###### 19 de noviembre de 2024

La mayoría de los modelos de IA funcionan con unidades de procesamiento de gráficos (GPU), que consumen mucha energía. [Según Goldman Sachs](https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand), para 2030, el uso creciente de GPU en datos centros supondría un aumento del 160% en la necesidad de electricidad. Vishal Sarin, un experimentado diseñador de circuitos analógicos y de memoria, creó Sagence AI, originalmente conocida como [Inferencia analógica](https://www.sagence-ai.com/), después de ver que esta tendencia era insostenible. El negocio se centra en desarrollar sustitutos de GPU que consuman menos energía, abordando problemas tanto de rendimiento como medioambientales.

Sagence crea sistemas y chips analógicos para aplicaciones de IA, así como el software necesario para programarlos. Los chips analógicos utilizan una gama de valores para representar información, a diferencia de los chips digitales estándar que almacenan datos como valores binarios. Debido a esta distinción, los circuitos analógicos pueden procesar datos directamente en la memoria y completar algunos cálculos utilizando menos piezas, eliminando los cuellos de botella provocados por las transferencias de datos entre los procesadores y la memoria. Además, en comparación con sus homólogos digitales, los procesadores analógicos proporcionan una mayor densidad de datos.

A pesar de estar disponible durante décadas, la tecnología analógica está regresando porque los procesadores digitales no pueden satisfacer las demandas del mundo moderno. Sin embargo, los chips analógicos también tienen desventajas, concretamente la necesidad de una fabricación exacta y la complejidad de la programación. Sagence comercializa sus chips como un complemento de las tecnologías digitales, centrándose en determinadas aplicaciones de servidores y dispositivos móviles para resolver problemas como la latencia, el costo y el consumo de energía.

Sagence, que planea comercializar sus chips en 2025, ya está colaborando con clientes y enfrentando la competencia de otros fabricantes de chips analógicos que se especializan en IA, como EnCharge y Mythic. Inversores como Vinod Khosla, TDK Ventures y Aramco Ventures han aportado 58 millones de dólares a la empresa, y tiene la intención de buscar más dinero para hacer crecer su plantilla de 75 empleados. El enfoque rentable de Sagence, que se mantiene alejado de las técnicas de producción más modernas, aumenta su atractivo en una industria despiadada.

Las oportunidades potenciales para Sagence están indicadas por las tendencias recientes. La cantidad de capital de riesgo recaudado para nuevas empresas de semiconductores [está aumentando](https://news.crunchbase.com/semiconductors-and-5g/chip-startup-funding-bounces-back-ai-nvda/#:~:text=Así%20far%20this%20year%2C%20VC,%2410.9%20billion%20in%20447%20deals.); Sólo en el primer semestre de 2024, se recaudaron 5.300 millones de dólares. Sin embargo, todavía hay obstáculos que superar, como la rivalidad de empresas conocidas como Nvidia, la fabricación costosa y el problema de ingresar a mercados donde predominan las tecnologías establecidas. Los peligros se ponen de relieve en el caso de Graphcore, un fabricante de chips de IA que se declaró en quiebra a pesar de recibir una financiación sustancial.

El éxito de Sagence depende de su capacidad para ofrecer chips de alto rendimiento y eficiencia energética al mismo tiempo que escala la producción de manera eficiente. La empresa pretende posicionarse de forma única en el panorama del hardware de IA en progreso abordando los desafíos económicos y medioambientales.

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La solución de Sagence AI a la crisis energética de las GPU

###### 12 de noviembre de 2024

[Amazon](https://www.amazon.com/) admitió que una violación de seguridad en un proveedor externo provocó una filtración de datos que afectó a la información de los empleados. Sólo se vio comprometida la información de contacto comercial de los empleados, incluidas direcciones de correo electrónico, números de teléfono y ubicaciones de los edificios; Ni los sistemas de Amazon ni AWS se vieron afectados directamente.

Según se informa, Amazon no tiene acceso a datos confidenciales, como información financiera o números de Seguro Social, pero se niega a decir cuántos empleados se vieron afectados. [Según Amazon](https://techcrunch.com/2024/11/11/amazon-confirms-employee-data-stolen-after-hacker-claims-moveit-breach/), desde entonces el proveedor ha solucionado el fallo de seguridad eso causó el hackeo.

