco tiempo de diferencia, en realidad no lo es, sobre todo si tenemos en cuenta que una tormenta solar de gran magnitud podría provocar un apagón mundial, por lo que un solo minuto marca la diferencia a la hora de tomar medidas preventivas.

Bueno es el caso de una empresa eléctrica, que ahora podrá saber con dos horas de antelación que el Sol va a lanzar una tormenta capaz de fundir todos sus transformadores. De esta manera, tendrán margen para desconectar aquellas líneas importantes y evitar que su red colapse por completo. O una compañía aérea, que podrá redirigir muchos de los vuelos para no pasar por las zonas de alta radiación.

Visualización de los complejos campos magnéticos en la superficie del Sol, datos que son analizados por la inteligencia artificial Surya para identificar patrones precursores de llamaradas solares
Figura 2: El análisis de los datos del campo magnético solar, como los capturados por el SDO, es fundamental para el funcionamiento de los nuevos modelos predictivos. Fuente: Freepik

Pero no solo se usará para prevenir catástrofes o fenómenos naturales, ya que Surya también abre una gran vía de entrada para la ciencia. A partir de ahora, los heliocientíficos podrán estudiar cómo se generan las llamaradas, qué papel juega el campo magnético en su intensidad y cómo se distribuye la energía en las capas del astro. Un conocimiento que, además, puede extrapolarse a otras estrellas e incluso a la propia Tierra, donde los campos magnéticos también son clave para entender fenómenos como las auroras o la protección natural contra radiación cósmica

Lo más sorprendente es que la arquitectura de este modelo no se limita a la heliosfísica. NASA e IBM aseguran en el informe que puede aplicarse a otras áreas como la observación de planetas, la climatología terrestre o incluso la exploración espacial más allá de nuestro sistema solar. En otras palabras, Surya no solo es un escudo contra las tormentas solares, sino también una herramienta con potencial para revolucionar toda la ciencia de datos aplicada al cosmos.

La realidad es que Surya es solo el primer paso de un camino que apenas está comenzando, pero es un paso que marca un antes y un después, ya que por primera vez tenemos la posibilidad de anticiparnos a los caprichos del Sol con un nivel de detalle y velocidad que parecía imposible.

Preguntas clave sobre la nueva IA de la NASA

¿Qué es exactamente el proyecto Surya?
Surya es un modelo de inteligencia artificial, conocido como 'modelo fundacional', desarrollado por la NASA e IBM. Funciona como un 'gemelo digital' del Sol para predecir su comportamiento, especialmente las tormentas solares.
¿Cómo funciona esta nueva tecnología de predicción?
El modelo ha sido entrenado con más de nueve años de datos e imágenes del Sol recogidos por el Solar Dynamics Observatory de la NASA. La IA ha aprendido a identificar patrones para simular y anticipar la actividad solar.
¿Cuánto mejora la predicción respecto a los métodos anteriores?
Esta tecnología amplía la ventana de predicción de una llamarada solar de una a dos horas. Además, tiene un margen de acierto un 16% superior a los sistemas previos.