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Llevo algunos días usando Copilot de GitHub para programar y esta es mi experiencia

Una IA que escribe código por ti. Parece casi ciencia-ficción, pero Github Copilot lo convirtió en una realidad a principios de julio. Debates sobre derechos de autor de ese código aparte, se trata de un cambio que podría cambiar para siempre el trabajo de los desarrolladores.

Y de momento son pocos, pero ya hay algunos programadores que han podido probar Copilot durante dos días. Hemos hablado con algunos de ellos para que nos den sus primeras impresiones sobre la herramienta.

"Espectacular", "sugerencias increíbles", "muy buena"

Juan Font, desarrollador en la Agencia Espacial Europea, ve mucho potencial en el servicio. Nos comenta que le ha sorprendido cómo en bloques condicionales (if/else), Copilot es capaz de predecir el mensaje de registro que quiere añadir basándose a las condiciones del bloque. También destaca cómo la herramienta sugiere un nombre adecuado para una función sin que no se haya escrito ni una línea de código de ella, solamente a partir de un comentario que escribas. Además ha encontrado mucha utilidad a la hora de escribir código repetitivo (boilerplate en la jerga de programadores).

De todos modos Juan es claro y califica Copilot de "espectacular", con la impresión de que se va a convertir en algo tan básico y cotidiano como el completado de código automático que todos los entornos de desarrollo integran para evitar errores tipográficos en el código. Es algo que también ha comentado públicamente por Twitter.

Otro programador que ha podido experimentar con Github Copilot es Pablo Serrano, ingeniero especializado en sistemas. Para él la herramienta no va a reemplazar a los programadores ni mucho menos, pero sí que va a quitarles mucho trabajo y muchas búsquedas en Stackoverflow, un portal online en el que muchos programadores resuelven dudas.

Copilot "te apabulla" con sugerencias de código, sigue Pablo, considerando que "va a quitar bastantes horas de curro" a los programadores especialmente si su código es sencillo. Si eres programador, Pablo tiene este hilo de Twitter en el que muestra algunos ejemplos de sugerencias con Terraform y Ansible.

Bruno, un desarrollador especialista en React que actualmente trabaja en un bot de Discord, también nos ha contado brevemente su experiencia después de dos días probando Github Copilot. Su sensación es "muy buena" con las pruebas que ha hecho centrándose en React y Node, y afirma que la herramienta le ha facilitado mucho su trabajo.

Para él la IA tiene mucho potencial y las recomendaciones de código que ha recibido son muy buenas, recalcando especialmente las de backend (es decir, la programación relacionada con hacer que un portal web funcione correctamente pero que el navegante nunca ve).

Códigos de diseño de interfaces y lenguajes menos usados como deberes pendientes

"Siento que que todavía está muy verde para las Interfaces de usuario y código CSS", recalca Bruno sobre Copilot, aunque califica el resto de pruebas con otros lenguajes como "increíbles". Hay cierto punto en común con lo que Pablo Serrano también menciona, y es que hay más recomendaciones generadas en lenguajes como Java y Python que con otros menos comunes como Golang.

Por su parte, Juan Font concreta que a pesar de lo bueno de las sugerencias hay que seguir revisando el código igualmente porque "a veces se lía un poco asumiendo qué variables quieres pasar a algunas funciones". Ayuda mucho, pero no afina al cien por cien.

En Xataka

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Recogiendo estos testimonios podemos ver puntos en común: los desarrolladores tienen mucha sorpresa positiva y poca duda de un futuro prometedor para Copilot, aunque recalcan que en ciertos entornos y lenguajes de programación las sugerencias no son tan buenas como en otros. Cuestión de dejar que pase más tiempo y los responsables afinen esta herramienta que ya puede haberse hecho su propio sitio entre la comunidad de programadores.

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La estación de autovaciado Onyx de Roborock lo hace todo más fácil [Review]

Recientemente hemos analizado aquí el Roborock S7, un robot aspiradora que además friega y que ofrece unos resultados sinceramente espectaculares. Hasta la fecha, el robot aspirador con mejor relación calidad-precio que hemos analizado hasta el canal. Sin embargo, rozaba la perfección por un pequeño detalle, las estaciones de auto-vaciado son cada vez más necesarias.

