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Riverbed anuncia una solución integrada de optimización WAN y festión del rendimiento

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En el Riverbed Analyst Day 2013 el pasado 18 de noviembre, Riverbed Technology  anunció un hito en la integración de su familia de productos dedicados al mercado de optimización de red de área amplia (WAN) Riverbed Steelhead y su familia de productos de gestión del rendimiento de red (NPM) Riverbed Cascade con la introducción de Cascade Profiler y Shark 10.5.

Ahora, los clientes en todo el mundo tienen una única solución integrada de Optimización WAN y de Gestión del Rendimiento que puede ofrecer aceleración de las aplicaciones en cualquier lugar mientras mejora la experiencia del usuario final y la visibilidad. Con esta solución integrada, los equipos de operaciones tienen ahora la inteligencia de aplicación y visibilidad de red que necesitan para dar prioridad a las aplicaciones críticas para el negocio sobre las aplicaciones que lo son menos para asegurar el rendimiento y reducir el riesgo e impacto de periodos de mal funcionamiento de las aplicaciones.

Actualmente, las empresas necesitan flexibilidad para poder ofrecer aplicaciones basadas en la web y en tiempo real, comunicaciones unificadas a nivel global a través de complejas redes híbridas e infraestructura. Para ofrecer la mejor experiencia de usuario final, las redes tienen que entender el tráfico web consolidado y el tráfico de comunicaciones unificadas críticas en tiempo real a través de una infraestructura ágil que cambia rápidamente. Sin una visibilidad detallada sobre las aplicaciones, los responsables de TI no pueden garantizar la calidad de servicio y rendimiento de las aplicaciones críticas para el negocio que las empresas demandan. Resolviendo este reto, Cascade 10.5 ofrece a los directores de TI y equipos de operaciones una visibilidad y control sobre las aplicaciones en tiempo real en sus entornos WAN optimizados con Steelhead para así poder atribuir recursos de red y TI de forma eficiente en línea con sus prioridades de negocio.

Extendiendo la visibilidad y control en la empresa

Con Cascade Profiler y Shark 10.5 integrados con Steelhead, los clientes pueden ahora sacar más provecho de su actual entorno Steelhead sin tener que añadir hardware o sondas para conseguir una mayor visibilidad y control. Entre las principales características se encuentran:

  • Visibilidad sobre las actuales aplicaciones críticas con inspección profunda de paquetes
  • Calidad de servicio (QoS) en toda la empresa y tecnología de Selección de Ruta para ayudar a dar prioridad a la entrega de aplicaciones de misión crítica sobre redes más rápidas, mientras se entregan las aplicaciones menos críticas sobre enlaces de Internet menos costosos
  • Monitorización centralizada de políticas de QoS para visualizar si se ha provisionado ancho de banda de más o de menos
  • Colaboración crítica en tiempo real, visibilidad y monitorización de las comunicaciones unificadas
  • Software de captura de paquetes Cascade Shark totalmente integrado en Steelhead

Gestionamos la red y aplicaciones para más de 360 prácticas dentales en los Estados Unidos y el éxito de nuestro negocio depende de nuestra red y aplicaciones basadas en la web,” dijo Jason Irby, Administrador de Red de Pacific Dental Services, empresa ubicada en California con cientos de oficinas en 10 Estados.Uno de los retos al que nos enfrentamos es la capacidad de dar prioridad a las aplicaciones críticas para el negocio y los pacientes en nuestra red. Sin visibilidad profunda sobre las aplicaciones de paquete, la red no ve la prioridad de las aplicaciones. Cascade 10.5 y su integración con Steelhead nos ayudará a extender nuestra visibilidad sobre las aplicaciones y la red para satisfacer nuestra prioridad número uno, la salud dental de los pacientes de los dentistas soportados por Pacific Dental Services. Esta nueva versión será un solido bloque fundamental para nuestro actual entorno Riverbed y reducirá la diferencia entre gestionar las prioridades de negocio para las aplicaciones y ofrecer capacidad de respuesta y control a nuestra red digital de práctica dental.”

“El actual entorno de centro de datos es una mezcla de varios usuarios, dispositivos móviles e innovaciones cloud. Los Directores de TI necesitan las herramientas para monitorizar, gestionar y acelerar el rendimiento de aplicaciones en cualquier lugar,” dijo Paul Brady, Vicepresidente Senior y Director General de Gestión del Rendimiento de Riverbed. “Sin importar si Vd. está monitorizando tráfico de VoIP, colaboración peer-to-peer o aplicaciones web críticas para el negocio, con Riverbed, puede superar los problemas y asegurar que sus prioridades de negocio dictan cómo su red se tiene que comportar y no al contrario.”

En el mundo de la tecnología por casualidad pero enormemente agradecida. Social Media Manager, Redacción, Organización y cualquier reto que se me proponga.

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Ford incorporará grafeno en sus vehículos, ¿qué significa esto?

