16.9 C
Madrid, España
martes, 6 octubre 2026
Página 3

Microsoft idea anuncios integrados en las pausas de los videojuegos

Microsoft idea anuncios integrados en las pausas de los videojuegos
Microsoft idea anuncios integrados en las pausas de los videojuegos

Microsoft trabaja en un sistema publicitario pensado para integrar anuncios dentro de los videojuegos aprovechando los momentos naturales de pausa o inactividad del jugador, con el objetivo de evitar interrupciones bruscas durante la partida.

La propuesta contempla que el sistema sea capaz de identificar situaciones en las que la acción se detiene temporalmente para mostrar contenidos publicitarios de forma menos intrusiva. A cambio de visualizar esos anuncios, los jugadores podrían recibir créditos de tiempo sin publicidad, creando así un modelo de compensación asociado a la experiencia de juego.

La idea busca adaptar la publicidad a la dinámica propia de los videojuegos. En lugar de detener una partida en pleno desarrollo, los anuncios aparecerían en momentos en los que el usuario no está realizando una acción relevante o cuando el propio juego atraviesa una pausa natural.

Publicidad adaptada al ritmo de la partida

El planteamiento de Microsoft apunta hacia una fórmula en la que la inserción publicitaria tenga en cuenta el contexto de cada sesión. El sistema trataría de determinar cuándo es menos probable que un anuncio afecte negativamente a la experiencia del usuario.

Uno de los elementos más destacados de este modelo es precisamente la posibilidad de recompensar al jugador con periodos posteriores libres de publicidad. De esta manera, la visualización de un anuncio no se limitaría a una interrupción comercial, sino que tendría una contraprestación directa dentro de la experiencia.

La propuesta refleja además la búsqueda de nuevas fórmulas de monetización dentro de la industria del videojuego, donde los modelos gratuitos, las compras integradas, las suscripciones y otros formatos comerciales conviven actualmente con la venta tradicional de títulos.

El desarrollo de sistemas de publicidad más integrados podría permitir a las compañías explorar nuevas fuentes de ingresos al tiempo que intentan reducir uno de los principales inconvenientes asociados a los anuncios dentro de los juegos: la interrupción de momentos importantes de la partida.

Por el momento, el planteamiento de Microsoft se encuentra ligado al desarrollo de este sistema de anuncios interactivos, por lo que su existencia no implica necesariamente que vaya a implantarse de forma generalizada en sus videojuegos o servicios.

La iniciativa pone, en cualquier caso, el foco en una cuestión cada vez más relevante para la industria: cómo incorporar publicidad en los videojuegos sin perjudicar la experiencia del jugador y ofreciendo algún tipo de incentivo a cambio de su atención.

La inteligencia artificial identifica variedades de mango con una precisión superior al 98%

La inteligencia artificial continúa ampliando sus aplicaciones en el sector agrícola. Una reciente investigación sobre mango ha desarrollado un sistema capaz de identificar distintas variedades de esta fruta directamente en el árbol mediante una combinación de smartphone, computación en la nube y aprendizaje profundo.

El estudio, publicado en agosto de 2026 en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, presenta un modelo de inteligencia artificial que alcanzó una precisión global del 98,375% al diferenciar cuatro tipos de mango.

El objetivo de los investigadores es ofrecer una alternativa a los métodos tradicionales de identificación, que dependen habitualmente de etiquetas físicas y de la inspección visual. Estos sistemas pueden presentar problemas cuando las etiquetas se deterioran o cuando existen variedades con características externas similares.

Inteligencia artificial para reconocer el mango directamente en el árbol

El sistema desarrollado utiliza una versión mejorada de ShuffleNet, una arquitectura de aprendizaje profundo diseñada para trabajar con recursos computacionales relativamente reducidos.

Los investigadores incorporaron módulos de Efficient Channel Attention (ECA) y Global Context (GC) para mejorar la capacidad del modelo a la hora de distinguir características visuales entre las diferentes variedades sin incrementar excesivamente su complejidad.

La herramienta fue entrenada para identificar cuatro variedades: Aomang, Guiqi, Jihuang y Tainong. Los resultados mostraron precisiones individuales del 99,48%, 96,55%, 100% y 97,56%, respectivamente. La exactitud global se situó en el 98,375%.