Roborock ha presentado la nueva estación de auto-vaciado y la hemos analizado en profundidad para que eches un vistazo a este complemento del Roborock S7. Descubre con nosotros como el mantenimiento de tu robot aspirador se reduce al mínimo y puedes aprovechar el tiempo que no pierdes vaciando el dispositivo.

Es el gran talón de Aquiles de este tipo de dispositivos, el momento de vaciarlos. El depósito da para lo que da, y cuando tienes mascotas (como es mi caso) da exactamente para un par de limpiezas como máximo. Por ello, cada vez que quiero reactivar mi Roborock S7 tengo que recordar si he vaciado o no su depósito. Esto ahora se volverá un problema mucho menos común gracias a este dispositivo que estamos probando, esta estación de auto-vaciado que Roborock ha adaptado a su aspirador más puntero y que se convierte inmediatamente en uno de sus mejores aliados.

Materiales y diseño: Al estilo Roborock

La estación de auto-vaciado del Roborock S7, como no podía ser de otro modo, viene en disponibilidad para dos colores, blanco y negro, coincidiendo con el color de tu robot aspirador. Cuenta con una base estándar y algo sobre-elevada, del mismo modo que dispone de un sistema de doble cilindro que alberga a su vez el depósito y el motor encargado de la succión. Por el resto, este dock ejerce exactamente las mismas funciones que las estación de carga, es decir, puede conectar a la corriente tu robot para proceder con las cargas del dispositivo.

Peso: 5,5 Kilogramos

Dimensiones: 31.4 x 45.7 x 38.3 centímetros

Colores disponibles: Blanco y negro

Dispone de un recogedor de cable en la parte trasera, para que lo puedas ubicar indistintamente en cualquier posición, algo bastante de agradecer. En la parte inferior cuenta con unas rugosidades que ayudan a subir al dispositivo por la pequeña rampa, del mismo modo que aprovecha para limpiar los pines de carga con una suerte de cepillos colocados estratégicamente a tal efecto. Sin duda lo relacionaremos fácilmente con la marca por sus dimensiones y por su diseño, por lo que casa completamente con lo que cabía esperar de un compañero del Roborock S7.

Sistemas de recolección de basura y polvo

Muy importante este primer apartado, de hecho me parece lo más importante y por eso llega el momento de hablar largo y tendido de él. Ya sabéis que la inmensa mayoría de estas estaciones de auto-vaciado requieren una serie de «bolsas» que suelen tener un diseño propietario, y que sin ellas sirven de entre poco y nada. Sin embargo, esta estación de auto-vaciado del Roborock S7 te permite dos mecanismos de extracción y almacenamiento de la suciedad:

En depósito hermético a través de sistema ciclónico de succión

En bolsa «atrapapolvo»

Efectivamente, utilizar o no la bolsa de depósito del Roborock S7 es una opción. Si bien es cierto que esta bolsa está específicamente diseñada para el polvo y nos permite vaciar la estación sin necesidad de extraer el depósito, no es un elemento indispensable.

La bolsa para el polvo tiene una capacidad de 1,8 Litros y se sella automáticamente. La ponemos por la ubicación superior utilizando la guía de cartón y la extraemos por la inferior al sellarse. Esta bolsa dispone de un tratamiento antibacteriano para asegurar siempre un entorno higiénico.

A parte de esto, puedes optar directamente por el diseño multiciclónico (con 15 puntos) con varias velocidades que te permitirá vaciar el depósito del Roborock S7 de forma fácil. Tenemos cuatro potencias en función del ruido y el consumo energético que estimemos:

Smart

Ligero

Intermedio

Máximo

Recomiendo el máximo, incluso aunque el ruido pueda elevarse más de lo normal, aquí lo importante es vaciar correctamente el robot, y eso es lo que hace. Este depósito dispone de un filtro estándar y dos filtros más que aseguran un sellado completo para que el polvo no salga fuera. Huelga decir que todos estos filtros se pueden extraer y se pueden limpiar fácilmente bajo el grifo, aunque nuestra prueba no ha sido tan prolongada como para ello. En caso de que optemos por el vaciado a través del sistema multicilónico de succión tendremos un depósito de 1,5 Litros, algo inferior al de la bolsa atrapa-polvo.

La capacidad del depósito es de alrededor de cuatro semanas

La combinación de todas estas tecnologías lo convierten en un dispositivo único, y es que no hay más sistemas de auto-vaciado de robot aspiradora que permita utilizar indistintamente tanto una bolsa como un depósito estandarizado. Por todo ello, y teniendo en cuenta lo anterior, ha recibido diversas certificaciones en TÜV Rheinland relativas a la mejora de las condiciones de vida de los alérgicos.