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La compañía Ford Motor Company ha anunciado que utilizará grafeno (un nanomaterial bidimensional) en piezas y componentes de sus vehículos. El grafeno es 200 veces más resistente que el acero y también uno de los materiales más conductores del mundo. Es una gran barrera de sonido y es extremadamente fino y flexible. El grafeno no es económicamente viable para todos los usos, pero Ford, en colaboración con Eagle Industries y XG Sciences, ha encontrado una manera de emplear pequeñas cantidades en cubiertas de conducciones de combustible, cubiertas de bombas y cubiertas delanteras de motor para sacar el máximo partido de sus características.

El gran avance aquí no está en el material, sino en cómo lo estamos usando“, asegura Debbie Mielewski, jefa técnica senior de sostenibilidad y materiales emergentes de Ford. “Somos capaces de utilizar una cantidad muy pequeña, menos del 0,5%, para lograr mejoras significativas en la durabilidad, la resistencia al sonido y la reducción de peso, aplicaciones en las que otros fabricantes no se han centrado”.

El grafeno se aisló por primera vez en 2004, pero los avances en sus aplicaciones son relativamente nuevos. El primer experimento para aislar el grafito se realizó utilizando la punta de un lápiz, que contiene este material, y un trozo de cinta adhesiva, utilizando la cinta para extraer capas de grafito y crear un material de una sola capa de espesor: el grafeno. Este experimento ganó el Premio Nobel en 2010.

Pruebas y experimentos

En 2014, Ford comenzó a trabajar con proveedores para estudiar cómo usar el material de pruebas de funcionamiento con piezas tales como cubiertas de conducciones de combustible, cubiertas de bombas y cubiertas delanteras de motores. Generalmente, intentar reducir el ruido dentro de los habitáculos de los vehículos conlleva añadir más material y peso al vehículo, pero con el grafeno ocurre lo contrario.

Una pequeña cantidad de grafeno sirve para mucho y, en este caso, tiene un efecto significativo en las cualidades de absorción de sonido“, asegura John Bull, presidente de Eagle Industries.

El grafeno se mezcla con componentes de espuma, y las pruebas realizadas por Ford y sus proveedores han demostrado una reducción de ruido del 17 por ciento, una mejora del 20% en las propiedades mecánicas y una mejora del 30% en las propiedades de resistencia al calor, en comparación con la espuma que no utiliza grafeno.

Estamos entusiasmados con las mejoras de rendimiento que nuestros productos pueden proporcionar a Ford y Eagle Industries”, cuenta Philip Rose, director ejecutivo de XG Sciences. “Trabajar con early adopters como Ford Motor Company demuestra el potencial del grafeno en múltiples aplicaciones, y esperamos ampliar nuestra colaboración a otros materiales y permitir nuevas mejoras de rendimiento“.

Se espera que el grafeno entre en producción a finales de año y sea utilizado en piezas del Ford F-150 y del Mustang y, posteriormente, en otros vehículos Ford.

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Inteligencia Artificial de Google detecta cáncer de mama con metástasis con 99% de precisión

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Inteligencia Artificial de Google detecta cáncer de mama con metástasis con 99% de precisión

Los tumores con metástasis, es decir, las células cancerosas que se separan del tejido donde se originó el tumor y viajan por el cuerpo a través de los sistemas circulatorio o linfático hasta formar nuevos tumores, son muy complicados de detectar. Tanto, que los fallos en el diagnóstico son más comunes de lo deseado. Bien por la realización de insuficientes exámenes físicos, o por menos pruebas de las necesarias. Es una de las razones por las que los tumores con metástasis tienen un índice de mortalidad muy elevado. Uno de los casos de cáncer con metástasis de diagnóstico complicado es el cáncer de mama. Y en Google han puesto su Inteligencia Artificial al servicio de la mejora del diagnóstico. Tanto, que ya han conseguido desarrollar un sistema que lo diagnostique con un 99% de precisión.

Este nivel de precisión en el diagnóstico de este tipo de tumor es superior al que pueden alcanzar los humanos, lo que sin duda puede mejorar el tratamiento de las pacientes afectados. Para llegar a esto, un grupo de investigadores del Centro médico naval de San Diego (California) y Google AI, la división de la compañía que se dedica a la investigación en Inteligencia Artificial, han estado desarrollando un sistema que utiliza algoritmos de detección del cáncer que evalúa de manera autónoma biopsias del nodo linfático.

Los investigadores han detallado el sistema que han desarrollado, denominado Asistente de nodos linfáticos, o LYNA, en un trabajo titulado “Detección de metástasis nodal de cancer de mama basado en Inteligencia Artificial“. En las pruebas que se han hecho con él, ha conseguido alcanzar una precisión del 99%, un porcentaje muy superior al del 62% que alcanzan los humanos que tienen poco tiempo para realizar diagnósticos. En estos casos, en las muestras analizadas suelen pasar desapercibidas las pequeñas metástasis.

LYNA se basa en Inception -v3, un modelo de deep learning de reconocimiento de imagen open source que ha conseguido alcanzar una precisión superior al 78,1% con el campo de datos de ImageNet de Stanford. Como han detallado los responsables de la investigación, es capaz de tomar una imagen de 299 píxeles e identificar en ella tumores a nivel de píxel. Además, durante el entrenamiento al que se le ha sometido, es capaz de elaborar predicciones de los tejidos afectados e identificar lo que le afecta como un tumor maligno o benigno. Y también de ajustar los pesos algortímicos del modelo para reducir el error.