La confirmación se produce después de que un hacker, bajo el seudónimo "Nam3L3ss", afirmara haber publicado datos de Amazon y otras 24 empresas importantes en el conocido foro BreachForums. La supuesta explotación masiva de [MOVEit Transfer en 2023](https://www.emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/) (un defecto importante que utiliza un cero (vulnerabilidad de días en la solución de transferencia de archivos de Progress Software) supuestamente resultó en la adquisición de más de 2,8 millones de filas de datos.

El grupo de ransomware Clop fue responsable del hackeo de MOVEit, que afectó a más de 1.000 empresas, incluido el contratista del gobierno de EE. UU. Maximus, el Departamento de Política y Financiamiento de Atención Médica de Colorado y el Departamento de Transporte de Oregón.

Dado que las amenazas cibernéticas crecen constantemente y se vuelven más sofisticadas, incidentes como este resaltan la importancia crítica de la ciberseguridad para empresas de todo tipo. Las violaciones de datos son cada vez más frecuentes y graves, lo que pone de relieve la necesidad crítica de contar con especialistas cualificados en ciberseguridad que puedan detectar debilidades y proteger los datos privados.

Si tiene un gran interés en la ciberseguridad o desea iniciarse en esta industria en crecimiento, [Code Labs Academy](/) ofrece un completo [campamento de entrenamiento en ciberseguridad](/courses/ciberseguridad) que le brindará las habilidades y la información que necesita. Aprenda cómo defender los datos de su organización, defenderse de los ciberataques y mantener su ventaja en un campo de alta demanda.

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Amazon confirma que los datos de los empleados se vieron comprometidos en la infracción de MOVEit tras las afirmaciones de un pirata informático

###### 7 de noviembre de 2024

[Glint Solar](https://www.glintsolar.com/), una empresa noruega SaaS, está causando sensación en el espacio de las energías renovables a medida que la energía solar continúa ganando terreno. Empresas energéticas líderes como E.ON, Recurrent Energy y Statkraft utilizan la plataforma de la startup, que acelera la planificación y el prediseño de proyectos solares y permite que las instalaciones funcionen más rápido.

Glint Solar tiene la intención de utilizar su capital Serie A de 8 millones de dólares para expandirse por Europa, más allá de sus mercados principales actuales en el Reino Unido, Francia, Alemania y la región nórdica. Los desarrolladores pueden evaluar posibles sitios más rápido gracias a las capacidades de la plataforma, que incluyen proyecciones de rendimiento, datos GIS específicos de cada país y diseños flexibles. El programa también proporciona funciones de colaboración basadas en la nube que facilitan una comunicación fluida entre las partes interesadas al brindarles a los equipos de proyecto acceso instantáneo a datos críticos y la capacidad de crear planes de proyecto en 3D.

Harald, director ejecutivo y cofundador, [Olderheim dijo a TechCrunch](https://techcrunch.com/2024/11/07/glint-solar-grabs-8m-to-help-accelerate-solar-energy-adoption-across-europe/) que desde su primera inversión inicial de 3 millones de dólares en 2022, Glint Solar ha aumentado significativamente el tamaño de su base de clientes. Dado que las instalaciones solares terrestres representan la mayor parte de la demanda del mercado, la empresa está centrando sus esfuerzos en ellas. Glint Solar ha perfeccionado su enfoque hacia las instalaciones a gran escala, que representan el 60% del mercado y son un poderoso acelerador de impacto en el espacio de las energías renovables, aunque el software puede permitir la energía solar flotante.

El desarrollo de productos también se verá impulsado por los fondos de la Serie A, incluidas características que facilitan la instalación de baterías para el almacenamiento de energía, un área que se espera maximice las inversiones en energía renovable. Esta actualización ayuda a los desarrolladores a crear soluciones energéticas más completas teniendo en cuenta variables como la capacidad de la red y las limitaciones ambientales.

Olderheim señaló que los complicados procedimientos de aprobación siguen provocando retrasos en los cronogramas de los proyectos, a pesar de que los costos de las instalaciones solares han disminuido significativamente durante la última década. El objetivo de Glint Solar Accessible Design es optimizar la gestión de proyectos para que los equipos puedan trabajar de manera más productiva en la organización, las evaluaciones y el diseño de parques solares. La tecnología puede triplicar la cartera de proyectos y aumentar la velocidad de las evaluaciones del sitio, según informes de los clientes.