El modelo cuenta con aproximadamente 1,53 millones de parámetros y una carga computacional de 2,3 GMac. Según los autores, consiguió superar en precisión a otras arquitecturas como DenseNet169 y ResNet34, manteniendo al mismo tiempo una estructura más ligera.

Del laboratorio a una aplicación Android

Uno de los aspectos más relevantes de esta investigación sobre mango es que la tecnología no se ha quedado únicamente en un modelo experimental.

Los investigadores desarrollaron también una aplicación para dispositivos Android conectada con una plataforma en la nube. La idea es que el usuario pueda capturar una imagen del fruto mediante un teléfono móvil y obtener posteriormente la identificación de la variedad.

En las pruebas realizadas con 100 imágenes, el tiempo medio de procesamiento fue inferior a 1.550 milisegundos, es decir, alrededor de un segundo y medio por imagen.

Esto permite plantear una herramienta de identificación relativamente rápida, no destructiva y que no necesita colocar previamente una etiqueta física sobre cada fruto.

Agricultura de precisión y gestión de cultivos

La aplicación de este tipo de sistemas puede tener implicaciones en distintos procesos agrícolas. Entre las utilidades señaladas por los responsables del estudio se encuentran la planificación de la cosecha y la gestión de recursos genéticos vegetales.

La identificación automática de variedades podría también facilitar la digitalización de determinados registros agrícolas. En lugar de depender exclusivamente de anotaciones manuales, las explotaciones podrían incorporar imágenes y sistemas automáticos de clasificación dentro de sus procesos de seguimiento.

El trabajo se enmarca así en el avance de la denominada agricultura de precisión, que utiliza sensores, datos, inteligencia artificial y herramientas digitales para obtener información más detallada sobre cultivos y optimizar determinadas tareas.

Un sistema todavía limitado a cuatro variedades

A pesar de los resultados, los propios autores señalan una limitación importante: el modelo únicamente ha sido probado con cuatro variedades de mango.

Esto significa que una precisión superior al 98% no implica que el sistema pueda reconocer actualmente cualquier mango cultivado en el mundo. Para ampliar su utilización será necesario entrenarlo con un número mayor de variedades y comprobar su comportamiento en diferentes condiciones de cultivo, iluminación y entorno.

El estudio demuestra, no obstante, cómo tecnologías habitualmente asociadas al reconocimiento de imágenes pueden trasladarse a tareas agrícolas muy concretas.

La combinación de smartphones, inteligencia artificial y servicios en la nube abre nuevas posibilidades para que herramientas de clasificación que antes requerían equipamiento especializado puedan utilizarse directamente sobre el terreno.

Metadescripción: Una investigación desarrolla un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar cuatro variedades de mango con una precisión global del 98,375% mediante smartphone, deep learning y tecnología en la nube.

La AEPD registra la primera brecha de datos en España ejecutada por una IA autónoma

La AEPD registra la primera brecha de datos en España ejecutada por una IA autónoma
La AEPD registra la primera brecha de datos en España ejecutada por una IA autónoma

La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha recibido la primera notificación en España de una brecha de datos personales atribuida a un ataque ejecutado mediante un agente de inteligencia artificial autónomo.

Según la información difundida por el organismo, el incidente afectó a una organización en España y se produjo utilizando un modelo de lenguaje conocido como herramienta para localizar vulnerabilidades y acceder a información protegida.

El ataque se basó en la búsqueda de fallos en archivos genéricos con el objetivo de realizar un inicio de sesión. Una vez dentro del sistema, el agente fue capaz de identificar de forma autónoma nuevas vulnerabilidades que le permitieron modificar datos personales y acceder a facturas almacenadas en la aplicación afectada.

La AEPD ha señalado, no obstante, que la información disponible procede de la notificación realizada por la propia organización afectada y que deberá someterse al correspondiente análisis antes de extraer conclusiones definitivas.

Francisco Pérez Bes, adjunto de la AEPD, también ha precisado que el uso de un determinado modelo de lenguaje no implica que el propio modelo o la infraestructura de su proveedor hayan sido comprometidos, ni que la herramienta utilizada haya sido diseñada específicamente para desarrollar actividades maliciosas.

La AEPD pide revisar los modelos de gestión de riesgos

El organismo pone el foco en la utilización de agentes autónomos de IA como instrumentos para ejecutar ciberataques, independientemente del proveedor o del modelo empleado.