Además, el equipo consiguió mejoras sobre los algoritmos utilizados anteriormente exponiendo a LYNA a muestras de tumores y tejidos normales con un ratio de 4:1, así como por aumentar la eficacia computacional del proceso de entrenamiento, que llevó a un algoritmo capaz de “ver” una gran diversidad de tejidos. Además, normalizaron las variaciones en los escaneos de las muestras de las biopsias. Según han manifestado, la combinación de estos factores ha conseguido mejorar en gran medida el rendimiento del modelo.

El equipo desarrollador de LYNA aplicó este algoritmo al campo de datos de 2016 de metástasis de cáncer en nodos linfáticos conocido como Camelyion16. Se trata de una colección de 299 imágenes de secciones del nodo linfático del Centro médico de la Universidad Radbound, situado en la ciudad holandesa de Nijmegen, y del Centro médico universitario de Utretch, también en Holanda. Además, se le han facilitado un conjunto de otras 108 imágenes de 20 pacientes. Se entrenó con 270 de estas muestras, de las que 160 eran normales y 110 eran cancerosas, además de con dos paquetes de evaluación, uno de 129 muestras y otro de 108.

En estas pruebas, LYNA ha conseguido una precisión en los diagnósticos del 99,2%. Cuando la sensibilidad del modelo se ajustó para detectar todos los tumores de cada muestra, consiguió un 69% de sensibilidad, identificando con precisión las 40 metástasis en el campo de datos sin emitir ningún falso positivo. Además, no le afectaron los obstáculos presentes en las muestras. Entre ellos, las burbujas de aire o las hemorragias.

A pesar de su grado de exactitud, LYNA no es un sistema perfecto. En ocasiones realizó identificaciones erróneas de células gigantes, cánceres en su etapa de germinación, y células sanguíneas blancas derivadas de la médula conocidos como histiocitos. En cualquier caso, consiguió mejores resultados que un patólogo en ejercicio al que se le encargó evaluar las mismas muestras.

Además, en un segundo estudio publicado por Google AI y Verily, la filial de ciencias de la vida de Alphabet, matriz de Google, el modelo redujo a la mitad el tiempo que lleva a un equipo de seis patólogos colegiados detectar metástasis en los nodos linfáticos. En el futuro, los investigadores tratarán de ver si este algoritmo consigue mejorar todavía más en eficacia o en precisión en el diagnóstico.

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Inversiones de capital riesgo en startups europeas cayeron un 21% en el tercer trimestre

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Inversiones de capital riesgo en startups europeas cayeron un 21% en el tercer trimestre

Después de subir casi un 27% en 2017, las inversiones de capital riesgo efectuadas en startups de Europa parecen haber experimentado un cierto frenazo, ya que durante el tercer trimestre de este año 2018 han experimentado una caída del 21%. En efecto, según los datos de Dow Jones VentureSource, de los que se han hecho eco en VentureBeat. Además, no sólo ha caído la cantidad de dinero invertida en ellas. También lo ha hecho el número de acuerdos de inversión a los que se ha llegado entre julio y septiembre.

Estas cifras, que han quedado recogidas en el informe 3Q18 Europe Venture Capital, desvelan que las empresas que cuentan con inversión de capital riesgo en Europa han logrado levantar 5.220 millones de dólares durante el tercer trimestre de 2018, lo que supone un descenso interanual del 21%.

En dicho periodo se cerraron 684 acuerdos de financiación, un dato que también supone una caída del 9% interanual. Estos datos también reflejan una caída con respecto al segundo trimestre del año. En concreto, de un 26% en la cantidad invertida en startups europeas. Y un 18% menos de acuerdos firmados.

El Reino Unido, a pesar de la amenaza del Brexit, ha sido el país cuyas startups han registrado una mayor cantidad de financiación entre julio y septiembre, con un 43% del total invertido. Además, se han firmado un 32% de los acuerdos de financiación en Europa con startups británicas. A pesar de esto, el capital recibido por ellas en el periodo analizado ha sido un 11% inferior al conseguido en el mismo periodo del año anterior. También se firmaron un 15% menos de acuerdos que entre julio y septiembre de 2017: un total de 215.

Francia ha sido el segundo país en cuanto a cantidad de inversión recibida por las startups, con 679 millones de dólares. Y el tercero en número de acuerdos cerrados, con 78. El país ha intercambiado posiciones con Alemania, el tercer país en cuando a cantidad de financiación levantada, con 631 millones de dólares, y el segundo en número de acuerdos en el periodo, con 83.

Los fondos de inversión han salido mejor parados en el continente en el periodo analizado. En total, se han cerrado 24 fondos de inversión entre julio y septiembre, que en total han levantado 4.100 millones de dólares, un 50% más que el trimestre anterior, y un 90% más con respecto al mismo periodo de 2017.

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