La financiación de la Serie A estuvo dirigida por Smedvig Ventures, con el apoyo de Momentum, Antler Nordic, Antler Elevate y Futurum Ventures. Jonathan Lerner, socio de Smedvig Ventures, destacó los beneficios de la estrategia general de Glint Solar y señaló que podría ahorrar importantes fondos en iniciativas cruciales de energía verde.

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Glint Solar recauda 8 millones de dólares para impulsar la expansión de la energía solar en toda Europa

###### 5 de noviembre de 2024

[ESM3](https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm3-release), una nueva inteligencia artificial (IA) creada por EvolutionaryScale, una empresa estadounidense fundada por ex trabajadores de Meta, puede diseñar proteínas con propiedades específicas, un proceso que normalmente tardaría cientos de millones de años en evolucionar de forma orgánica. La compañía dio a conocer este modelo de lenguaje generativo enmascarado, una de las IA biológicas más grandes hasta la fecha, en una [preimpresión reciente en BioRxiv](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.600583v1.full). La capacidad de ESM3 para producir simultáneamente la secuencia de aminoácidos, la estructura tridimensional y la función de una proteína en respuesta a señales particulares es única y abre la puerta a usos en la investigación de materiales, el desarrollo de fármacos y las proteínas de almacenamiento de carbono.

Dado que las proteínas son biomáquinas microscópicas vitales para muchos procesos corporales, incluida la formación de músculos, cabello y uñas, así como la producción de hormonas y anticuerpos, su estructura tridimensional es de gran importancia biológica y farmacológica. Conocer la estructura de las proteínas ayuda a comprender su función biológica, evaluar su elegibilidad como dianas terapéuticas y determinar su eficacia como tratamientos. Las proteínas son los componentes básicos de varios medicamentos que salvan vidas, incluida la insulina y los anticuerpos sintéticos contra infecciones respiratorias graves como el VRS y el cáncer. En lugar de buscar laboriosamente variantes naturales, la investigación médica necesita cada vez más producir proteínas completamente nuevas con determinadas características.

Para la síntesis de proteínas, ESM3 de EvolutionaryScale utiliza un modelo de lenguaje oculto que puede llenar los vacíos en varias categorías al observar el contexto desde diferentes ángulos. El modelo utilizó un alfabeto separado para cada categoría (secuencia, estructura 3D y función) y se entrenó en un gran conjunto de datos que incluía 2.800 millones de secuencias de aminoácidos, 236 millones de estructuras de proteínas y 539 millones de funciones de proteínas. Para permitir que el modelo comprenda el contexto tanto dentro como a través de estas muchas capas, el equipo encontró una manera de representar cada estructura 3D como una serie de personajes.

La startup encargó al modelo el desafío de crear versiones sintéticas de la proteína verde fluorescente (GFP), responsable de la luz natural en especies marinas como corales y medusas, para demostrar el potencial de ESM3. La GFP, que ganó el Premio Nobel de Química en 2008, es una proteína esencial en biología molecular que permite a los científicos identificar y rastrear componentes de células vivas. Aunque tenía sólo un 58% de parecido genético con su contraparte natural, "esmGFP", la mejor variante sintética de GFP producida por ESM3, tenía un alto brillo comparable al de la GFP natural. Según los investigadores, crear esta nueva proteína fluorescente equivaldría a imitar más de 500 millones de años de evolución.

El científico jefe de EvolutionaryScale, Alex Rives, participó en iteraciones anteriores del modelo ESM en Meta. El equipo decidió continuar este estudio solo después de que Meta dejara de trabajar en esta área el año pasado. Fruto de ello, se acaba de anunciar la proteína fluorescente y se han invertido 142 millones de dólares para comercializar estos avances. También se ha puesto a disposición una versión más pequeña y de acceso abierto de EvolutionaryScale para la investigación científica, pero no es completamente funcional. Si bien estaba entusiasmado por probar el modelo, Martin Pacesa de la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne [mencionó en una entrevista](https://www.nature.com/articles/d41586-024-02214-x) que tomaría un mucha potencia informática para reproducir la versión completa.

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La solución de Sagence AI a la crisis energética de las GPU

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Simulación de la evolución: cómo el modelo de lenguaje ESM3 transforma el desarrollo de proteínas