Con conexión inteligente

Como no podía ser de otro modo la estación de auto-vaciado del Roborock S7 se conecta con la aplicación Roborock en los mismos términos que el robot aspirador. En teoría aprovecha un algoritmo creado por la marca para adaptar el vaciado a los requerimientos de los hábitos de limpieza del usuario, pero no he notado excesiva diferencia. Podremos controlar el proceso y la potencia del vaciado fácilmente con la aplicación integrándose correctamente, es cierto que tampoco es que echemos en falta más funcionalidades.

Experiencia de usuario

Como sucedió en su momento con el Roborock S7, la experiencia que me ha ofrecido la nueva estación de auto-vaciado ha sido notablemente buena. Personalmente prefiero el sistema de vaciado ciclónico en el depósito a fin de evitar originar más suciedad con la bolsa y minimizar el mantenimiento, no obstante, sí que facilita la extracción de la mugre el hecho de utilizar sus bolsas que se sellan correctamente.

El robot ha sido lanzado a un precio que ronda los 299 euros, se puede adquirir desde ya en Geekbuying, aunque se espera que llegue a los puntos de venta habituales próximamente. Si merece la pena o no la inversión para no realizar los constantes vaciados, ya lo dejo en tus manos.

Pros y Contras

Pros

Multifución con bolsa o depósito

Fácil configuración buen diseño

Conectividad y configuración

Contras

El ruido puede resultar excesivo

El tamaño es considerable

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http://robotdi.blogspot.com/2021/07/la-estacion-de-autovaciado-onyx-de.html

Un algoritmo ha fichado al próximo Sergio Ramos (Ovejas Eléctricas, 1x04)

Hasta hace bien poco, el mercado futbolístico tenía mucho de intuición, de ojo de buen cubero. "Este me han dicho que es bueno", "este creo que nos encaja bien". Hacer un fichaje era cuestión de criterio y confianza en informes subjetivos hasta que la digitalización también arrasó con este deporte. El Big Data reemplazó a esa intuición y los parámetros pasaron a cincelar los clubes, que podían hacer un buen cribado a la hora de determinar qué lateral izquierdo encaja con el estilo de juego del equipo, hace las suficientes intercepciones y podrá ser fichado sin tener que empeñar las joyas de la abuela.

Esta oda al Big Data no termina en los fichajes. Prevención de lesiones, nutrición, análisis post-partido... Cada vez más ámbitos del fútbol se ven revolucionados por la tecnología a un nivel que hasta hace bien poco era inimaginable. Y no hay opción B para no adaptarse a ello: renunciar al uso de datos y de tecnología es quedarse en desventaja competitiva de forma irremediable.

Y de eso va Ovejas Eléctricas, una producción de Xataka en colaboración con Samsung y en exclusiva para Audible. Hoy publicamos el cuarto episodio, siempre con invitados expertos y protagonistas que han experimentado esos cambios en primera persona. Con las secciones de Ángela Blanco y presentado por un servidor, Javier Lacort. En cada uno contamos desde un prisma diferente cómo la tecnología nos ha transformado por completo, aunque a veces sigamos esperando viajar en el tiempo acelerando hasta las 88 millas por hora.

No hay un botón mágico, sino mucho trabajo para poder llegar a las conclusiones correctas

Escucha el episodio 'Un algoritmo ha fichado al próximo Sergio Ramos' en Audible.

En este cuarto episodio nuestro protagonista es José Gila, responsable del departamento de Big Data en el Levante UD, de la primera división española de fútbol. Él nos cuenta cómo es el día a día en un departamento como el suyo, donde se manejan enormes cantidades de datos de cara a optimizar y acertar al máximo en la elección de fichajes para el club, entre otras tareas.

Para hablar de cómo la tecnología ha transformado al fútbol, también de despachos hacia dentro, tenemos como invitado a David Raúl Sáez, CEO en Sports Data Campus y consultor para clubes deportivos, y a David Fombella, director académico del Máster en Big Data deportivo de Sports Data Campus, y experto en consultoría y formación Big Data aplicado al deporte.