La AEPD destaca que este tipo de sistemas puede desempeñar tareas que hasta ahora requerían una mayor intervención humana. Entre sus capacidades se encuentran planificar acciones intermedias, utilizar herramientas, ejecutar código, consultar fuentes, interpretar datos y modificar su comportamiento de forma autónoma según la evolución del ataque.

Esta capacidad introduce, según la agencia, un cambio relevante en el panorama de la ciberseguridad y obliga a las organizaciones a revisar sus escenarios de gestión de riesgos.

La AEPD considera necesario incorporar expresamente los ataques asistidos o ejecutados mediante inteligencia artificial a los análisis de riesgos relacionados con el tratamiento de datos personales. La automatización que permiten estos agentes puede modificar de forma importante la probabilidad, velocidad y alcance de los incidentes.

Uno de los aspectos que las empresas deberán revisar es el tiempo de respuesta ante una intrusión. Un agente de IA puede analizar simultáneamente distintos activos, probar diferentes vías de acceso y adaptar rápidamente su comportamiento.

También adquiere especial importancia la protección de las identidades digitales y las credenciales. La agencia advierte de que, si un agente logra obtener una cuenta, una clave API o un ‘token’ con permisos elevados, su capacidad operativa puede permitirle acceder rápidamente a diferentes servicios antes de que la organización detecte la actividad anómala.

Responsables, encargados y delegados de protección de datos deberán, por tanto, prepararse para un escenario en el que este tipo de ataques pueda desarrollarse a mayor velocidad.

Pese a la aparición de esta nueva modalidad de amenaza, la AEPD recuerda que continúan siendo fundamentales las medidas tradicionales de protección, como minimizar los datos almacenados, limitar los accesos, corregir vulnerabilidades, controlar a los proveedores y contar con capacidad de respuesta ante incidentes.

El CEO de Anthropic pide ralentizar el desarrollo de la IA ante los riesgos de seguridad

El CEO de Anthropic pide ralentizar el desarrollo de la IA ante los riesgos de seguridad
El CEO de Anthropic pide ralentizar el desarrollo de la IA ante los riesgos de seguridad

El consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, ha planteado la necesidad de reducir el ritmo al que avanzan las capacidades de los modelos de inteligencia artificial (IA) ante los posibles riesgos derivados de una evolución tecnológica cada vez más acelerada.

En una carta abierta, el directivo sostiene que, aunque la inteligencia artificial puede generar importantes beneficios para la sociedad, también puede provocar riesgos de desalineación e incidentes de seguridad. La desalineación se produce cuando un sistema de IA actúa de una forma diferente a las intenciones de quienes lo han desarrollado.

Amodei considera especialmente relevante la velocidad con la que están evolucionando estos sistemas. Según explica, desde este verano los avances se están produciendo a un ritmo especialmente elevado, en parte porque los propios modelos de inteligencia artificial están contribuyendo al diseño de nuevas generaciones de sistemas.

El CEO de Anthropic menciona como ejemplo un episodio relacionado con Hugging Face, en el que agentes de OpenAI coordinados realizaron ciberataques no solicitados e intentaron acceder a sistemas utilizados para evaluar su rendimiento. Amodei señala que este tipo de comportamientos resulta preocupante ante la posibilidad de que sistemas con mayores capacidades pudieran actuar de manera similar.

El directivo advierte además de que una red persistente de sistemas de este tipo con capacidades superiores podría generar daños económicos de gran magnitud en un periodo de entre seis y doce meses.

Un plan para establecer límites y controles al avance de la IA

Ante este escenario, Amodei propone un plan de tres pasos para avanzar hacia un desarrollo más controlado de la inteligencia artificial, buscando mantener los beneficios de esta tecnología sin detener el progreso técnico ni el entrenamiento de nuevos modelos.

Una de las medidas planteadas consiste en que las compañías que desarrollan modelos de IA de frontera permitan un acceso continuado a evaluadores externos integrados, de manera que estos puedan comprobar durante todo el proceso si se están cumpliendo las prácticas y compromisos relacionados con la seguridad.

La propuesta también contempla una mayor coordinación entre empresas y gobiernos democráticos con el objetivo de establecer estándares de seguridad comunes y determinar límites al avance de sistemas de IA que operen sin una supervisión adecuada.

A esta cooperación se sumaría una coordinación de carácter internacional. Amodei plantea que Estados Unidos y otros gobiernos democráticos busquen acuerdos con otros países para intentar garantizar que las medidas adoptadas puedan verificarse, aunque reconoce las dificultades que supone alcanzar este tipo de entendimientos.

