Red Hat ha anunciado la disponibilidad de Process Automation Manager 7, la nueva versión de su plataforma integral para la automatización inteligente de procesos nativos en la nube.

Con Red Hat Process Automation Manager 7 la compañía ofrece a sus usuarios corporativos una solución low-code, diseñada para reducir al mínimo el desarrollo en la creación y despliegue de aplicaciones empresariales, automatizando los procesos de negocios y ayudando a cumplir las políticas y la toma de decisiones comerciales.

En esencia, Red Hat Process Automation Manager 7 permite a las organizaciones automatizar, optimizar, medir y mejorar continuamente las operaciones comerciales en entornos de nube híbrida. A destacar como novedades en este versión:

• Desarrollo de aplicaciones nativas de la nube: Con Process Automation Manager 7, Red Hat está ampliando sus capacidades de automatización de procesos nativos empresariales de Red Hat OpenShift Container Platform, la plataforma empresarial Kubernetes más completa de la industria. Los clientes pueden desarrollar, probar y desplegar de manera rápida y rentable aplicaciones inteligentes, nativas de la nube, que automatizan las decisiones y procesos empresariales como microservicios en contenedores que abarcan entornos de nube híbrida.
• Gestión dinámica de casos: Las nuevas capacidades dinámicas de gestión de casos admiten flujos de trabajo dinámicos y ad-hoc que de otro modo serían difíciles o imposibles de representar en un modelo de proceso tradicional, lo que ayuda a los clientes a colaborar más fácilmente y a gestionar mejor los procesos no estructurados. En escenarios como la detección e investigación de fraudes, Process Automation Manager puede mejorar los esfuerzos de automatización de procesos con una mejor visualización y organización de los objetivos del flujo de trabajo, los resultados, la colaboración y el contenido asociado.
• Experiencia de usuario de Low-code (UX): Process Automation Manager ahora incluye nuevas herramientas de desarrollo rápido de aplicaciones para crear interfaces de usuario ricas e independientes del dispositivo como parte de una experiencia simplificada e intuitiva para crear aplicaciones basadas en procesos.

Red Hat Process Automation Manager 7 integra asimismo Red Hat Decision Manager, una solución dedicada para la gestión de decisiones con la que facilitar el desarrollo e implementación de aplicaciones y servicios basados en reglas, apoyada a su vez por un planificador de recursos empresariales basado en el proyecto de la comunidad OptaPlanner.

Mike Piech, vicepresidente y gerente general de Middleware en Red Hat, comenta con respecto a este lanzamiento: “La tecnología de automatización de procesos materializa los beneficios de la visión y las fortalezas de Red Hat: nube híbrida abierta, contenedores, DevOps, microservicios, para el negocio. Con Red Hat Process Automation Manager, los profesionales de negocios pueden colaborar codo con codo con arquitectos técnicos para optimizar flujos de trabajo, presentar rápidamente nuevas ofertas e impulsar la eficiencia operativa de manera que deleite a los clientes y supere a los competidores en un mundo cada vez más digital”.

Red Hat Process Automation Manager 7 está disponible para su descarga por miembros de la comunidad de desarrolladores de Red Hat, mientras que los clientes pueden obtener las últimas actualizaciones en el portal del cliente de Red Hat.

Hace ya casi un año que Adobe y Microsoft llegaron a un acuerdo para reforzar la integración entre Teams y Sign, y dos que llegó otro que buscaba mejorar la integración de diversas herramientas de Adobe en determinadas aplicaciones de los de Redmond. Entonces, la mayoría de las mejoras estaban relacionadas con la agilización del trabajo con documentos y con la firma de los mismos, en el seno de las apps de Microsoft más utilizado.

Pero ahora han mejorado el acuerdo, y las opciones para trabajar con PDF dentro de las apps de Microsoft ha mejorado. Para empezar, tal como han confirmado desde Adobe, esto implica hacer que las herramientas de trabajo con PDF de Adobe estén disponibles dentro de las herramientas online de Microsoft.