Para añadir sus comentarios sobre el potencial del Big Data y las decisiones que permite tomar su aplicación junto a soluciones basadas en Inteligencia Artificial, también tenemos como experto invitado a Álvaro Escudero, del departamento de I+D de Samsung España. Entre todos dibujan el presente de algo que ya dejó de ser futurista como es la digitalización y la parametrización del fútbol a niveles hasta hace poco impensables.

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Crean una Inteligencia Artifical que enseña a los robots a caminar como seres humanos

No cabe duda de que la robatización es uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la Humanidad. Este tipo de dispositivos, que permiten acelerar los procesos industriales, y que cada vez están más presentes en los domicilios como asistentes, han llegado a ser empleados durante los últimos meses para combatir la pandemia. También se está probando su desempeño para realizar tareas de reconocimiento en escenarios de combate. Sea como fuere, todavía queda camino para que esta tecnología se desarrolle y termine de democratizarse. Facebook, en colaboración con la Universidad de Berkeley y la facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon -ambas estadounidenses-, ha creado una nueva Inteligencia Artificial que permite que los robots... Ver Más

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El nuevo robot de LG está preparado para repartir envíos tanto en interiores como en exteriores

LG tiene en los robots su nuevo foco. Tras abandonar el sector de los smartphones, la compañía surcoreana nos presenta sus avances en robots. Ha sido durante la Conferencia de la Sociedad Internacional de Robots, donde han revelado su robot repartidor pensado para trabajar tanto en exteriores como en interiores.

La compañía espera "liderar el mercado de robots de entrega rápida", un mercado que, según sus previsiones, está creciendo rápidamente y donde los robots son cada vez más solicitados en aquellos servicios que no requieren presencia de otra persona.

El LG Boston Robotics Lab muestra sus avances

El robot de LG puede moverse a través de sus cuatro ruedas, ajustables a medida que cambia el terreno. Según describe la compañía, el robot es capaz de soltear obstrucciones durante la conducción y moverse aunque el suelo sea irregular. Está diseñado para reducir las vibraciones, pensando en los productos que pueda contener en el interior de su cuerpo.

Hasta la fecha, LG había comercializado un robot repartidor para interiores, pero en exteriores se basaba en una prueba piloto. Ahora dan un paso más con este robot capaz de trabajar en los dos ambientes.

El robot repartidor de LG está planeado para comenzar a operar a finales de este año. Cuando se comercialice, LG espera impulsar su negocio de entrega de mercancías. Una de las ramas con las que trabaja, pues el robot pertenece a la gama LG Cloi, su división de robots que ya los habíamos visto para desinfectar habitaciones o como asistentes para controlar los electrodomésticos.

En Xataka

He construido mi propio perro-robot como los de Boston Dynamics, lo controlo con un mando de PlayStation

En 2020, el fabricante creó su LG Boston Robotics Lab. Una división en colaboración con el profesor Sangbae Kim, del Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT. El profesor Kim fue director del Laboratorio de Robótica Biomimética del MIT y responsable del robot "ciego" 'Cheetah'.

Más información | LG

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Los robots Pepper y Spot tienen nuevo trabajo: harán de público en los Juegos Olímpicos de Tokio ante las restricciones por coronavirus

El grupo empresarial japonés Softbank ha puesto a disposición de los Juegos Olímpicos de su país a dos de sus robots más famosos, Pepper y Spot, que harán las veces de público en la cita olímpica ante las nuevas restricciones dictadas por el Gobierno nipón por el reciente aumento de los contagios por coronavirus.

La organización de los JJOO de Tokio ha asegurado que las máquinas sustituirán al público para que los deportistas se sientan acompañados, una solución que han considerado más calurosa que las ya llevada a cabo en otros deportes de imprimir imágenes de personas y colocarlas en las gradas o instalar pantallas gigantes en las que los aficionados aparecían mediante videollamadas desde sus casas. El uso de este tipo de robots ya se había probado en partidos de beisbol en Japón.

Con le elección de estos dos robots para los JJOO, las gradas olímpicas se llenarán de dos máquinas que han corrido suertes dispares hasta ahora. Pepper causó una gran sensación en 2015, cuando fue presentado como el dispositivo que aspiraba a conquistar el mercado por sus múltiples aplicaciones. De hecho, fue tanta la expectativa que las primeras 1.000 unidades que se pusieron a la venta en Japón se vendieron en apenas un minuto.