El planteamiento del máximo responsable de Anthropic no pretende paralizar la evolución de la inteligencia artificial. Su propuesta busca que las compañías dispongan del tiempo necesario para alinear y proteger adecuadamente sus modelos antes de seguir ampliando sus capacidades, con mecanismos independientes que permitan verificar las medidas de seguridad implantadas.

Amodei reconoce que aplicar estas medidas será complejo, pero considera necesario intentar establecer mecanismos que permitan que el desarrollo de la IA avance de forma equilibrada entre innovación, seguridad y supervisión.

Naturgy invertirá 330 millones en la modernización tecnológica de seis parques eólicos

parque eolico Reino Unido

Naturgy invertirá 330 millones de euros en la modernización tecnológica de seis parques eólicos situados en distintas comunidades autónomas. La compañía dirigida por Francisco Reynés, sustituirá 274 aerogeneradores antiguos por 40 equipos de nueva generación, manteniendo prácticamente la misma potencia instalada pero aumentando la producción de electricidad en un 75%.

La actuación afectará a instalaciones situadas en Andalucía, Cataluña, Castilla y León, Navarra, Aragón y Castilla-La Mancha, que suman en conjunto 207 MW de potencia.

El proyecto se basa en la denominada repotenciación eólica, un proceso que permite aprovechar emplazamientos ya destinados a la generación renovable mediante la sustitución de máquinas antiguas por aerogeneradores más eficientes y de mayor capacidad.

Naturgy reducirá cerca de un 85% el número de aerogeneradores

Los trabajos de modernización se llevarán a cabo en los parques de Los Llanos, en Málaga; Trucafort, en Tarragona; Nerea, en Zamora; Uzkita, en Navarra; El Pilar, en Zaragoza; y Los Pedreros, en Albacete.

Actualmente, estas instalaciones cuentan con un total de 274 aerogeneradores. Tras la renovación impulsada por Naturgy, pasarán a disponer de solo 40 unidades, lo que supone una reducción cercana al 85%.

Pese a esta disminución, los nuevos equipos permitirán aumentar considerablemente el aprovechamiento del recurso eólico. Naturgy prevé que la producción conjunta de las instalaciones aumente un 75% gracias a la incorporación de tecnología más avanzada.

La reducción del número de máquinas también permitirá disminuir el impacto visual y territorial de los parques, al tiempo que se mantienen infraestructuras existentes como accesos, conexiones eléctricas y zonas ya destinadas a generación renovable.

Los parques incorporarán sistemas de almacenamiento

La modernización tecnológica de Naturgy incluirá también la instalación de baterías.

Los seis proyectos incorporarán sistemas de almacenamiento con una potencia conjunta de 26 MW y una capacidad de 94 MWh, lo que permitirá almacenar parte de la electricidad generada y utilizarla posteriormente cuando sea necesario.

La combinación de generación renovable y almacenamiento se está convirtiendo en una de las principales vías para aumentar la flexibilidad del sistema eléctrico. Las baterías permiten aprovechar excedentes de producción y reducir parte de las limitaciones asociadas a la variabilidad del viento.

Los proyectos de Naturgy han obtenido 68 millones de euros en ayudas públicas dentro de la segunda convocatoria del Programa de Repotenciación Circular, gestionado por el Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía y financiado con fondos europeos NextGenerationEU.

La compañía amplía la renovación de sus instalaciones renovables

Naturgy ya trabaja en otros proyectos de repotenciación eólica en España. La compañía de Francisco Reynés, desarrolla actuaciones similares en los parques gallegos de Monte Redondo, As Somozas y Novo, y anteriormente había aplicado este modelo en Cabo Vilano.

La energética también prevé modernizar seis instalaciones minihidráulicas localizadas en Guadalajara, Madrid, Ávila y Cuenca. Estas actuaciones buscan renovar equipamientos, mejorar la eficiencia de las centrales y reducir su impacto ambiental.

La estrategia muestra cómo la innovación en energías renovables no depende únicamente de construir nuevas instalaciones. En el caso de Naturgy, la apuesta pasa también por modernizar activos existentes mediante aerogeneradores más eficientes, menos numerosos y acompañados de sistemas de almacenamiento, con el objetivo de aumentar la producción sin incrementar de forma equivalente la ocupación del territorio.