Con este paso, todos los usuarios de Office 365 que cuenten con una suscripción a Adobe Acrobat DC para equipos o empresas tendrán la posibilidad de crear, manipular y visualizar PDFs seguros desde la cinta de herramientas en las versiones online de Microsoft Word, Excel y PowerPoint, así como en OneDrive y Microsoft SharePoint. Se reducen así los pasos que necesita dar un usuario de Office 365 para poder generar un PDF, ya que ahora no necesita abrir Adobe Acrobat en su escritorio.

Además, Adobe Sign también contará con novedades e integración mejorada con herramientas de Microsoft. Por ejemplo, con Dynamics. Ya el año pasado, Adobe Sign, la utilizar de firma electrónica de Adobe, se convirtió en la oferta preferida de firma electrónica de Microsoft en Office 365 y Dynamics 365. Ahora, las empresas pueden integrar Adobe Sign en los flujos de trabajo de Dynamics.

Además, también tienen la oportunidad de incorporar a Sign los datos de contacto de clientes desde el Navegador de LinkedIn. Y por otro lado, Adobe va a lanzar Sign en Azure. Esto quiere decir que los clientes podrán utilizar los centros de datos de Azure para guardar toda su información de Sign. Esta utilidad tiene ya también herramientas que permite a los administradores de sistemas responder adecuadamente a las peticiones de privacidad relacionadas con la GDPR.

Un equipo de investigadores de Nvidia ha presentado en la edición de 2018 de la Conferencia de visión por computador y reconocimiento de patrones (CVPR) un nuevo sistema que les ha permitido generar un vídeo en slow-motion utilizando deep learning y grabaciones previas en vídeo, lo que pone de manifiesto una vez más la apuesta de Nvidia por la Inteligencia Artificial.

En el estudio que han presentado en dicha conferencia se ofrecen detalles del sistema que han desarrollado para ello, capaz de producir vídeos en slow motion, ralentizados a casi cualquier tasa de frames, a partir de uno de 30 fotogramas por segundo. Los resultados que se obtienen con el sistema es un vídeo de alta calidad que se reproduce con suavidad y sin cortes.

El equipo de investigadores, con el Director de computación visual e investigación en machine learning de Nvidia a la cabeza, Jan Kautz, asegura que se puede utilizar para generar vídeos en slow motion a partir de grabaciones caseras y también en proyectos profesionales.

Para entrenar al sistema, el equipo de Kautz ha utilizado GPUs Nvidia Tesla V100 y el framework de deep learning PyTorch. Con esto han suministrado al sistema más de 11.000 vídeos a 240 fotogramas por segundo. Una vez finalizado el entrenamiento, el sistema era capaz de comprender cómo pueden dividirse los vídeos con una alta tasa de fotogramas por segundo, tanto fotograma por fotograma como segundo a segundo.

Una vez que logró asimilar toda esta información, el sistema ya era capaz de examinar dos fotogramas secuenciales de un vídeo de 30 fotogramas por segundo y predecir el aspecto que habrían tenido los fotogramas intermedios si se hubiesen grabado con una tasa de frames más alta. Por tanto, el sistema se encarga de “rellenar los fotogramas intermedios y los une para crear un vídeo nuevo y más lento“.

A pesar de los buenos resultados, el sistema puede encontrar problemas en el proceso. Fundamentalmente, por dos razones. La primera es que hay objetos en los vídeos que se mueven muy rápido y puede resultar complicado adivinar en qué dirección. La segunda es que, cuando los objetos de un vídeo se mueve, pueden a veces tapar otros, o dejar a la vista otros que antes estaban tapados. Por, tanto, el sistema tiene que ser capaz de trabajar con elementos que no se ven en un fotograma pero puede que en otro sí se vean. Y ha sido capaz de solucionar los dos problemas.

No obstante, y a pesar de los resultados obtenidos, este sistema es todavía un prototipo, y el equipo de investigadores que lo ha desarrollado todavía no han intentado optimizarlo para que llegue a los consumidores. De hecho, no podría integrarse en determinados dispositivos de uso cotidiano. Por ejemplo, en un smartphone, dado que “la potencia de proceso que se necesita para hacer esto es más del que tienen los teléfonos en la actualidad“. Pero podría ser posible “subiéndolo a un servidor, hay maneras de hacer que funcione y de llevarlo a los usuarios“.