En los años sucesivos su popularidad fue en aumento y lo pudimos ver recibiendo a los asistentes de la feria Viva Technology o de negocios como Pizza Hut en Singapur. Para 2017, había unas 10.000 unidades Pipper activas en todo el mundo, según Softbank. Sin embargo, desde entonces su volumen de venta ha sido bastante modesto, unos 17.000 robots más en estos casi cuatro años, motivo por el que la compañía japonesa habría decidido parar su producción en 2020, según supimos hace unas semanas.

La baja demanda ya comentada, las funciones limitadas del robot y ciertas discrepancias culturales entre las divisiones francesa y japonesa habrían ocasionado menos ventas de las esperadas y serían las responsables de que la producción se haya detenido.

Diferente es, hasta ahora, la trayectoria de Spot, el conocido como perro-robot de Boston Dynamics -compañía propiedad de Softbank-, del que cada vez conocemos más aplicaciones prácticas y que recientemente incluso ha sido probado por el ejército francés para acciones de combate como máquina de reconocimiento.

Más joven que Pipper -se puso a la venta por primera vez en 2019-, y pensando para aplicaciones mucho más prácticas, Spot puede moverse a 1,6 metros por segundo, tiene una autonomía de 90 minutos y está equipado con una gran cantidad de sensores y cámaras que le permiten moverse de forma autónoma si se fija un punto de destino, evitando obstáculos y posibles impactos. Además, puede llevar una carga de hasta 14 kilogramos y se le pueden ir colocando módulos para ampliar su número de funciones. Y, al parecer, también puede bailar.

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“Buenos días, ¿quiere usted vacunarse contra la covid?”

Un robot de voz gestiona en Cantabria las citas de vacunación.

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AiFoam es una "espuma inteligente" para que los robots tengan sentido del tacto (y se repara sola)

Unos investigadores de la Universidad Nacional de Singapur (NUS) han desarrollado una "espuma inteligente" de lo más interesante: se llama AiFoam (aunque su nombre técnico es espuma inervada artificialmente) y su objetivo es imitar el sentido del tacto humano y permitir que los robots puedan percibir objetos cercanos sin tocarlos.

Este nuevo material fue presentado por NUS en mayo de este mismo año, aunque los hallazgos fueron publicados en noviembre de 2020 en la revista Nature Communication. Según los investigadores, "queremos demostrar que es posible replicar el sentido del tacto humano en un robot, lo que abre un nuevo paradigma en la interacción entre el hombre y la máquina para futuras aplicaciones".

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La historia de 'Joker', el robot alemán que fue enviado a limpiar Chernobyl y murió casi inmediatamente

Robots que sienten

AiFoam es un polímero altamente elástico creado mediante una mezcla de fluoropolímero (una sustancia similar al teflón) y un tensioactivo que reduce la tensión superficial. Cuando este material se divide en trozos, es capaz de volver a unirse en una sola pieza.

Además, tiene partículas metálicas microscópicas infundidas que permiten a la espuma detectar la presencia de un objeto, como un dedo humano. Según los investigadores, AiFoam permite que el material perciba mejor la proximidad de la presencia humana y es capaz de detectar la presencia de dedos humanos a centímetros de distancia.

¿Cómo lo hace? Digamos que AiFoam imita las terminaciones nerviosas de la piel humana. Bajo la espuma hay unos electrodos muy pequeñitos con forma de cilindro. Cuando acercamos el dedo o aplicamos presión cambiamos las propiedades eléctricas de las partículas de metal. Dicho cambio es detectado por los electrodos e interpretado por un ordenador.

De esa manera, el robot no solo puede detectar la dirección de la fuerza aplicada o la cantidad de fuerza aplicada, sino que, sobre el papel, podría entender mejor las intenciones humanas y saber que un objeto en contacto está resbalándose. Esto tiene interesantes aplicaciones futuras en prótesis o equipo industrial que requiera de precisión.

En cuanto a las capacidades de curación, el material tensioactivo de la espuma permite que la espuma se "regenere" incluso después de recibir un corte. Los investigadores apuntan que la espuma se puede estirar hasta un 230% sin romperse.

Vía | Reuters

Más información | Universidad Nacional de Singapur

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Despedido por un robot: así deciden las máquinas de Amazon los empleos de sus repartidores

Amazon está automatizando buena parte del funcionamiento de sus almacenes, hasta el punto de que sus repartidores pueden perder el trabajo si un programa decide que no ha rendido lo suficiente Leer

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